Datakvalitet före första agenten
Kort svar
Ni behöver inte ordning på all data, bara på den data arbetsmomentet använder. Kontrollera täckning, färskhet, dubbletter och ägarskap i just de fält som ingår. Om nio av tio poster har ett värde, om värdet uppdaterats det senaste kvartalet och om det finns en namngiven ägare, räcker kvaliteten för ett första flöde. Resten kan vänta.
- Lista de fält arbetsmomentet faktiskt läser, inte alla fält som finns.
- Andel poster med värde per fält. Under nio av tio är fältet en gissning.
- Vad som händer i flödet när ett fält saknas, beskrivet i förväg.
- Om det finns ett fritextfält som i praktiken bär informationen, vilket kräver tolkning.
Nästan varje automationsprojekt möter samma invändning: datan är för dålig. Ibland stämmer det, men frågan är alltid för dålig till vad. Ett flöde läser sällan mer än en handfull fält, och det är dem kvalitetskravet gäller.
Färskhet och dubbletter
- Datum för senaste uppdatering per fält, inte per post.
- Andel poster som inte rörts det senaste året.
- Regel för hur dubbletter slås ihop, och vem som beslutar vilken post som vinner.
- Hur externt berikad data märks, så att källan syns.
Ägarskap och spårbarhet
- Namngiven ägare per fält, en person och inte en avdelning.
- Var datan får lagras och vilken data som inte får lämna miljön.
- Loggning som visar vad arbetsmomentet läste och vad det skrev tillbaka.
- Rutin för att rätta ett fel i efterhand, inklusive vem som får göra det.
Underlag
- Vår bedömning
Arbetsmoment som begränsas till ett fåtal fält kommer i drift betydligt tidigare än de som väntar in ett generellt datalyft.
Vanliga frågor
- Hur vet vi om datan räcker?
- Testa flödet på hundra verkliga poster. Om utfallet håller på dem håller det oftast i drift, och de fall som faller ut visar vilka fält som behöver arbete.
- Vad kostar det att vänta på perfekt data?
- Ett kvartal per gång, i praktiken. Perfekt data uppstår inte av sig själv, den uppstår när ett arbetsmoment börjar använda den.