Χρέος των δεδομένων (Data debt): Μια προσέγγιση στον τομέα της υγείας
Creators: name: Αδάμ, Σωτήριος Λαζάρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Χρέος δεδομένων
Υγεία
Ποιότητα δεδομένων
Data Debt
Health
Data Quality

description: Η παρούσα διπλωματική εργασία επικεντρώνεται στην έννοια του χρέους δεδομένων (data debt), το οποίο αναφέρεται στις αρνητικές συνέπειες που προκύπτουν από την ανεπαρκή διαχείριση και ποιότητα των δεδομένων σε έναν οργανισμό. Όπως το τεχνικό χρέος στο λογισμικό, το χρέος δεδομένων δημιουργείται όταν οι οργανισμοί αποφεύγουν να επενδύσουν τους απαραίτητους πόρους για την ορθή διαχείριση και συντήρηση των δεδομένων τους, κάτι που μπορεί να οδηγήσει σε μακροπρόθεσμα προβλήματα, όπως ανακρίβειες, ασυνέπειες, αυξημένο κόστος και μειωμένη παραγωγικότητα. Η εργασία εξετάζει τους παράγοντες που οδηγούν στη συσσώρευση χρέους δεδομένων, όπως η ανεπαρκής ποιότητα δεδομένων, η μη ενημερωμένη τεκμηρίωση, η έλλειψη συνεργασίας μεταξύ των ομάδων και η έλλειψη αυτοματοποίησης στις διαδικασίες επεξεργασίας δεδομένων. Μέσα από την ανάλυση των αιτιών και των συνεπειών του χρέους δεδομένων, προτείνει μεθόδους για την αξιολόγηση και μείωση του χρέους, περιλαμβάνοντας βέλτιστες πρακτικές για τη διαχείριση και τον καθαρισμό δεδομένων, τη χρήση τεχνολογιών αυτοματοποίησης και την εκπαίδευση του προσωπικού. Επιπλέον, ηεργασία αναλύει το ρόλο της ποιότητας των δεδομένων στην επιτυχία μιας επιχείρησης και την ανάγκη να καθιερωθούν διαδικασίες για τη συνεχή παρακολούθηση και βελτίωση της ποιότητας αυτών. Το χρέος δεδομένων μπορεί να επηρεάσει άμεσα την ικανότητα λήψης σωστών αποφάσεων, καθώς τα δεδομένα χαμηλής ποιότητας ενδέχεται να οδηγήσουν σε λανθασμένα συμπεράσματα. Στο πλαίσιο της εργασίας, γίνεται χρήση τεχνολογικών εργαλείων για την υλοποίηση ενός πλαισίου που επιτρέπει την αξιολόγηση και οπτικοποίηση του χρέους δεδομένων,βοηθώντας τις επιχειρήσεις να εντοπίζουν προβλήματα και να λαμβάνουν αποφάσεις που θα συμβάλλουν στη μείωση του χρέους αυτού. Τέλος, η εργασία καταλήγει σε συμπεράσματα σχετικά με τις συνέπειες της μη διαχείρισης του χρέους δεδομένων και προτείνει πεδία για μελλοντική έρευνα, καθώς το χρέος δεδομένων αποτελεί μια αυξανόμενη πρόκληση στον ψηφιακό κόσμο.
description: This thesis focuses on the concept of data debt, which refers to the negative consequences that arise from inadequate data management and quality within an organization. Similar to technical debt in software, data debt is created when organizations avoid investing the necessary resources in the proper management and maintenance of their data, which can lead to long-term problems such as inaccuracies, inconsistencies, increased costs, and reduced productivity. The thesis examines the factors that contribute to the accumulation of data debt, such as poor data quality, outdated documentation, lack of collaboration between teams, and lack of automation in data processing procedures. Through an analysis of the causes and consequences of data debt, it proposes methods for assessing and reducing it, including best practices for data management and cleansing, the use of automation technologies, and employee training. Furthermore, the thesis analyzes the role of data quality in business success and the need to establish processes for the continuous monitoring and improvement of data quality. Data debt can directly impact the ability to make correct decisions, as low-quality data may lead to inaccurate conclusions. In the context of the thesis, technological tools are used to implement a framework that enables the assessment and visualization of data debt, helping businesses identify issues and make decisions that will contribute to reducing this debt. Finally, the thesis concludes with findings on the consequences of not managing data debt and suggests areas for future research, as data debt is an increasing challenge in the digital world.