Veriler kuruluşlar tarafından değerli "varlıklar" olarak görülür. Çünkü kuruluş olarak stratejik kararlar alırken güvenebileceğiniz yüksek kaliteli veriler son derece değerlidir. Bununla birlikte artan veri talebi ve her türlü yeni teknolojinin ortaya çıkmasıyla, veri toplamak her zamankinden çok daha kolay. Ancak veriler, iş dünyasındaki en önemli iş sürücülerinden biri olsa da tüm verilerin aslında değerli olmadığı kabul edilmelidir. Bir şirketin karşılaşabileceği en büyük sorunlardan biri, "kötü" verilerin etkisi ve ortaya çıkabilecek problemlerdir. Kirli veri (dirty data) bunlardan biridir. Çünkü, doğru kararlar alabilmeniz için veri kalitesi son derece önemlidir. Yeterli olmayan, yanlış bilgi içeren tüm veriler sizi hedeften uzaklaştırabilir. Peki kirli veri nedir? Nedeni nedir ve nelere mal olur? Gelin birlikte göz atalım.

Kirli Veri Nasıl Tanımlanır?

Kirli veri (dirty data), bir şirket için yanlış olan verileri ifade eder. Bu yanlışlık sadece verilerin doğru olmadığı anlamına gelmez, doğru veriler de “kirli” olabilir. Örneğin işinizle veya projenizle ilgili değilse kirli veridir. Burada veri kalitesi yüksektir ama kurum olarak işinize yaramayan veriler söz konusudur. Güncelliğini yitirmiş veri de kirli olarak görülür. Çünkü artık işinize yaramayan bilgiler içerir ve günümüzde işleyişe uygun olmayan yanlış kararlar almanıza neden olabilir. Veriler pek çok şekilde kirlenebilir. Verilerin "kirli" olarak adlandırılmasına neden olan kalite sorunları ise şunlardır:

• Yanlışlık
• Eksiklik
• Tutarsızlık
• İlgisizlik
• Uygunsuzluk
• Kopyalar

Bir şirketin kötü verileri kullanması, performansını önemli ölçüde etkileyebilir ve bazı durumlarda felaketle sonuçlanabilir. Bu nedenle veri kalitesi kuruluşunuzun önceliği haline getirilmeli ve verilerden sorumlu çalışanlar tarafından sürekli kontrol edilmeli ve güncellenmelidir.

Verilerin Kirlenme Sebepleri Nelerdir?

Zayıf veri kalitesi, bilgi sistemlerinin ortaya çıkışından bu yana bir sorun olmuştur. Çünkü veri kalitesinin düşük olması, müşteri ve çalışan memnuniyetinde azalma, artan maliyetler ve kötü karar verme gibi sonuçlar doğurur. Ayrıca zayıf veri kalitesi yalnızca yüksek finansal maliyetlere yol açmaz, aynı zamanda bir kuruluşun rekabet durumunu zayıflatır ve kritik iş hedeflerini baltalar. Tüm bunların önüne geçmek için kuruluşunuzdaki veri kalitesine öncelik vermeniz ve verilerin kirlenmesine neden olabilecek çeşitli etkenleri ortadan kaldırmanız gerekir. Peki veriler nasıl kirlenir?

• Kötü veri doğrulaması: Gelen veya girilen veriler genellikle doğrulanmaz veya yetersiz bir şekilde doğrulanır. Veriler oluşturulduğunda veya değiştirildiğinde genellikle kontrol ve kontrol prosedürleri yoktur. Bu da kirli bir veritabanı oluşturur.
• Veri tanımının olmaması: Veri tanımlarının eksikliği ve belirli verilerin ne anlama geldiğine ve ne için kullanılması gerektiğine dair kuruluş çapında tutarlı bir görüş, bir kuruluş içinde verilerin farklı yorumlanmasına neden olur.
• Çalışma talimatlarının eksikliği: Genellikle veri oluşturuculara ve kuruluş içindeki kullanıcılara verilerin nasıl kullanılacağını açıklayan hiçbir belge yoktur. Bu, zayıf manuel veri girişi ve işlemeye yol açar.
• Teknik sorunlar: Veri aktarımı sırasında kaybolan kısımlar, yanlış hücreye veri girişi, veri depolama sorunları esnasında hasar görme gibi nedenlerle veriler kirlenebilir.

Kirli Veri Nelere Mâl Olur?

Diğer günlük iş faaliyetlerine öncelik verildiğinden, veri kalitesi genellikle şirketler için yapılacaklar listesinin en altında yer alır. Ancak, hangi iş kararlarının verildiğine dair bilgiler, yalnızca dayandığı veriler kadar iyidir. Kirli veri kalitesinin beş ana sonucu şunlardır:

• Mali sonuçlar: Kuruluşlar, verilerinden öğrenir ve katma değer sağlamak için yeni elde edilen içgörüleri kullanır. Örnekler arasında, bir ürünü veya hizmeti geliştirmek için müşteri alışkanlıklarını anlamak veya daha iyi bir iş stratejisi geliştirmek için pazar eğilimlerini belirlemek vb. yer alır. Düşük kaliteli veriler bu kararları olumsuz etkiler. Ayrıca, kalitesiz veriler her kuruluş için paraya mal olur.
• Düşük üretkenlik: Kirli veriler, çalışanları performanslarının düştüğünü hissedecek kadar yavaşlatır.
• Kaçırılan fırsatlar: Bir kuruluş, daha olgun veri bilgisine sahip bir rakibin yararlandığı yeni bir ürün geliştirmek veya yenilenen müşteri ihtiyaçlarına yanıt vermek için benzersiz bir fırsatı kaçırabilir.
• İtibar zararı: Zayıf veri kalitesi yalnızca parasal bir sorun değildir; aynı zamanda bir şirketin itibarına da zarar verebilir. Müşteriler olumsuz deneyimlerini sosyal medya aracılığıyla paylaşabildikleri için müşteri memnuniyeti üzerindeki etki bir şirketin itibarını zedeler. Kötü veri kalitesi, çalışanlar, temel alınan verilerin doğruluğu ve geçerliliği konusundaki şüpheleri nedeniyle işverenlerine olan güvenlerini kaybettiklerinde dahili sorunlara da neden olabilir.
• Gelir kaybı: Kirli veriler, çeşitli şekillerde gelir kaybına yol açabilir. Örneğin, temel alınan müşteri verileri yanlış olduğu için satışla sonuçlanmayan postalar.

Kirli Veri Nasıl Temizlenir?

Kirli verilerin temizlenmesi oldukça karmaşık görülebilir, ancak veri kalitesi artırılarak bu sorun çözülebilir. Tabii ki eldeki verilerin kontrol edilmesi ve yanlış olan bilgilerin ortadan kaldırılması oldukça önemlidir. Yeni veri girişlerinde ise çeşitli denetim mekanizmalarının kurulması ve çalışanların bu konuda daha fazla bilgilendirilmesi, veri kalitesini artırabilir.

Tüm kirli veriler yönetim ve iş süreçlerini doğrudan etkiler. Bu nedenle verilerin kalitesini artırmak için temizlik ve düzenlemeye başlamadan önce bir plan yapılması ve kuruluşunuz için doğru bir yönerge çıkarılması gerekir. Planlı bir süreç izlendiğinde daha kısa sürede verilerinizin kalitesini iyileştirebilir, kirli verilerden kurtulabilirsiniz.

Verilerinizi standartlaştırarak işe başlamak doğru bir yol izlemenize olanak tanır. Veri toplama yollarını, verilerin aynı şekilde kaydedilmesini ve veri giriş noktalarını belirleyin ve bu çizgide ilerleyin. En önemlisi ise denetim için katı kurallar koymanızdır. Çünkü yeni veriler için standartları oluşturduktan sonra geriye kalan kirli verileri temizlemek gerekir. Bunun için ise şu yöntemleri uygulayabilirsiniz:

• Verilerin tek tek temizlenmesi: Manuel bir temizlik neredeyse imkansızdır ve hatalara kullanımda olan verilerin kaybına yol açabilir. Ancak günlük rutini içeren veriler bu şekilde temizlenebilir.
• Excel veri temizliği: Excel, manuel temizlikten daha iyidir. Kümeler halinde veri temizliği sağlayabilir ancak bu yöntem de oldukça zaman alıcıdır. Ayrıca temizlik esnasında excel formüllerini doğru kullanmak gerekir, aksi takdirde çok mühim veriler de kaybolabilir.
• Profesyonel veri temizliği: Veri danışmanları, kirli verilerinizden kurtulmanız için zaman ayırmanızı ve karmaşık süreçlerle uğraşmanızı önler. Ayrıca daha kaliteli veriler depolamanız için yardımcı olur.

Veriler, iş zekası, karar alma, uyumluluk ve raporlama için giderek daha fazla kullanılır. Verilerin kalitesi bu açıdan çok önemlidir. Çünkü her kuruluş, sistemindeki tüm verilere güvenebilmek ister ve adımlarını elde ettiği veriler doğrultusunda sağlamlaştırabilir. Bu kaliteyi iyileştirmek için teknik yönlere ek olarak veri yönetimini artırmaya ve genişletmeye odaklanmak doğru bir yöntemdir. Doğru süreçlerin planlanması özellikle veri doğrulama, veri tabanının karmaşıklığının belgelenmesi, veri tanımları ve çalışma prosedürleri açısından son derece önemlidir. Bu yapıların hayata geçirilmesi, gelecekte kaliteli verilere sahip olmak ve bu verileri etkin bir şekilde kullanabilmek için çok önemli bir hazırlıktır.

Komtaş, tüm bu süreçleri yönetmek için ihtiyaç duyduğunuz tüm teknolojileri ve veri kalitesi süreçleri konusunda hizmet sunar. Siz de verilerinizin kalitesini artırarak şirketiniz için doğru kararlar alıp, hedeflerinize emin adımlarla ulaşmak isterseniz Komtaş'ın Veri Yönetimi ve Veri Kalitesi hizmetlerinden yararlanabilirsiniz.