datakvalitetsmål

Datakvalitetsmål er målbare krav til kvaliteten på data som brukes i en organisasjon. De gjør generelle prinsipper om god datakvalitet konkrete, verifiserbare forventninger som kan måles, overvåkes og forbedres over tid. Utforming av datakvalitetsmål skjer ofte som en del av en overordnet datastyringsprosess og involverer dataeier, forretningsenheter og IT-avdelingen.

Datakvalitetsmål knytter kvalitetsdimensjoner som nøyaktighet, fullstendighet, tidsmessighet, konsistens, gyldighet og unikhet til spesifikke mål eller regler. Eksempler kan være at minst 98 prosent av kundeadresser i CRM er fullstendige og i riktig format, at 99 prosent av e-postadresser er gyldige eller bekreftet, og at kritiske oppdateringer blir registrert innen 24 timer i operasjonelle systemer.

Gjennomføringen består av definisjon, måling, overvåkning og forbedring. Først defineres mål sammen med relevante interessenter, deretter velges relevante måleindikatorer, datakilder og akseptkriterier. Målinger sammenstilles i dashbord eller scorecards, og avvik følges opp av dataeiere og kvalitetsansvarlige, som planlegger og iverksetter forbedringstiltak.

Datakvalitetsmål opererer innenfor data governance-rammeverk og støtter beslutningsprosesser, risikostyring og etterlevelse av regler. De refererer til kjente rammeverk som DAMA DMBoK og internasjonale standarder som ISO 8000, og de krever regelmessig revisjon for å forbli relevante i takt med forretningsendringer.

Typiske praktiske mål inkluderer data som er tilgjengelig for brukeren med riktig kontekst, tidsnærhet og konsistens på tvers av systemer, samt klare ansvarsforhold for eier og steward. Datakvalitetsmål skal være tydelige, målbare og realistiske, og de bør justeres når forretningsbehov eller tekniske forhold endres.