Hvordan påvirker dataintegritet og datakvalitet den økonomiske beslutningstagning?

Dataintegritet og datakvalitet er to uadskillelige begreber inden for datastyring, men de beskæftiger sig med forskellige aspekter af, hvordan data opretholdes og anvendes i en organisation. For at forstå forskellen, kan man forestille sig en fragtvirksomhed, der skal levere pakker. For at sikre, at pakken når den rigtige adresse uden at blive beskadiget, skal virksomheden både sikre, at pakken er korrekt forseglet og håndteret under transporten, og samtidig sikre, at pakken ankommer til tiden og i den rette stand. På samme måde handler dataintegritet om at beskytte dataene mod korruption og sikre, at de forbliver præcise og intakte. Datakvalitet, derimod, handler om, at dataene opfylder de nødvendige kriterier som aktualitet, nøjagtighed og relevans for de beslutningstagende.

Nøjagtighed er en af de mest kritiske målinger. Den vurderer, hvor præcist de finansielle data afspejler virkeligheden. For eksempel kan man sammenligne de data, der findes i regnskaber eller fakturaer, med de faktiske bankudskrifter for at bekræfte nøjagtigheden. Når data er nøjagtige, kan beslutningstagere stole på informationerne og træffe velinformerede beslutninger.

Konsistens vurderer, om de finansielle data er ensartede på tværs af forskellige kilder og systemer. Konsistens i data er ofte et problem i organisationer, der bruger flere forskellige regnskabssystemer, hvor data kan være formateret forskelligt. For eksempel kan valutakoder eller beløbsformater variere mellem systemer, hvilket kan føre til fejl i finansielle rapporter. Brug af teknikker som Levenshtein-afstand kan hjælpe med at identificere og rette små uoverensstemmelser i dataene, som for eksempel forskelle i stavemåder eller formater på kundernavne.

Rettidighed er en anden vigtig måling, som vurderer, hvor opdaterede og relevante dataene er. At bruge de nyeste data er essentiel for at kunne træffe informerede beslutninger, især i finansverdenen, hvor tid er en afgørende faktor. En årsrapport kan være relevant for at forstå en virksomheds langsigtede resultater, men for at træffe operationelle beslutninger er det nødvendigt at arbejde med de nyeste data, som afspejler den aktuelle situation.

Gyldighed omhandler, i hvilken grad de finansielle data opfylder bestemte retningslinjer og kriterier. For eksempel kan man vurdere, om alle fakturaer i et system overholder virksomhedens faktureringsregler. Det sikrer, at kun data, der overholder bestemte standarder og kriterier, bliver brugt i beslutningsprocessen.

Derudover er det vigtigt at forstå, hvordan dataintegritet kan have økonomiske konsekvenser for virksomheden. Som eksempel kan vi tage en bank, der står overfor en skandale relateret til dataintegritet, som følge af hvidvaskning af penge. Skandalen kan have alvorlige konsekvenser for virksomhedens omdømme og skabe både direkte og indirekte omkostninger. Der er også skjulte omkostninger som øget arbejdsbyrde for medarbejdere, der skal rydde op i systemerne, og driftstop, som kan forstyrre salgsaktiviteter og medarbejderproduktivitet. Dette viser, at dataintegritetsproblemer ikke kun påvirker den daglige drift, men kan føre til langvarige økonomiske tab og tab af tillid fra kunder og investorer.

Når man først har identificeret de relevante målinger af datakvalitet og integritet, kan man begynde at implementere processer og procedurer for at overvåge og vedligeholde dataene. Dette kan omfatte regelmæssige audits, brug af automatiserede værktøjer til datarensning og overvågning samt uddannelse af medarbejdere i, hvordan man bedst håndterer data.

Hvordan komme i gang med Tableau Cloud og Alteryx: Vigtige funktioner til dataforvaltning og datakvalitet

For Tableau Cloud opretter vi en konto ved hjælp af følgende link: https://www.tableau.com/products/online/request-trial. Når websitet er indlæst, klikker du på "START YOUR FREE TRIAL". Dette vil føre dig til et vindue, hvor du skal indtaste dine oplysninger. Når du har udfyldt formularen og indsendt den, vil du få en besked om, at du modtager en e-mail til aktivering af din prøveversion. Når du har modtaget e-mailen, klikker du på "LET'S GET STARTED" for at aktivere din konto og starte prøveperioden. Dette vil føre dig til en side, hvor du kan oprette et password. Når dette er gjort, bekræftes det, at din konto er aktiveret.

Når du logger ind på din konto, vil du blive bedt om at oprette et sidens navn, som vist i figur 4.13. Indtast "Managing Data Integrity for Finance" eller et andet navn, du finder passende til vores praktiske øvelse. Når du har indtastet dette og valgt din placering, sætter du kryds i boksen for accept af vilkår og betingelser og klikker på "ACTIVATE MY TRIAL". Du vil blive taget til et vindue, der viser, at din Tableau-prøveversion er ved at blive aktiveret. Når dette er fuldført, vil websitet blive indlæst.

Dernæst opretter vi et projekt, som vi vil bruge i vores praktiske øvelse i næste kapitel. Klik på "New" og vælg "Project", som vist i figur 4.14. I tekstboksen "Enter a name for the new project" indtaster du "Managing Data Integrity for Finance" og klikker derefter på "Create". Når dette er fuldført, vil der poppe en besked op, der bekræfter, at projektet er oprettet. Bemærk, at Tableau Public også er tilgængelig og tilbyder lignende funktioner som Tableau Desktop, dog med nogle begrænsninger og forskelle i applikationen.

Når vi har oprettet de nødvendige applikationer for Tableau, lad os se på de forskellige funktioner, der hjælper med at forbedre datakvaliteten. Tableau tilbyder flere funktioner til at sikre dataintegritet:

• Data profiling, data cleaning og data shaping i Tableau Prep: En af de vigtigste funktioner i Tableau er dens evne til at tilbyde avancerede analyseredskaber til brugere på alle færdighedsniveauer. Med Tableau Prep kan brugere nemt rense, forme og transformere data, før de analyseres i Tableau Desktop. Denne funktion vil blive dækket mere indgående i de kommende kapitler.

• Visualiseringer: Visualiseringer er en effektiv måde at præsentere indsigt fra data, når den er blevet renset og valideret. Ligesom Power BI tilbyder Tableau en række visualiseringer, herunder diagrammer, grafer og kort, som kan tilpasses for at imødekomme specifikke forretningsbehov. Tableau tilbyder også delings- og samarbejdsmuligheder, der gør det muligt for brugere at dele dashboards og rapporter og samarbejde om datadrevne beslutningstagninger.

• Data lineage: At forstå oprindelsen af dine data er afgørende for at sikre deres pålidelighed. Desuden giver kendskab til de andre brugere af de rapporter, du laver, dig mulighed for at vurdere effekten af de opdateringer, du foretager. Med en Data Management-licens og aktivering af Tableau Catalog kan du få adgang til detaljer om data lineage. Vi vil undersøge, hvor du kan finde lineage-funktionen i afsnittet "Brug af datavisualisering til at identificere datamæssige afvigelser" i kapitel 6, "Implementering af bedste praksis ved brug af business intelligence-værktøjer".

Generelt er Tableau et kraftfuldt værktøj, der giver en række funktioner til at håndtere og analysere data. De intuitive grænseflader, avancerede analysefunktioner og visualiseringsmuligheder gør dem til værdifulde aktiver for virksomheder i alle størrelser, der giver brugerne mulighed for at få indsigt og træffe informerede beslutninger.

Når vi ser på Alteryx, er dette en platform, der tilbyder en lavkode/no-code analytisk løsning, som gør det muligt for brugere at samle, rense og analysere data fra flere kilder. Alteryx kan tilsluttes forskellige datakilder, herunder cloud-baserede platforme, databaser og regneark, og skabe automatiserede arbejdsprocesser til at forberede data til analyse. Alteryx Designer, som er desktop-versionen af platformen, tilbyder en 30-dages gratis prøveperiode for nye brugere.

Det er vigtigt, at du har en forståelse af systemkravene, før du installerer Alteryx, da installationsprocessen kan variere afhængigt af dit operativsystem. Du kan finde specifik information om systemkravene og installationen på Alteryx-webstedet.

For at opnå succesfuld dataintegritet er det nødvendigt at kunne rense, forme og analysere data korrekt, hvilket både Tableau og Alteryx gør muligt. Derudover giver disse værktøjer dig mulighed for at sikre datakvaliteten og skabe indsigtsfulde analyser, der kan understøtte beslutningstagning på tværs af forretningsområder.

Endelig, når du arbejder med disse værktøjer, skal du være opmærksom på de potentielle datakilder, der anvendes, samt hvordan du kan validere og sikre pålideligheden af disse data. Dette er grundlæggende for at undgå fejl og opnå de bedste resultater i dine analyser.

Hvordan man identificerer og håndterer forældreløse poster i datamodeller

Når man arbejder med dataanalyse og business intelligence-værktøjer som Microsoft Power BI og Alteryx, er det vigtigt at kunne identificere og håndtere forældreløse poster. Forældreløse poster opstår typisk, når der ikke er nogen matchende optegnelser mellem relaterede datasæt, hvilket kan føre til fejl og misforståelser i analysen. Dette kapitel fokuserer på, hvordan man kan identificere forældreløse poster i to populære værktøjer: Power BI og Alteryx, og hvordan man bedst håndterer dem.

I Microsoft Power BI kan forældreløse poster identificeres ved hjælp af en sammenslåning af forespørgsler. Når man klikker på "OK" i Power BI, oprettes en ny forespørgsel, som automatisk får navnet "Merge1". Det er vigtigt at omdøbe denne forespørgsel til noget mere sigende, f.eks. "Orphaned Records". Denne forespørgsel vil indeholde alle de poster, hvor "Product_ID" i transaktionsfilen 2020 ikke matcher noget i produktdetaljerne. Et eksempel på en sådan optegnelse er produktet med ID 151003, som er blevet identificeret som forældreløst.

Som tidligere nævnt i kapitlet om at administrere relationer i datamodeller, er det afgørende, at relationerne mellem datasæt er korrekt defineret. Det sikrer, at man får pålidelige resultater fra sine forespørgsler og kan stole på, at dataene er sammenlignelige.

Når man har identificeret de forældreløse poster i Power BI, kan samme metode anvendes i Alteryx for at sammenligne resultaterne. Alteryx giver mulighed for at anvende en "left anti join"-operation for at finde de data, der ikke har et match. Dette kræver, at man først åbner Alteryx Designer, trækker Input Data-knuden på lærredet, og herefter forbinder de relevante datakilder. Når man arbejder med flere kilder, som f.eks. en Excel-fil med transaktioner og en anden fil med produktdetaljer, er det nødvendigt at definere, hvordan dataene skal samles ved hjælp af den korrekte join-operator.

I Alteryx er processen ikke meget anderledes end i Power BI, men værktøjets fleksibilitet gør det lettere at tilpasse dataflows. Efter at have oprettet forbindelsen og trukket de nødvendige datakilder ind, er det næste skridt at anvende join-funktionen, hvor man specifikt vælger de kolonner, der skal matches, i dette tilfælde "Product_ID". En vigtig detalje er at bruge den "left anti join"-operation, som filtrerer de poster, der kun findes i den venstre datatabel og ikke i den højre.

Når du har fuldført join-operationen, kan du eksportere de forældreløse poster til en ny Excel-fil, hvor de nemt kan analyseres. Dette muliggør en grundig gennemgang af dataene, og du kan hurtigt se, hvilke poster der ikke har et match i den anden tabel.

1. Slette de forældreløse poster, hvis de ikke længere er nødvendige.

2. Opdatere de afhængige poster, hvis den relaterede post stadig eksisterer, men er blevet ændret.

3. Genoprette relationen mellem de to datasæt, hvis den relaterede post er blevet slettet.

Disse metoder hjælper med at sikre, at datamodellen forbliver konsistent og pålidelig, hvilket er grundlæggende for at kunne stole på de analyser, man laver.

Yderligere er det nødvendigt at have en grundlæggende forståelse af, hvordan join-operationer fungerer i de forskellige værktøjer, som f.eks. "left join", "right join" og "inner join", da dette vil have stor indflydelse på, hvordan dataene kombineres og præsenteres. Derudover skal man være opmærksom på, hvordan dataflydninger håndteres, især når man arbejder med store mængder data, hvor det kan være nødvendigt at optimere processerne for at undgå performance-problemer.

Når man arbejder med flere datakilder, er det også vigtigt at huske på, at nogle af de data, man forsøger at sammenkoble, kan have forskellige formater eller strukturer, hvilket kan skabe komplikationer under dataforberedelsen. Det kan være nødvendigt at rense og transformere dataene, før de kan kombineres korrekt.

Hvordan Forbedre Finansiell Rapportering og Feilforebygging i Økonomiteam

En vanlig utfordring i økonomiteam er å håndtere feil som kan oppstå i prosessen med kontosammenligninger og transaksjonsregistrering. Reconciliationsfeil kan ha stor innvirkning på den finansielle rapporteringen, og det er derfor essensielt å unngå vanlige feil som transponeringsfeil eller duplikatbetalinger. Effektiv oppfølging og implementering av retningslinjer og prosedyrer for datahåndtering er avgjørende for å redusere risikoen for feil og uregelmessigheter.

En viktig tilnærming er å etablere og opprettholde sterke interne kontroller. Dette innebærer både tekniske verktøy og organisatoriske prosesser som sikrer at data blir validert på alle nivåer i organisasjonen. For eksempel kan bruken av automatiserte verktøy for dataoppdatering og revisjon av transaksjoner bidra til å redusere feil. I tillegg er det viktig å implementere versjonskontrollsystemer og retningslinjer for hvordan data håndteres gjennom ulike faser av rapporteringsprosessen.

En annen faktor som bør vektlegges er risikoen for å ta beslutninger basert på dårlig datakvalitet. Økonomiteam bør sørge for at data som brukes til beslutningstaking er nøyaktige og pålitelige. Dårlig dataintegritet kan føre til feiltolkninger av finansiell informasjon, som kan ha alvorlige konsekvenser for selskapets økonomi og omdømme. Dette understreker viktigheten av å ha en solid struktur for datastyring, inkludert å bruke dataregistrerings- og valideringssystemer som kan oppdage feil og uregelmessigheter tidlig i prosessen.

Det er også viktig å forstå betydningen av etterlevelse av relevante reguleringer, som General Data Protection Regulation (GDPR) og Sarbanes-Oxley Act (SOX). Feil i håndteringen av data kan føre til betydelige bøter og skade på selskapets omdømme. Effektiv risikostyring er derfor en nødvendighet for å unngå økonomiske og juridiske konsekvenser. For eksempel kan feilaktig kapitalisering av kostnader eller feilrepresentasjon av gjeld og forpliktelser være skadelig for den finansielle integriteten i rapportene.

Når det gjelder teknologi, bør økonomiteam vurdere bruk av avanserte verktøy som maskinlæring for å oppdage mønstre og potensielle feil i store datasett. Verktøy som Power BI og Google Sheets kan brukes til visualisering og analyse av data, som gir en mer dynamisk og visuell tilnærming til datavalidering. Samtidig er det viktig å forstå hvordan generative pre-trente transformatorer (GPT) kan bidra til automatisering av datarensingsprosesser, og dermed bidra til bedre rapporteringspresisjon.

I tillegg til teknologiske løsninger er opplæring og samarbeid mellom teammedlemmer også viktige faktorer. Når økonomiteamene er godt informert og er i stand til å bruke de riktige verktøyene, kan de mer effektivt overvåke og oppdatere rapporter, samt raskt identifisere og rette eventuelle feil. Det å skape en kultur der nøyaktighet og dataintegritet blir prioritert på tvers av hele organisasjonen, vil styrke den finansielle rapporteringsprosessen.

En annen nøkkel til å forbedre finansiell rapportering er å etablere en systematisk prosess for periodisk gjennomgang og oppdatering av regnskapene. Økonomiteamene bør sikre at alle transaksjoner er registrert korrekt, og at alle nødvendige korrigeringer og justeringer blir gjennomført i tide. Regelmessige kontroller og revisjoner vil bidra til å opprettholde kvaliteten på de økonomiske rapportene og minimere risikoen for alvorlige feil.

I lys av dagens digitale landskap er det også viktig å ha god tilgangsstyring og sikre at dataene er beskyttet mot uautorisert tilgang. Identitets- og tilgangsstyring (IAM) bør være på plass for å sørge for at kun autoriserte personer kan endre eller slette kritiske økonomiske data. Dette er spesielt viktig for å hindre svindel og forfalskede transaksjoner, som kan skade både selskapets økonomi og omdømme.

For å sikre at den økonomiske rapporteringen er robust og pålitelig, er det også viktig å utvikle og implementere et solid rammeverk for datakvalitet. Dette inkluderer å definere og evaluere datakvalitetsmetrikker, lage kvalitetsscorecards og etablere klare prosedyrer for datarensing og -verifisering. For eksempel kan du bruke et datakvalitets-scorecard for å overvåke og vurdere datakvalitet over tid, og justere prosessene der det er nødvendig.

Hvordan Myter om Data Integritet i Finans kan Skabe Langsigtede Problemer

Der er mange myter om data integritet i finansverdenen, som kan føre til alvorlige problemer, hvis de ikke bliver rettet. For eksempel er der en udbredt misforståelse om, at det ikke er nødvendigt at prioritere data integritet, når man arbejder med finansielle data i små virksomheder. Dette kan resultere i fejl i finansielle rapporter, budgetforudsigelser og interne revisioner, som kan føre til betydelig langsigtet økonomisk og omdømmemæssig skade. Selvom små virksomheder måske har færre regler og mindre kompleksitet end større organisationer, er det stadig nødvendigt at sikre data integritet gennem hele livscyklussen af de finansielle data. Dette er fundamentalt for, at virksomhedens ledelse og ejere kan stole på dataene og træffe informerede beslutninger.

En tredje myte er, at data integritet kun påvirker interne finansielle rapporteringssystemer. Faktisk kan alle finanssystemer med en database blive påvirket af data integritetsproblemer, lige fra bank- og regnskabssoftware til lønsystemer og investeringsplatforme. Desuden kan maskinlæring-drevne finanssystemer også blive negativt påvirket af fejl i data integriteten. Maskinlæringssystemer lærer af de data, de trænes på, og hvis disse data er inkonsistente eller indeholder fejl, kan systemet træffe forkerte eller biasede beslutninger. Dette kan føre til alvorlige problemer, især i finanssektoren, hvor præcision er altafgørende. Dette fænomen, kendt som maskinlæringsdrift, kan føre til faldende nøjagtighed i modellerne, hvilket gør det svært at stole på de forudsigelser og beslutninger, systemet træffer.

En sidste myte er, at kun elektronisk lagrede data er udsat for problemer med data integritet. Alle typer data – både digitale og fysiske – kan blive påvirket af integritetsproblemer. Det er nødvendigt at kunne gemme og hente data korrekt, uanset om de er lagret på papir eller i et elektronisk system. En måde at minimere risici i dataindsamlingsprocessen på er at forudse og håndtere menneskelige fejl. Dette kan opnås ved at udføre datavalideringschecks, dobbeltkontrollere arbejdet, etablere standardiserede processer eller automatisere visse processer.

Når man arbejder med finansielle data, er det afgørende, at man forstår, at data integritet ikke kun er et teknisk ansvar, men et kulturspørgsmål i hele organisationen. Uanset om man arbejder i små eller store virksomheder, er det nødvendigt, at alle medarbejdere har en grundlæggende forståelse af dataens betydning og tager ansvar for at opretholde kvaliteten. Det handler ikke kun om at have de rette værktøjer og teknikker, men også om at skabe en kultur, hvor alle er opmærksomme på de konsekvenser, som dårlige data kan have.

For at sikre at de finansielle beslutninger, der træffes, er baseret på pålidelige data, er det nødvendigt at forstå og implementere de processer, der kan beskytte og sikre data integriteten. Det handler ikke om at anvende dyre løsninger, men om at have et struktureret og opmærksomt tilgang til datahåndtering, uanset hvilken teknologi eller metoder man bruger.