Čo je kvalita dát?
Kvalita dát znamená, že údaje, s ktorými organizácia pracuje, sú presné, aktuálne, úplné, zrozumiteľné a dostupné vtedy, keď ich treba. V praxi to znamená napríklad to, že občan má v registri správne meno, adresu a tieto údaje sú rovnaké vo všetkých informačných systémoch štátu.
Prečo je riadenie kvality dát vo verejnej správe dôležité?
Dáta sú základom správneho fungovania verejných inštitúcií. Ak sú nekvalitné, v konečnom dôsledku prinášajú organizácii zvýšené náklady, ktorými môžu byť:
- náklady na hľadanie a opravy chýb – náklady na úpravy systémov a procesov, testovanie úprav alebo aj mzdové náklady identifikácie, odstraňovania chýb, či manuálneho čistenia údajov v systémoch,
- náklady na hľadanie objektívnych informácií – nekvalita údajov môže spôsobovaťskreslenie informácií a v konečnom dôsledku aj neefektivitu procesov,
- náklady z nesprávnych rozhodnutí – chybné plánovanie, nesprávne strategické rozhodnutia postavené na nekvalitných dátach,
- náklady zo straty dôvery – strata dôvery partnerov a klientov (občanov), náklady z implementácie a prevádzky alternatívnych postupov a riešení,
- náklady obetovaných príležitostí (opportunity costs) – strata príležitostí alternatívnehovyužitia zdrojov, ktoré je nutné alokovať na odstraňovanie chýb.
Dôsledkom nekvality údajov v informačných systémoch štátu môže byť napríklad to, že nesprávna adresa spôsobí, že rozhodnutie úradu nedorazí včas; duplicitné záznamy znížia efektivitu práce úradníkov alebo, že neaktuálne údaje povedú k chybným rozhodnutiamorgánov, či nesprávnemu posúdeniu nároku občana na službu štátu.
Príčiny nízkej kvality dát vo verejnej správe
K nekvalite dát v systémoch štátu prispievajú najčastejšie tieto faktory:
- ručné a opakované zadávanie údajov do rôznych informačných systémov,
- nízka miera integrácie medzi systémami a registrami štátu,
- nedostatočná kontrola pri vstupe údajov do systému,
- chýbajúce štandardy a metodika evidencie alebo ich nejednotné uplatňovanie.
Ako riadiť kvalitu dát – životný cyklus
Riadenie dátovej kvality prebieha v piatich základných krokoch:
- Východiská a definovanie pravidiel kvality dát– čo sa považuje za „správne“ dáta (napr. bez prázdnych polí, validný formát e-mailu), stanovenie KPI a prahových hodnôt.
- Analýza stavu dát – profilácia údajov, identifikácia chýb, nepresností či duplicít, kontrola referenčnej integrity údajov.
- Identifikácia príčin nekvality dát (route cause analysis) – odhalenie príčin vzniku nekvality údajov za účelom implementácie nápravných opatrení,
- Čistenie dát a prevencia chýb – asistované alebo automatizované čistenie údajov, zavedenie kontrol, ktoré zamedzia opakovaniu vzniku problémov s údajmi.
- Monitorovanie a zlepšovanie – pravidelné sledovanie a hodnotenie kvality dát,zvyšovanie povedomia o význame dátovej kvality medzi zamestnancami organizácie.
Ako merať kvalitu dát
Dátovú kvalitu možno merať rôznymi ukazovateľmi, napríklad:
- presnosť – koľko údajov je fakticky správnych,
- úplnosť – koľko záznamov má vyplnené všetky potrebné polia,
- jedinečnosť – výskyt duplicitných záznamov v systéme,
- aktuálnosť – ako rýchlo sa údaje aktualizujú po zmene,
- konzistentnosť – súlad údajov medzi rôznymi systémami.
Záver
Kvalitné dáta sú neviditeľným základom efektívnej a dôveryhodnej verejnej správy. Investícia do ich riadenia sa vracia v podobe rýchlejších procesov, nižších nákladov a lepšej služby občanom. Riadenie dátovej kvality preto nie je len IT téma – je to kľúčová súčasť moderného riadenia inštitúcií.
