Vad kan jag göra åt dålig datakvalitet?
Datakvalitet kan vara en utmaning för fastighetsbolag när det kommer till ett datadrivet arbetssätt ibland. Såhär kan du förbättra din datakvalitet med hjälp av Homepal.
Många är osäkra på sin datakvalitet. Det kan till exempel handla om att viss data saknas, att saker benämns olika, eller att inte alla ärenden rapporteras in den “rätta” vägen, vilket gör att det känns svårt att få en korrekt och tillförlitlig bild av verksamheten.
Sammanfattning:
Många tror att deras data är sämre än den är – det viktigaste är att börja använda den även om den inte är perfekt.
Ofullständig data kan ändå vara värdefull och användas för att få en övergripande bild.
Det är viktigt att börja analysera och följa upp, även om datan inte är helt korrekt – vänta inte på perfektion.
Homepal hjälper till att upptäcka och åtgärda brister i fastighetsdata genom modellering och kvalitetsgranskning.
Visualisering av data är avgörande för att synliggöra problem och förbättra datakvaliteten över tid, vilket Homepal stödjer med specialiserade dashboards.
Först och främst ska vi säga något viktigt:
Många tror att deras data är sämre än den faktiskt är - det viktigaste är att börja någonstans.
Det finns mycket värde att hämta, även från data som inte är komplett. Datakvaliteten behöver inte vara perfekt för att du ska kunna dra nytta av den. Beroende på hur du går tillväga i din uppföljning gör det ingenting att saker benämns olika, eller om vissa delar saknas. I de fallen är det ofta en bra början att arbeta med schablonbelopp för att få en övergripande bild, och allt eftersom organisationen blir bättre på att arbeta med och samla in data kommer de exakta siffrorna på plats.
Om du vill vänta med analys och uppföljning tills all data är perfekt kommer du troligen aldrig komma igång – det viktigaste är att börja någonstans, och hellre nu än sen.
Så förbättrar du din datakvalitet med Homepal
På Homepal är vi experter på fastighetsdata. När vi får tillgång till din data från dina leverantörer modellerar och kvalitetsgranskar vi den. I det här skedet upptäcker vi vilken typ av brister som finns. Det kan till exempel vara att en viss typ av data saknas eller är ofullständig.
I det här skedet får du hjälp av din Customer Success manager (alltså din kontaktperson på Homepal) med hur du ska jobba för att lösa dessa problem. Med erfarenhet från hur andra bolag gått tillväga för att förbättra sin datakvalitet guidar vi dig rätt.
Ett exempel kan vara att antalet öppna arbetsordrar inte stämmer mellan verkligheten och ditt ärendehanteringssystem.
Vi tar reda på varför det ser ut så. Stängs inte klara ärenden i systemet? Inkommer ärenden som inte registreras i systemet? En kombination kanske?
Nästa steg är att att synliggöra problemet, det vill säga visualisera det. Det kommer hjälpa dig att både rätta till felet bakåt, men också visa resten av organisationen konsekvensen av att inte rapportera in rätt framåt.
Nu kan vi börja städa i datakvaliteten. Samtidigt som vi gör det ser vi till att det blir rätt framåt.
Hur städar jag i min data?
Kul att du frågar! Homepals svar är alltid visualisera, det blir greppbart då. Vi har tagit fram en dashboards vars enda syfte är att hjälpa dig med din datakvalitet - och sammanställt allt i en guide: ladda ner den gratis här:
https://homepal.se/guides/5-dashboards-foer-oekad-datakvalitet
