Dane wysokiej jakości to takie, które wiernie odzwierciedlają rzeczywistość i nadają się do wykorzystania w analizie oraz raportowaniu.

‍

Poniżej znajdziesz 5 kluczowych cech dobrych jakościowo danych, które pozwalają ocenić ich przydatność.

1. Dokładność

Dane powinny być zgodne z rzeczywistością. Jeśli w systemie HR wpisano, że pracownik pracuje w dziale IT, a faktycznie jest zatrudniony w finansach – analiza oparta na takich danych będzie błędna. Niedokładne dane prowadzą do błędnych wniosków, a w konsekwencji do złych decyzji.

2. Spójność

Dane muszą być jednakowe w różnych źródłach i systemach. Jeśli w jednym raporcie mamy informację, że dana osoba została zatrudniona w2022 roku, a w innym – że w 2023, oznacza to brak spójności. Niespójne dane podkopują zaufanie do całego systemu raportowania.

3. Kompletność

Dane dobrej jakości są pełne i nie brakuje w nich kluczowych informacji. Brakujące numery PESEL, nieuzupełnione daty zatrudnienia czy puste pola w ankietach pracowniczych sprawiają, że analiza traci sens. Niepełne dane ograniczają możliwości wyciągania wniosków.

4. Aktualność

Nawet najdokładniejsze i pełne dane tracą wartość, jeśli są nieaktualne. Informacja o wynagrodzeniu sprzed 3 lat nie pomoże w podejmowaniu decyzji płacowych dziś. Dane dobrej jakości są regularnie odświeżane i odzwierciedlają obecny stan rzeczy.

5. Unikalność

Każdy rekord w zbiorze danych powinien występować tylko raz, bez duplikatów. Jeśli ten sam pracownik figuruje w systemie kilkukrotnie (np. z różnymi numerami identyfikacyjnymi albo z literówką w nazwisku), łatwo obłędne liczenie etatów czy zawyżone statystyki. Unikalne dane oznaczają, że każda jednostka (np. pracownik, klient, transakcja) ma tylko jeden, poprawny wpis w bazie.

Dobrej jakości dane to dokładne, spójne, kompletne, aktualne, wiarygodne i unikalne informacje, które pozwalają podejmować trafne decyzje. Ich jakość ma bezpośredni wpływ na skuteczność analiz, raportów i strategii biznesowych.

W praktyce oznacza to, że organizacje powinny regularnie monitorować jakość danych, standaryzować procesy ich zbierania oraz usuwać nieścisłości, braki i duplikaty. Tylko wtedy dane stają się prawdziwą wartością dodaną.

‍