W kontekście zarządzania danymi, jednym z najważniejszych narzędzi służących poprawie efektywności procesów biznesowych jest tworzenie kart oceny jakości danych. Celem tego działania jest dokładniejsze monitorowanie i analiza danych, które mają kluczowy wpływ na podejmowanie decyzji w firmie. Doskonałym przykładem, który ilustruje skuteczność tego narzędzia, jest wykorzystanie karty jakości danych do kontroli stanu zapasów oraz płatności w firmie zajmującej się produkcją pizzy, nazwaną w przykładzie "Pizza Factory".

Kiedy kierownictwo firmy zauważyło, że otrzymuje liczne zapytania od dostawców dotyczące zaległych płatności faktur, okazało się, że niektóre z transakcji miały brakujące dane, takie jak warunki płatności czy daty wymagalności, a także zauważono zdublowane faktury. Problemy te mogły prowadzić do opóźnień w płatnościach, co nie tylko wpływało na relacje z dostawcami, ale także zwiększało ryzyko niepotrzebnych, podwójnych płatności. Na dodatek, firma mogła stracić możliwość uzyskania zniżek za wcześniejsze uregulowanie zobowiązań.

Podobnie jak w przypadku zapasów, zarząd firmy postanowił skorzystać z narzędzi do monitorowania jakości danych, by poprawić sytuację w obszarze płatności. Kiedy wcześniej używane narzędzie w Microsoft Excel przyniosło zadowalające rezultaty, tym razem zdecydowano się na wykorzystanie Google Sheets, ze względu na łatwość współpracy i dzielenia się dokumentem w zespole.

Ustalenie wskaźników jakości danych
Pierwszym krokiem w procesie tworzenia karty jakości danych w Google Sheets było określenie wskaźników, które będą monitorowane. Zespół finansowy zdecydował się na pięć podstawowych wskaźników: kompletność, dokładność, spójność, terminowość i ważność, do których dodano nowe, bardziej precyzyjne kategorie: odpowiedniość i unikalność danych. Odpowiedniość odnosi się do tego, czy dane zawierają wszystkie istotne informacje, takie jak warunki płatności i daty wymagalności, natomiast unikalność ma na celu eliminowanie zduplikowanych transakcji.

Definiowanie skali oceny wskaźników
Kolejnym krokiem było ustalenie skali oceny tych wskaźników. Po doświadczeniach z wcześniejszego wykorzystania Excel, zespół postanowił przyjąć metodykę ilościową, co pozwala na przypisanie punktów do każdego z wskaźników, co ułatwia późniejsze porównanie i analizę danych. Każdemu wskaźnikowi przypisano także wagę, która określa, jak istotny jest dany wskaźnik w kontekście specyficznych potrzeb biznesowych.

Przypisanie wag wskaźnikom jakości danych

Przypisanie wag pozwala na uwzględnienie priorytetów firmy. Zespół finansowy zdecydował, że kompletność danych będzie miała najwyższą wagę, wynoszącą 20%, ponieważ brakujące dane o fakturach mogą prowadzić do poważnych problemów. Dokładność i ważność otrzymały wagę 15%, natomiast spójność i terminowość były ocenione na 10%. Dzięki temu zespół może skupić się na obszarach, które mają największy wpływ na poprawność danych.

Obliczanie łącznego wyniku wskaźników
Po ustaleniu wag, kolejnym krokiem było obliczenie łącznej oceny dla każdego wskaźnika. Przykładowo, w przypadku kompletności danych, jeśli zespół zauważył, że 15% faktur nie zostało wprowadzonych do systemu, wynik dla tego wskaźnika wynosił 85%. Po pomnożeniu przez wagę (20%), uzyskano wynik 17%. Tak samo oceniano inne wskaźniki: dokładność, spójność, terminowość, ważność, odpowiedniość i unikalność.

Tworzenie szablonu w Google Sheets

Na tym etapie zespół finansowy stworzył szablon karty oceny jakości danych w Google Sheets. W szablonie znalazły się kolumny z opisami wskaźników, przypisanymi wagami, wynikami poszczególnych ocen oraz ich łącznymi wynikami. Dzięki temu możliwe było ścisłe monitorowanie jakości danych w czasie rzeczywistym, co pozwalało na bieżąco wprowadzać korekty do systemu.

Przeprowadzanie oceny i przypisywanie wyników
Po utworzeniu szablonu, zespół finansowy przeprowadził ocenę wszystkich wskaźników jakości danych, przyznając im odpowiednie wyniki. Okazało się, że na przykład dane o fakturach były wprowadzane do systemu, ale około 15% faktur było pominiętych, co obniżyło ocenę kompletności danych. W kwestii dokładności zauważono błędy w 10% przypadków, co skutkowało wynikiem 90% w tym wskaźniku. W przypadku unikalności zauważono, że w systemie pojawiały się duplikaty faktur, co negatywnie wpłynęło na wynik w tym obszarze.

Zadania do poprawy jakości danych
Po przeanalizowaniu wyników, zespół finansowy starał się znaleźć odpowiedzi na konkretne pytania, które mogłyby pomóc w poprawie jakości danych. W kwestii odpowiedniości danych zastanawiano się, które pola należy wprowadzać do systemu, by zapewnić, że dane będą pełne i odpowiednie do celów biznesowych. Natomiast w przypadku unikalności danych, poszukiwano sposobów eliminacji duplikatów, które mogłyby prowadzić do podwójnych płatności lub błędów w rozliczeniach.

Ważność podejścia do jakości danych
Oprócz samego procesu tworzenia karty oceny jakości danych, istotne jest zrozumienie, jak ważna jest kultura dbania o jakość danych w firmie. Takie podejście nie tylko pozwala na optymalizację procesów biznesowych, ale także wpływa na decyzje strategiczne, redukuje ryzyko finansowe i umożliwia lepsze zarządzanie relacjami z dostawcami. Wprowadzenie skutecznego systemu monitorowania jakości danych może stanowić fundament długofalowego sukcesu organizacji.

Jak AI pomaga w zarządzaniu jakością danych finansowych i raportowania

Wyniki przedstawione na rysunku 10.45 wskazują na brak klucza produktu 8, co sugeruje, że może on być nieobecny w systemie. Tego rodzaju brak danych może znacząco wpłynąć na jakość naszych analiz. Jeśli nie przeprowadzimy odpowiedniej weryfikacji, istnieje ryzyko, że nie dostrzeżemy brakujących danych, które będą miały wpływ na nasze decyzje analityczne. Co by się stało, gdybyśmy na przykład postanowili obliczyć całkowitą sprzedaż lub przychody na podstawie pliku Products.xlsx, nie porównując ich z przychodami zawartymi w pliku 2022 Transactions.xlsx?

W następnym kroku warto upewnić się, że wszystkie produkty sprzedane w pliku 2022 Transactions.xlsx są zawarte w pliku Products.xlsx. Rezultaty analizy wykazują, że istnieje jeden klucz produktu, który nie jest obecny w pliku produktów. Co mogło się wydarzyć? Być może został on przypadkowo usunięty lub zaktualizowany. Załóżmy, że w poprzedniej wersji pliku Products.xlsx klucz produktu 8 odpowiadał kalkulatorom. Po konsultacjach z zespołem operacyjnym dowiadujemy się, że kalkulatory zostały wycofane z oferty na połowie roku z powodu niskiej sprzedaży. W związku z tym podjęta została decyzja o zaktualizowaniu pliku Products.xlsx, by odzwierciedlał te zmiany.

Następnie należy zaktualizować plik 2022 Transactions.xlsx, aby uwzględnić wprowadzone zmiany. Jeśli nie zmieniano danych w pliku Sales Price.xlsx, nie ma potrzeby jego aktualizacji. Po zakończeniu tych działań, AI pomoże w generowaniu zaktualizowanej wersji pliku 2022 Transactions.xlsx. Po kliknięciu odpowiedniego linku plik trafi do folderu pobranych plików. Ważne jest, by zweryfikować wyniki generowane przez AI, upewniając się, że uwzględniono wszystkie zmiany, które zostały wprowadzone. Choć narzędzia AI są potężne, mogą się zdarzyć błędy, które należy uwzględnić w procesie weryfikacji.

Wszystkie te działania stanowią przykład zastosowania AI w zarządzaniu jakością danych finansowych. Pomagają one zautomatyzować wykrywanie nieścisłości i braków w danych, co w konsekwencji poprawia dokładność analiz i raportów. Kluczowym aspektem jest tutaj sprawdzenie integralności danych przed ich wykorzystaniem w analizie, szczególnie w kontekście generowania prognoz finansowych czy raportów, które mają wpływ na podejmowanie decyzji.

Należy pamiętać, że przed użyciem jakichkolwiek narzędzi AI w kontekście analizy danych finansowych, warto ustalić jasne cele i oczekiwania. Jasno określone zadanie pozwala na właściwe dopasowanie narzędzia i zoptymalizowanie procesu. Kolejnym ważnym elementem jest odpowiednie formułowanie zapytań do narzędzi AI. Odpowiednio przygotowane, precyzyjne zapytania gwarantują, że wynik analizy będzie adekwatny do potrzeb użytkownika. Z tego względu ważne jest, by formułować polecenia w sposób konkretny, z uwzględnieniem szczegółów dotyczących danych, co pozwala na bardziej trafne i wartościowe odpowiedzi.

Pomimo ogromnych zalet wynikających z używania AI, nie należy zapominać o weryfikacji uzyskanych danych. Wyniki generowane przez systemy AI mogą być przekonujące, jednak mogą również zawierać błędy lub nieścisłości, które będą miały wpływ na dalsze analizy. Dlatego przed ich pełnym zaakceptowaniem, konieczna jest dokładna walidacja tych danych. Ważnym krokiem w procesie pracy z danymi finansowymi jest również dbałość o standardy etyczne oraz przestrzeganie zasad ochrony prywatności. Należy mieć na uwadze, że AI może mieć dostęp do danych osobowych, co wiąże się z koniecznością przestrzegania polityk ochrony prywatności i zapewnienia, że dane są wykorzystywane zgodnie z przepisami prawa.

Korzyści płynące z wykorzystania AI w zarządzaniu jakością danych finansowych są niewątpliwe, jednak kluczowe jest, by użytkownik wykorzystywał te narzędzia z pełną odpowiedzialnością. Tylko wtedy, gdy zastosujemy odpowiednie procedury weryfikacyjne, zaplanujemy procesy analiz i dokładnie określimy cele, możemy w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji do poprawy jakości danych.

Jak czarne feministki i ideologie płci w kulturze amerykańskiej zmieniały postrzeganie kobiecości w XX wieku?
Jakie cechy charakteryzują prawdziwego lidera rewolucji?
Jakie są przewidywacze funkcji nerwu twarzowego w leczeniu guzów okolicy kąta mostkowo-móżdżkowego?
Jakie znaczenie mają kody statusu HTTP i minimalne API w tworzeniu nowoczesnych usług sieciowych?
Jakie leczenie jest odpowiednie w przypadku pacjenta z postępującą wysypką i powiększeniem węzłów chłonnych?
Jak zrozumieć rozwiązania równań Pellowskich dla d ≠ 1 i ich zależność od rozwinięcia ułamka ciągłego