datakvalitetsrisikoer

Datakvalitetsrisikoer er potentielle negative konsekvenser for en organisation, der opstår, når data ikke lever op til nødvendige kvalitetskrav. Risikoen kan påvirke beslutningsstøtte, operationel effektivitet, kundetilfredshed og overholdelse af regler. Kvaliteten af data kan vurderes langs flere dimensioner, herunder nøjagtighed, fuldstændighed, rettidighed, konsistens, gyldighed og unikhed, samt datalinje og metadata.

Årsager til datakvalitetsrisikoer kommer fra både interne og eksterne kilder. Internt kan fejl i indtastning, fejl i dataoverførsel mellem systemer, ukorrekte sammensætninger af data og forældede oplysninger bidrage. Eksternt kan data fra tredjepart eller leverandører have varierende kvalitet. Dataintegration, manglende standardisering af definitionsgrundlag og dårlige datastyringsprocesser øger risikoen.

De potentielle konsekvenser omfatter fejlagtige beslutninger, forringet kundeoplevelse, forsinket eller fejlbehæftet rapportering og overtrædelse af regler som GDPR. Økonomiske tab, operationelle flaskehalse og tab af tillid kan også forekomme ved vedvarende datakvalitetsproblemer.

Håndtering af datakvalitetsrisikoer kræver en tydelig data governance-ramme med udpegede dataejere og forvaltere, dataordinering og metadatahåndtering, samt løbende datakvalitetsmålinger. Vigtige aktiviteter omfatter dataprofilering, rensning, deduplicering, valideringsregler, master data management og automatiserede kontrolpunkter. Risikoer prioriteres normalt efter sandsynlighed og konsekvens og følges i et risikoregister med handleplaner og KPI’er.

Overordnet kræver effektiv håndtering af datakvalitetsrisikoer en kontinuerlig forbedringskultur, ressourceallokering og regelmæssig evaluering af datakvalitetsniveauer i kritiske forretningsområder.