Dataproblemer

Dataproblemer er utfordringer knyttet til data i informasjonsteknologi og datasystemer. Begrepet dekker problemer med kvalitet, konsistens, tilgjengelighet og anvendelighet av data, samt hvordan data samles inn, lagres og behandles.

Typiske dataproblemer inkluderer manglende eller ugyldige verdier, unøyaktige data, duplisering, inkonsekvens mellom kilder og feil eller forsinket oppdatering. Fenomenet kan også involvere interoperabilitetsproblemer mellom systemer og manglende standardisering av dataformater.

Årsaker til dataproblemer varierer og kan være organisatoriske, tekniske eller prosessmessige. Dårlig dataforvaltning, manglende datastyring, manuell inndata, migrering av data mellom systemer, legacy-løsninger og sensor- eller loggføringsfeil bidrar ofte til utdatert eller inkonsekvent data.

Konsekvensene av dataproblemer inkluderer feil i beslutningsgrunnlag i analyse og rapportering, redusert tillit til data, økte kostnader ved datarensing, samt risiko for personvern- og regulatoriske brudd som følge av dårlig datakvalitet.

Tiltak mot dataproblemer omfatter etablering av data governance og kvalitetsstyring, datastandardisering, validering og rensing av data, deduplicering og implementering av ETL-prosesser, samt sporbarhet gjennom metadata og data lineage. Organisasjoner definerer kvalitetskriterier, regler og ansvarsområder for datakvalitet og bruker verktøy for overvåking.

Dataproblemer forekommer i mange fagområder, som forretningsanalyse, helsedata, finansdata og IoT-innsamling. God praksis inkluderer kontinuerlig overvåking av datakvalitet, regelmessige revisjoner og klare definisjoner av hva som utgjør god datakvalitet.