Din guide till kvalitativ data.
Inom den omfattande tillverkningsindustrin är datakvaliteten en faktor som avgör om verksamheten blir framgångsrik eller inte. Eftersom varje affärsbeslut är beroende av data är talesättet “shit in, shit out” mer relevant än någonsin. Om datainmatningen är bristfällig kommer utdata eller resultatet oundvikligen att vara felaktigt . I den här artikeln går vi igenom betydelsen av datakvalitet inom tillverkningsindustrin och du får en guide där du steg för steg får hjälp med hur du skapar kvalitativ data.
Se videon!
Betydelsen av datakvalitet inom tillverkningsindustrin:
Data effektiviserar produktionen, optimerar den finansiella planeringen, säkerställer produktkvaliteten och förfinar hanteringen av leveranskedjan. Exakta data spelar en viktig roll för efterlevnad av regelverk, säkerställer säkerhetsstandarder, hjälper till med korrekta prognoser och driver på innovation. Dessutom ger de en konkurrensfördel, leder till kostnadsbesparingar och ökar medarbetarnas produktivitet. I grund och botten banar högkvalitativa data i tillverkningen väg för effektivitet, innovation och övergripande affärsframgångar.
I slutändan handlar det om vilka data du väljer att lägga in som kommer att göra skillnad för ditt företag. Det är dags för lite storytelling för att ge dig ett exempel på vikten av kvalitetsdata.
Historien om skit in, skit ut – och motsatsen
I den konkurrensutsatta tillverkningsindustrin siktade företagen A och B båda på att bli branschledare. Båda företagen insåg vikten av datadrivna beslut, men hade markant olika syn på datakvalitet som de förlitade sig på.
Företag A trodde på snabba beslut. För att påskynda processerna hämtade de ofta sina data från de billigaste leverantörerna utan någon större granskning. Deras övertygelse var att mer data, oavsett kvalitet, skulle ge en tydligare bild. Med tiden ledde detta tillvägagångssätt till flera problem. Data av låg kvalitet resulterade i prognoser som ofta inte stämde. Produktionen översteg ibland efterfrågan, vilket ledde till svinn, medan de vid andra tillfällen stod inför produktbrist. De ekonomiska konsekvenserna var allvarliga och deras rykte började stå på spel. Marknaden såg dem som inkonsekventa och deras tillväxt stagnerade.
Företag B var noggranna med datakvaliteten. Innan de införde data i sina beslutsprocesser säkerställde de att de var korrekta, aktuella och relevanta. De investerade i avancerade verktyg för att förfina sina data och utbildade sin personal i att tolka dem korrekt. Detta tillvägagångssätt ledde till flera fördelar. Prognoserna var konsekvent korrekta, vilket optimerade leveranskedjan. De minskade svinnet, mötte marknadens krav på ett effektivt sätt och deras produkter verkade alltid vara i samklang med kundernas behov. Med tiden växte Företag B:s rykte. De sågs som pålitliga och framåtblickande. Deras vinster steg kraftigt och de började sätta branschstandarder.
Resultatet var tydligt för alla inom tillverkningsindustrin. Företag A, som förlitade sig på data av låg kvalitet, ställdes inför utmaningar och hamnade till slut på efterkälken jämfört med sina konkurrenter. Företag B:s satsning på högkvalitativa data förbättrade inte bara de interna processerna utan stärkte också företagets marknadsposition.
Din guide till bättre datakvalitet!
Definition av mål och kriterier:
Börja med att precisera varför ni behöver datan och vilka beslut den kommer att stödja. Denna tydlighet hjälper till att skräddarsy insamlingsprocessen mot relevanta och handlingsbara insikter. Lika viktigt är det att fastställa vad “kvalitet” innebär i ert sammanhang, oavsett om det handlar om noggrannhet, aktualitet eller andra kriterier. Att säkerställa att data är relevanta för era mål är av största vikt.
Utforma insamlingsmetodik:
Bestäm om du ska samla in nya data eller använda redan befintliga dataset. Ditt val mellan primär- och sekundärdata kommer att påverka vilka metoder du kommer att använda, t.ex. undersökningar eller datautvinning. Moderna verktyg och tekniker kan vara ovärderliga här, eftersom de effektiviserar insamlingen och innehåller valideringsfunktioner. Och om det handlar om primärdata är det viktigt att göra ett noggrant urval för att säkerställa att uppgifterna är representativa för den bredare målgruppen.
Datarensning och förbehandling av data:
Efter insamlingen behöver data ofta förfinas. Det handlar om att hitta fel, bestämma hur luckor ska hanteras och eventuellt omvandla data till ett standardformat eller en standardskala. Dessutom är det viktigt att ta bort dubbla poster för att säkerställa dataintegriteten.
Process för validering och verifiering:
Det räcker inte att lita på dina data till nominellt värde. Du bör korsreferera sekundärdata med andra källor, eller om du har samlat in data själv, kanske kontrollera en del av informationen på nytt. Använd statistiska metoder för att upptäcka eventuella oegentligheter och upprätta protokoll för att säkerställa konsekventa kvalitetskontroller.
Löpande övervakning och underhåll:
Kvalitetsdata är inte en engångsföreteelse utan ett kontinuerligt åtagande. Genom att genomföra regelbundna datagranskningar, uppmuntra feedback från användarna och uppdatera datasetet håller ni datan relevant och av hög kvalitet. Korrekt dokumentation av hela processen, från källor till metoder, säkerställer att du har ett tydligt register att hänvisa till och säkerställer transparens för alla intressenter.
Summering
Högkvalitativa data inom tillverkningsindustrin är livsnerven för framgångsrik verksamhet och optimerar allt från finansiell planering till hantering av leveranskedjan. Företag, A och B, belyser de fallgropar och framgångar som är förknippade med datakvalitet. Företag A litade på billig data av låg kvalitet vilket ledde till dess undergång. Ledde företag B:s noggranna tillvägagångssätt till att det blev branschledande. Vägen till dataexcellens inkluderar att definiera mål, noggranna insamlingsmetoder, rigorös datarengöring, stringent validering och konsekvent övervakning. I slutändan har kvaliteten på de data du matar in en direkt inverkan på den framgång du uppnår.
