דיוק ונכונות
איכות ודיוק בהקשר של מערכות מידע ומסדי נתונים

אחת המטרות של מערכת מידע היא לספק לארגון תובנות עסקיות המאפשרות לו למקסם את היכולות שלו פנימית או אל מול הלקוחות אותם הוא משרת. התובנות העסקיות המתקבלות ממערכות המידע מתורגמות להחלטות על ידי המנהלים בארגון. החלטה שגויה תגרום לארגון לאיבוד כיוון ולבזבוז של משאבי כסף וזמן, שהם קריטיים בסביבה התחרותית בה אנו נמצאים היום.
על מנת שמערכות המידע יוכלו לספק את היכולות הללו הן נשענות במידה רבה על מחסן נתונים (Data Warehouse) ארגוני, המכיל את המידע הנאסף מהמערכות השונות בארגון. התלות במידע נכון ומאומת מובילה למסקנה שארגון מושתת לא רק על הנכסים הפיזיים, האנושיים והאינטלקטואליים הנמצאים ברשותו אלא גם על תשתיות מידע יציבות ומכאן גם הקריטיות של איכות הנתונים הנמצא במחסן הנתונים.
הנתונים הם באיכות גבוהה "אם הם מתאימים לשימושים המיועדים להם בביצוע פעולות, קבלת החלטות ותכנון" (J. M. Juran). נתונים מוגדרים כאיכותיים כאשר הם מייצגים את מבנה העולם האמיתי שאליו הם מתייחסים. כלומר, עליהן לקיים את תכונות האיכות הבאות:
דיוק - מידת התאימות בין סט של נתונים וסט של ערכים נכונים בהתאמה. משמע, נתונים שאינם עומדים בסתירה לנתונים אחרים.
עדכניות (Current) - ישות או ישויות מרובות המסופקות בזמן הנדרש או הנקוב מראש וקובעות את מידת עדכניות הנתונים.
עקביות וסטנדרטיות (Consistent and Standards) - בארגון עם נתונים איכותיים, כל המידע חייב להיות מובנה באותה צורה, על בסיס סטנדרטים שנקבעו ברחבי הארגון כולו וכך ליצור עקביות פנימית בין הנתונים.
שלמות (Integrity) - הצגה תמונת נתונים מלאה על הישויות בהם המידע עוסק.
נכונות ומהימנות - עקביות לוגית המאפשרת קשר הגיוני בהשוואה לנתונים דומים, בין השאר מניעת כפילויות והגדרה של חוקים עסקיים המגדירים את המידע באופן ברור.
ייחוד (Uniqueness) - קיום של אילוצים על הנתונים להיות ייחודיים, ללא חזרות מיותרות - כל ערך יהיה ייחודי ויחיד מסוגו.
בבוא הארגון לטפל בנושא איכות המידע עליו לעבוד, למעשה, בשני מישורים :
המישור הראשון הוא המישור הארגוני-תרבותי הנותן מענה לאופן שבו הארגון מגדיר את החשיבות של הטיפול באיכות הנתונים, והמישור השני הוא המישור הטכנולוגי המאפשר את הטיפול באיכות הנתונים בצורה יעילה וחסכונית לאורך זמן.
במישור הארגוני יש לטפל בנושאים הארגוניים הבאים:
סביבת עבודה – אנשים, טכנולוגיה ותהליכים בארגון.
טיפול באיכות הנתונים – זיהוי ותיקון הסיבות לכשלי מערכת הנתונים בארגון.
הגדרת תהליכים לניהול שינויים וניהול הידע שקיים בארגון.
כימות התועלות אל מול הזיהוי והתיקון.
בנייה והגדרת תוכנית איכות נתונים בארגון שניתן לקיימה.
הגדרת גורם ארגוני שאחראי על איכות הנתונים.
הטיפול במישור הטכנולוגי משלים את המישור הארגוני ומאפשר ביצוע בקרת איכות הנתונים בצורה יעילה. הפעילות במישור זה מאופיינת על ידי ארבעה שלבים:
הגדרה – הגדרת מהות הבעיה והנקודות הקריטיות בתהליך.
בדיקה – בדיקת פריטי המידע על פי קריטריונים מוגדרים.
החלטה – קבלת החלטות על איכות הנתונים בהתאם לתוצאות הבדיקה.
פעולה – הגדרה של פעילות מונעת או פעילות בקרה לטיפול בנתונים.
כדי לטפל בבעיות איכות הנתונים על הארגון לנהל תהליכי בקרת איכות נתונים בצורה שוטפת. לאופי תהליכי בקרת התהליכים מספר גישות שניתן לחלק לשתי גישות עיקריות:
הגישה הראשונה - בודקת את הנתונים ללא הגדרה ספציפית של חוקים, מציעה תיקון לנתון שנבדק ואף מתקנת את הנתונים בעצמה. גישה זו מתייחסת בעיקר לנתונים ולא לתהליך היוצר אותם. המשמעות היא שמערכת הבקרה לוקחת על עצמה את האחריות לטיפול בנתונים ומתקנת אותם 'בסוף הדרך'.
הגישה השנייה - גישה זו מבוססת על חוקים עסקיים, מנטרת מסד נתונים, מזהה בעיות ומציפה אותם אל האחראים לצורך טיפול. בגישה זו האחראים מניעים מעגל של שיפור איכות הנתונים הן במחסן נתונים, הן במערכות המקור או בתהליכים שגרמו לבעיה. לאחר מכן, הם דואגים לטיפול שורשי בגורם ובכך מונעים שוב את היווצרותן של אותן בעיות.
המערכת מהווה חוצץ המונע מעבר של נתונים לא תקינים.
דרישות המחוקק (רגולציה) הן לשמירה מתמדת על איכות הנתונים בארגון - דרישות הממונה על שוק ההון, המפקח על הבנקים וכדומה. ממחקרים רבים ומניסיון מצטבר בארגונים בהם הוטמעו פרויקטי איכות נתונים וטיוב נתונים, ההערכות הן כי נתונים באיכות גבוהה יכולים לחסוך/לשפר את התוצאות העסקיות עד כדי 15-25% ממחזור הפעילות של הארגון. למרות זאת, כיום בעיית איכות הנתונים קיימת בארגונים רבים.
ארגונים רבים דיווחו על בעיות חמורות והפסדים משמעותיים הנובעים מנתונים שגויים או בלתי ניתנים להשגה. כל פרויקטי ה-ERP, CRM בארגונים כוללים שלב של הסבת נתונים. הדבר נכון גם למקרים של מיזוג מערכות או מעבר למערכות ייחודיות חדשות לארגון. בכל מקרה כזה, יש חשיבות קריטית לאיכות הנתונים בתהליך ההסבה. בעולם העסקי והתפעולי של ימינו, נתונים הם הבסיס והתשתית עליה נבנות וממנה נגזרות כל ההחלטות העסקיות, השפעתם היא מיידית על תוצאות הפעילות של הארגון ולכן יש צורך להקפיד על איכותם, דיוקם ונכונותם.