60 / 76
60
hedefler projenin başarısı için önemlidir. Bu hedefler
aynı zamanda ölçülebilir olmalıdır. Çoklamış müşteri
datasını yüzde 75 oranında azaltmak gibi somut bir
hedef proje başlangıcında iyi bir ilk adım örneğidir.
Veri kalitesi çalışmasının sadece bir IT konusu
olmadığı bilinmelidir
Veri kalitesi projesi genellikle IT çalışanları tarafından
yürütülmesine rağmen sadece bir IT konusu olarak
nitelendirilemez. Bu projenin çıktıları daha çok iş tarafı
için gereklidir. Dolayısıyla veri kalitesi sürecinde IT ve
iş kullanıcılarının rol ve sorumlulukları tanımlanmalı
ve beklentiler netleştirilmelidir. Örneğin müşteriye
ait demografik ve adres bilgilerinin sisteme doğru
girilmesi gibi konuların iş kullanıcıları sorumluluğunda
olduğu netleştirilmiş olmalıdır.
Üst seviye yönetim tarafından sahiplenilmesi
sağlanmalıdır
Veri kalitesi projesinin başarısı için üst seviye yönetim
tarafından desteklenmesi kritik önemdedir.
Bu proje sadece bir proje olarak ele alınmayıp bir
yönetim felsefesi olarak benimsenmeli ve bütün
iş süreçlerinde önemli bir kısım olarak dikkate
alınmalıdır. Bu çalışmanın bir yönetim felsefesi olarak
benimsenmesi için kaliteli bir verinin nasıl bir iş
faydasına dönüşeceği ortaya konmalıdır.
Örnek vermek gerekirse hasar yönetim sürecindeki bir
veri kalitesi iyileştirmesinin hasar tazmin süreçlerini
hızlandıracağı ve müşteri memnuniyeti olarak geri
dönüş sağlayacağı ve sonuçta kurumun kârlılığına
katkı sağlayacağı göz önüne alınmalıdır.
Yavaş ve sürekli adımların projeyi başarıya
ulaştıracağı unutulmamalıdır
Bir kurumda veri kalitesi süreçlerini oturtmak zaman
alır. Bu nedenle kısa vadede gözle görülebilir bir fayda
sağlayacak, örneğin çoklamış müşteri kayıtlarını
tekilleştirmek gibi bir adım proje için güzel bir
başlangıç olabilir. Bu sayede projenin sağlayacağı
fayda kurum tarafından gözlemlenir ve süreci
oturtmak için motivasyon sağlar.
Yatırımın getirisi izlenmelidir
Veri kalitesi yatırımının geri dönüşü kurumdaki bütün
noktaları etkiler. Müşteri datasındaki iyileştirme daha
etkili CRM yapılmasına ve dolayısıyla iş kararlarının
daha sağlıklı verilmesine katkıda bulunur. Veri kalitesi
kısa ve uzun vadeli faydalar sağlar.
75% is a good example of a first step at the beginning
of a project.
It should be noted that efforts aimed at improving
data quality is not only an IT issue
Even though mostly IT personnel would carry out a
data quality project, it can’t be seen solely as an IT
issue. The outcomes of this project would mostly be
beneficial on the business side. As a result, as part
of the data quality process, the roles and duties of
the IT and business users need to be defined and
expectations need to be clarified. For example it should
be clarified that the things such as correct entry of
customer demographics and address information in
the system are the responsibility of business users.
Data Quality Project needs to be supported by the
Senior Management
It is crucial that the data quality project is supported
by the senior management of the company in order to
achieve success with the project.
This project shouldn’t be seen only as a project but
should be adopted as a managerial philosophy and
should be taken into account as an important aspect
of all business processes. For this project to be
adopted as a management philosophy, it needs to be
demonstrated how quality data can be converted into
business gains.
For example, it should be taken into account that a
data quality improvement project related to the claim
management process would speed up the claim
settlement process and would improve customer
satisfaction, eventually leading to increased profitability
for the organization.
It should be noted that slow but continuous progress
will eventually result in project success
It takes time to establish data quality processes in an
organization. Thus, a step such as cleaning duplicate
customer data, which will bring solid benefits in the
short-term, might be a good start for the project. This
way, the organization will be able to monitor the gains
that the project would bring, and this would result in
increased motivation to establish the process.
Return on Investment should be tracked
Return on the investment in better data quality will
have an impact on all units of the organization.
Improvement in customer data would result in a
more effective CRM structure and would enable
the management to make more effective business
decisions. Improved data quality would bring short
term and long-term gains.
UZMAN GÖZÜYLE
EXPERT VIEW