29 / 78
29
çok önemli bir yer tutar. Kolon veya tablo bazında ilişkilerin
doğası ortaya konarak bu kurallara uyumluluk ölçülür.
Örneğin, eksper raporunda her iki sürücü bilgisinin de aynı
olmaması, hasar dosyasının kaza raporu ile ilişkilendirilmiş
olması vb. gibi.
Sigorta Bilgi ve Gözetim Merkezi, temelde sigorta
şirketlerinden, eksperlerden ve vatandaşlardan topladığı
verileri sektör faydası için raporlamaktadır. Dolayısıyla,
kurumumuz ve sektörümüz düşünüldüğünde, veri kalitesi
çalışmaları doğru raporlama için son derece kritik bir
değerdedir. Entegrasyonlar ve uygulamalar aracılığı ile
toplanan poliçe/hasar verilerinin, eksper raporlarının
ve kaza tespit tutanaklarının doğru ve eksiksiz biçimde
raporlanabilmesi amacıyla başlatılan mutabakat ve veri
kalitesi projeleri sürekli iyileştirilerek devam etmektedir.
Veri Kalitesi projeleri kurumlardaki tek bir ekip veya
kişi ile yürütülmesi oldukça güç projelerdir. Tüm kurum
çalışanlarının veri kalitesi çevriminin farkında ve bilincinde
olması, iş süreçlerini veri kalitesine etkisini hesaba katarak
işletmeleri gerekmektedir. Veri kalitesi çalışmaları bir
projeden daha çok bir süreçtir. Veri kalitesini artırmak
için kurum içinde veri kalitesi çevrimini tanımlamak ve bu
çevrimin yönetilmesini sağlamak üzere gerekli ekipleri de
Control of logical relations in data quality works is very
important as well. By demonstrating the nature of relations
on the basis of columns or tables, compatibility with these
rules is measured. For example, information of both drivers
in an expert report not being the same, the claim file being
associated with the accident report etc.
Insurance Information and Monitoring Center creates
reports data collected from insurance companies, experts
and beneficiaries for the benefit of the sector. As a result,
considering our organization and our industry, it is obvious
that data quality works are crucial for accurate reporting.
Reconciliation and data quality projects initiated with the
goal of reporting accurately and completely, the policy/
claim data, expert reports and accident reports collected via
integrations and applications are developed continuously
with numerous improvements.
Data quality projects are quite difficult to be handled by a
single team or an individual in organizations. All employees
of the organization should be aware of the conversion of
data quality and run their business processes by taking into
account, the impact of business process on data quality.
Data quality works should be conceived as being a process
than being a project. In order to improve data quality, the
SBM’DEN
FROM SBM
Şekil-1: Temel Veri Kalitesi süreci
Figure-1: Basic Data Quality