Obliczanie wyniku ogólnego dla KPI to proces, który pozwala na systematyczne ocenianie jakości danych i podejmowanie decyzji w oparciu o ich rzetelność. Aby obliczyć wynik ogólny dla KPI, należy pomnożyć wagę danego wskaźnika przez jego wynik. Na przykład, jeśli waga KPI wynosi 30%, a wynik to 80%, wynik ogólny wynosi 24% (30% × 80%). Jest to podstawowa metoda, która pozwala uzyskać ogólny obraz jakości danych.

Jeśli w przyszłości okaże się, że inne metryki są ważniejsze niż kompletność, waga tego wskaźnika może zostać zaktualizowana, aby odzwierciedlić zmianę w oczekiwaniach. Takie elastyczne podejście pozwala na lepsze dostosowanie się do zmieniających się wymagań biznesowych.

Aby skutecznie wprowadzić tę metodę w życie, należy stworzyć odpowiedni szablon w Excelu, który umożliwi obliczenie wyników KPI. Szablon taki powinien zawierać kolumny takie jak: KPI, opis, waga, wynik i wynik ogólny. Dla przykładu, metryki takie jak kompletność, dokładność, spójność, terminowość i ważność danych powinny znaleźć się w tabeli, a wagi poszczególnych wskaźników powinny być dostosowane do ich znaczenia w kontekście organizacji.

Po wprowadzeniu odpowiednich danych do szablonu w Excelu, kolejnym krokiem jest przypisanie wyników poszczególnym KPI. W przypadku oceny dokładności danych, na przykład, jeżeli błędy znajdują się w 30% danych, wynik dokładności można ustalić na 70%. W takim przypadku wynik ogólny dla tego KPI wynosi 18% (30% × 70%).

Przy ocenie wyników KPI, zespół finansowy powinien zadawać pytania, które pomogą poprawić jakość danych, takie jak: Jak możemy poprawić dokładność danych? Jakie kroki należy podjąć, aby wyeliminować błędy? Jakie działania mogą zapewnić, że dane w systemie będą dokładne?

Po obliczeniu wyników ogólnych, zespół finansowy może analizować dane i oceniać każdy KPI pod kątem spójności, terminowości i ważności, aby stworzyć pełną kartę oceny jakości danych. Zakończenie oceny danych może ujawnić, że chociaż dane są w dużej mierze wiarygodne (w tym przypadku wynik ogólny wynosi 79%), to wciąż istnieją obszary, które wymagają poprawy.

Regularna aktualizacja karty wyników jest kluczowa, ponieważ pozwala organizacji na wczesne wykrywanie problemów i zapobieganie ich eskalacji. Daje to również możliwość monitorowania postępów i dostosowywania działań na bieżąco. Ponadto, regularne przeglądy kart wyników zwiększają odpowiedzialność zespołów i umożliwiają identyfikację obszarów do poprawy, co jest niezbędne do osiągnięcia celów organizacji.

Przykład z życia wzięty, na przykład w firmie Pizza Factory, ukazuje, jak ważne jest ocenianie jakości danych. Zespół finansowy zauważył niezgodności w raportach inwentaryzacyjnych i brakujące dane w arkuszach kalkulacyjnych. Zespół uznał, że w celu podejmowania świadomych decyzji dotyczących zakupów niezbędne jest opracowanie karty jakości danych. Po przypisaniu odpowiednich wag do wskaźników, takich jak kompletność, dokładność i terminowość, zespół ocenił dane i przypisał im odpowiednie wyniki.

Dalsza analiza pozwoliła na zidentyfikowanie problemów, takich jak brak dokumentacji i odpowiedniego przeszkolenia osoby odpowiedzialnej za wprowadzanie danych do systemu. Dzięki tym informacjom, zespół zaproponował zatrudnienie odpowiedniej osoby oraz opracowanie procedur wprowadzania danych. Po wprowadzeniu zmian i przeprowadzeniu kolejnej oceny, widoczna była poprawa w obszarach kompletności i dokładności danych, co pozytywnie wpłynęło na jakość procesów decyzyjnych w firmie.

Warto pamiętać, że proces oceny jakości danych to ciągły cykl. Zmiany w organizacji, zmiana personelu czy procesów mogą wpływać na jakość danych, dlatego tak ważne jest regularne aktualizowanie wyników KPI. Tylko w ten sposób można skutecznie monitorować i doskonalić jakość danych w organizacji, co pozwala na podejmowanie lepszych decyzji biznesowych, opartych na wiarygodnych i spójnych danych.

Jak wykorzystać wizualizację danych do identyfikacji wartości odstających w analizie danych

W procesie analizy danych wizualizacja stanowi jedno z najpotężniejszych narzędzi, które pozwala na szybkie i efektywne wykrywanie anomalii w zbiorach danych. Przykład użycia wizualizacji danych w celu identyfikacji wartości odstających stał się szczególnie popularny w kontekście narzędzi Business Intelligence (BI), takich jak Power BI i Tableau. W tym rozdziale omówimy, jak za pomocą wykresów rozrzutu i histogramów można wychwycić nieprawidłowości, które mogą wskazywać na błędy lub nietypowe zjawiska w danych.

Rozpocznijmy od narzędzia Power BI. Po załadowaniu danych i ich wstępnym przetworzeniu, jednym z pierwszych kroków jest utworzenie wykresu rozrzutu. Tego typu wykres pozwala na wizualne przedstawienie zależności pomiędzy dwoma zmiennymi. W przypadku wykrywania wartości odstających, wykres rozrzutu umożliwia łatwe zidentyfikowanie punktów, które znacząco odbiegają od reszty danych. Gdy już załadujemy dane, możemy szybko zauważyć, że na wykresie pojawią się punkty, które mogą wymagać dalszej analizy. W przypadku wykresu rozrzutu, wykrycie odstających wartości wiąże się najczęściej z dużymi odchyleniami od normy, co może sugerować błędy w zbiorze danych, jak również potencjalnie interesujące anomalie.

Po utworzeniu wykresu rozrzutu, warto przyjrzeć się wartościom, które leżą poza typowym zakresem, aby odpowiedzieć na pytania dotyczące tych punktów. Często pojawia się pytanie, czy są to błędy w danych, wynikające na przykład z pomyłek w procesie rejestracji transakcji, czy też jest to wynik jakiejś istotnej zmiany w kontekście działalności firmy, na przykład wzrostu popytu na określony produkt.

Drugim narzędziem, które możemy wykorzystać w celu wykrycia wartości odstających, jest histogram. Histogramy są doskonałym sposobem wizualizacji rozkładu danych w obrębie określonych przedziałów, zwanych "koszami" (ang. bins). Tak jak w przypadku wykresu rozrzutu, histogram pozwala na identyfikację danych punktów, które odbiegają od reszty zbioru. W Tableau, aby stworzyć histogram, wystarczy wybrać pole, które będzie analizowane (np. ilość sprzedanych produktów) i stworzyć odpowiednie "kosze", które grupują dane w odpowiednie zakresy. Z danych wygenerowanych na wykresie histogramu, możemy łatwo zauważyć, że większość transakcji mieści się w przedziale poniżej 1553, ale pojawia się również jeden punkt, który wyraźnie odbiega od tej normy. Taki punkt powinien zostać przeanalizowany, aby dowiedzieć się, czy jest to błąd w danych, czy też wynik jakiegoś nietypowego zdarzenia.

Wspomniane wcześniej pytania, które mogą pojawić się w kontekście wartości odstających, to m.in. pytania o potencjalne błędy w danych, porównanie z danymi z poprzednich lat lub próba zrozumienia, czy wykryta zmiana może być wynikiem zmieniającego się popytu na określony produkt. Odpowiedzi na te pytania powinny pomóc w ocenie, czy dana wartość odstająca jest wynikiem rzeczywistego zjawiska, które może być istotne z perspektywy biznesowej, czy też jest to błąd w zbiorze danych, który wymaga korekty.

Po wykryciu wartości odstającej, kolejnym krokiem jest podjęcie decyzji, czy należy ją usunąć, czy może warto ją zachować w analizie. Jeśli okaże się, że transakcja, która wykazuje odstępstwo, była wynikiem błędu, należy ją usunąć z analizy. W Tableau Prep, proces czyszczenia danych jest stosunkowo prosty: po załadowaniu odpowiednich danych należy przejść do opcji "Clean Step", gdzie możemy zidentyfikować i wykluczyć wartości odstające. Po przeprowadzeniu tej operacji zmiany zostaną zapisane w pliku roboczym, a dane będą gotowe do dalszej analizy.

Dzięki zastosowaniu odpowiednich narzędzi do wizualizacji danych, takich jak wykresy rozrzutu i histogramy, jesteśmy w stanie skutecznie identyfikować wartości odstające, które mogą mieć istotny wpływ na wyniki naszej analizy. Kluczowym jest, aby pamiętać, że każda wykryta anomalia wymaga szczegółowej analizy, aby zrozumieć jej przyczynę, a następnie podjąć odpowiednie kroki w celu jej skorygowania lub wykorzystania w kontekście decyzji biznesowych.

Dodatkowo warto zauważyć, że nie zawsze wartości odstające muszą być traktowane jako błędy. Czasem są one wynikiem naturalnych zmian rynkowych, które mogą wskazywać na nowe możliwości, jak na przykład nagły wzrost popytu na dany produkt. Dlatego też każda analiza wartości odstających powinna być wykonana w kontekście szerszych trendów rynkowych i działalności firmy.

Jak oszustwa finansowe wpływają na integralność raportów finansowych?

Oszustwa finansowe to zjawisko, które może przybrać różne formy, ale najczęściej ich przyczyną jest zestaw czynników psychologicznych i sytuacyjnych, które prowadzą jednostki do podjęcia działań mających na celu wyłudzenie środków. Zrozumienie tych czynników, w tym motywacji, racjonalizacji i okazji, jest kluczowe, aby zapobiegać oszustwom oraz skutecznie reagować na nie w organizacjach.

Jednym z podstawowych narzędzi do analizy oszustw jest tzw. „trójkąt oszustwa” (fraud triangle), który wskazuje trzy główne elementy, które muszą współistnieć, aby doszło do popełnienia oszustwa: motywacja, racjonalizacja oraz okazja. Jeśli brak jest któregokolwiek z tych czynników, prawdopodobieństwo oszustwa jest znacznie mniejsze. Motywacja może wynikać z różnych przyczyn, takich jak problemy finansowe, presja życiowa czy niesprawiedliwość w miejscu pracy. Racjonalizacja, z kolei, pozwala sprawcy uzasadnić swoje działanie, przekonując siebie, że zasługuje na te pieniądze, że jego działanie jest tymczasowe lub że w przyszłości zwróci ukradzione środki. Okazja, czyli możliwość dokonania oszustwa, pojawia się wtedy, gdy system kontroli w organizacji jest niedoskonały lub nieprzestrzegany. Zatem, nawet jeśli motywacja i racjonalizacja są obecne, brak odpowiednich środków kontrolnych może uniemożliwić popełnienie przestępstwa.

Przykład pracownika, który znajduje się w trudnej sytuacji finansowej, może dobrze ilustrować ten mechanizm. Załóżmy, że jego dzieci są w wieku szkolnym, a koszty edukacji rosną. Pracownik ten nie otrzymał podwyżki w ciągu roku, ponieważ firma realizuje politykę cięcia kosztów. Motywacja do oszustwa rośnie, ponieważ ma on poczucie, że zasługuje na lepsze traktowanie. Jeśli firma ma słabe mechanizmy kontroli wewnętrznej, np. nie monitoruje wydatków lub nie przeprowadza regularnych audytów, to może to stworzyć okazję do nieuczciwych działań. W takim przypadku, gdyby oszustwo zostało ujawnione, pracownik mógłby spróbować racjonalizować swoje postępowanie, twierdząc, że „firma i tak ma wystarczająco dużo pieniędzy” i że jego działanie nie wyrządziło jej wielkiej szkody.

Warto również rozważyć przypadek oszustw finansowych, które miały miejsce w kontekście zwrotów podatkowych. W pewnym przypadku osoby w trudnej sytuacji finansowej, otrzymujące świadczenia socjalne, zaczęły składać fałszywe wnioski o zwrot podatku VAT. Działo się to w systemie opartym na samodzielnym oświadczeniu, gdzie wnioski nie były weryfikowane przed wypłatą. Oszuści byli w stanie wykorzystać lukę w systemie i uzyskać zwrot, który nie miał pokrycia w rzeczywistości. Co więcej, media społecznościowe, w tym influencerzy, promowali ideę, że jest to tymczasowa pożyczka, co sprawiło, że ponad 50 tysięcy osób uwierzyło, że to działanie jest w porządku. Dopiero po kilku latach, gdy rozpoczęto zatrzymywanie oszustów, okazało się, że konsekwencje były minimalne, co tylko potęgowało poczucie braku ryzyka wśród osób, które dopuściły się oszustwa.

Wzrost świadomości na temat tych zjawisk jest kluczowy, ponieważ pozwala zrozumieć, jak istotne jest wczesne rozpoznawanie sygnałów ostrzegawczych. Takie sygnały mogą obejmować, na przykład, wzrost liczby nietypowych płatności lub podejrzane zgłoszenia o zwrotach podatkowych. Monitorowanie takich zdarzeń i analiza ich kontekstu pozwala na szybsze wykrywanie nieprawidłowości i podjęcie odpowiednich działań prewencyjnych.

Ważnym elementem w przeciwdziałaniu oszustwom jest również obalanie popularnych mitów, które mogą prowadzić do bagatelizowania zagrożenia. Często spotykanym błędnym przekonaniem jest to, że oszustwa finansowe mają znikomy wpływ na organizację. W rzeczywistości nawet małe nieprawidłowości mogą skumulować się w duże straty, które zagrażają stabilności finansowej firmy. Kolejnym mitem jest przekonanie, że oszustwa są trudne do wykrycia. W rzeczywistości, dzięki nowoczesnym narzędziom monitoringu i zarządzania danymi, wiele nieprawidłowości można zauważyć znacznie szybciej. Z kolei przekonanie, że sam proces ścigania oszustów skutecznie odstrasza potencjalnych sprawców, jest również błędne, ponieważ oszustwa nieustannie ewoluują i pojawiają się nowe schematy, które wymagają dynamicznych metod zapobiegania.

Nie mniej ważnym mitem jest przekonanie, że zapobieganie oszustwom dotyczy tylko dużych instytucji. Przeciwnie, małe firmy są równie narażone na oszustwa, a ich skutki mogą być jeszcze bardziej druzgocące, ze względu na ograniczone zasoby i brak odpowiednich systemów kontrolnych. Przykładem mogą być oszustwa związane z nadpłatami, gdzie przestępcy udają nabywców, którzy przelewają więcej pieniędzy, a następnie proszą o zwrot nadwyżki. Tego rodzaju oszustwa mogą dotknąć przedsiębiorców w każdym rozmiarze, dlatego też wdrażanie odpowiednich środków ochrony przed oszustwami jest niezbędne dla każdej firmy.

Ostatecznie, skuteczne zarządzanie ryzykiem oszustw finansowych wymaga nie tylko znajomości tych podstawowych zasad, ale również zdolności do szybkiej reakcji na wszelkie nieprawidłowości. Rozumienie mechanizmów oszustw i ich wpływu na raporty finansowe pozwala organizacjom na utrzymanie integralności swoich danych oraz zapobieganie dalszym stratam finansowym i reputacyjnym. Warto zwrócić uwagę, że w każdym przypadku, w którym dochodzi do oszustwa, kluczowe jest wczesne wykrycie problemu, co pozwala na minimalizowanie szkód i zabezpieczenie interesów firmy.

Jak skutecznie analizować dane transakcyjne z wykorzystaniem narzędzi opartych na sztucznej inteligencji?

Aby przeprowadzić dokładną analizę danych transakcyjnych, niezbędne jest zwrócenie uwagi na szczegóły zawarte w pliku. Pierwszym krokiem, który pozwala na wstępne zapoznanie się z danymi, jest zapytanie o podstawowe statystyki dotyczące liczby transakcji oraz liczby unikalnych wpisów w każdej z kolumn. Tego rodzaju wstępne badanie daje nam pełniejszy obraz tego, co znajduje się w zestawie danych, pomagając wyłapać ewentualne nieprawidłowości.

Po uzyskaniu tych informacji ważne jest, aby skupić się na analizie poszczególnych kolumn, co pozwala na bardziej szczegółowe zrozumienie danych. Wyniki, które są zwracane przez narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT, wskazują często na błędy w danych, takie jak duplikaty w identyfikatorach transakcji (Transaction ID) lub niepoprawne daty transakcji (Transaction Date). Takie wyniki dają jasno do zrozumienia, że dane wymagają dalszego przetwarzania i weryfikacji. Podobnie jak w przypadku wcześniejszych analiz w rozdziale 5, weryfikacja błędów przy użyciu narzędzi sztucznej inteligencji jest szybsza niż tradycyjne metody, które wymagają wielu kroków w programie takim jak Microsoft Power BI.

Kolejnym krokiem w procesie analizy jest identyfikacja duplikatów. Na przykład, w przypadku identyfikatora transakcji, który zawiera powtarzające się wiersze, można zlecić narzędziu AI wyszukiwanie duplikatów. Proces ten pomaga zidentyfikować powtórzenia, które mogą wynikać z błędów systemowych lub wprowadzania danych. Podobnie jak w tradycyjnych narzędziach do analizy danych, takich jak Excel, ważne jest, aby po zidentyfikowaniu duplikatów przejść do weryfikacji wyników, np. za pomocą tabeli przestawnej, co daje pełniejszy obraz rzeczywistego stanu danych.

Należy pamiętać, że narzędzia AI, mimo swojej zaawansowanej technologii, mogą popełniać błędy, tzw. "halucynacje", generując nieprawdziwe wyniki. Dlatego zawsze należy przeprowadzać ręczną weryfikację, szczególnie w przypadku danych o dużej wartości finansowej. Na przykład, w przypadku wykrycia duplikatów w transakcjach, dobrze jest dodatkowo zweryfikować te wyniki, by upewnić się, że nie zawierają one nieprawdziwych informacji.

Po zidentyfikowaniu i usunięciu duplikatów, kluczowym krokiem w procesie analizy jest sprawdzenie spójności dat. W danych dotyczących transakcji z 2020 roku mogą występować wpisy z innymi datami, które są wynikiem błędów wprowadzania. Narzędzie AI umożliwia zidentyfikowanie takich nieprawidłowości, co pozwala na ich szybką korektę. Takie błędy są łatwe do naprawienia, gdyż wystarczy zaktualizować datę na właściwy rok, co pokazuje przykład transakcji z niepoprawnym rokiem 1900.

Podobnie, po sprawdzeniu dat, warto zwrócić uwagę na inne kolumny, takie jak identyfikatory produktów (Product_ID) i menedżerów sprzedaży (Sales_Manager). Choć wstępna analiza nie wskazuje na żadne nieprawidłowości w tych kolumnach, warto przeprowadzić dalszą weryfikację, aby upewnić się, że wszystkie dane są poprawne.

Na każdym etapie analizy danych ważne jest, aby zlecać konkretne zadania narzędziom AI, jednak równocześnie należy posiadać zdolność weryfikacji wyników. Błędy mogą pojawiać się w wyniku "halucynacji" modeli sztucznej inteligencji, które mogą generować nieprawdziwe odpowiedzi. Dla zachowania integralności danych niezbędna jest więc skrupulatność, zarówno w zakresie analizy, jak i późniejszego oczyszczania danych.

Po przeprowadzeniu wstępnych analiz i korekcie błędów, dane stają się bardziej spójne i wartościowe, co ułatwia ich dalsze przetwarzanie w procesach finansowych. Warto pamiętać, że każda zmiana w danych powinna być dokładnie udokumentowana, aby w przyszłości móc zweryfikować, jakie korekty zostały dokonane.

Jakie są charakterystyki przepływu dwufazowego w układach cieczy i gazu oraz jego zastosowania w inżynierii?
Jak rezonansowy tunelowanie w superlatysach wpływa na transport elektronów w półprzewodnikach?
Jak zachować zasady zachowania pędu i momentu pędu w układach wielocząsteczkowych?