Improving business intelligence data quality in sales insight area

Abstract

Business intelligence (BI) management is an ability of a business organization to gather and analyze systematically information about its business operations and the business environment it is having business in, and turn that information and analysis of the information as knowledge and insight for the business organization. One of the key topics in the business intelligence development and usage situation is to understand what is the data quality level needed to create new knowledge and understand how well those quality targets are met.

To be able to provide business intelligence for reporting and analytics purposes, different kind of transactional data along with master and reference data needs to be modeled, managed and aggregated as business metrics. When business organization is having targets for its execution, it can use the calculated and shared information and metrics to enhance its operations and competitive advantage.

Data quality targets and metrics have a close relationship to organizational performance and result indicators, especially those which are the most important for the organization as key performance/result indicators. This requires clearly defined concepts and semantics to be in place behind performance and result indicators so the metrics can be understood semantically consistently as well. In the business environment when concepts are explicitly defined, shared and agreed inside an organization, the first ground work of having a common capability for knowledge sharing has been reached and when creating a common ontology for the company.

In this descriptive case study research, theoretical framework for business intelligence data quality topics are covered by going through the semantics of business intelligence and how it is related to data, information and knowledge sharing as well as different data categories and modeling techniques. End result of this study is, that when improving data quality for business intelligence, it is crucial to focus on information semantic and ontology and to improve overall organizational data quality and knowledge sharing culture. This can be achieved by taking actually very simple principles of ontology creation in operational use.

Liiketoimintatiedon (eng. Business intelligence, BI) hallinta on organisaation kyky kerätä ja analysoida keräämäänsä tietoa liiketoiminnastaan ja liiketoimintaympäristöstään, ja luoda informaation ja sen analysoinnin kautta uutta tietämystä ja näkemystä organisaation ohjaamiseksi. Yksi keskeisistä asioista liiketoiminta-analytiikan kehittämisessä ja tiedon käytössä on ymmärtää tiedon laadun merkitys ja sille asetettava tavoite, samoin kuin kuinka hyvin tiedon laatuvaatimukset täyttyvät eri käyttötapojen suhteen.

Liiketoimintatiedon käyttö raportoinnin ja analytiikan tarpeisiin edellyttää eri tapahtumapohjaisten tietojen ja perus- sekä referenssitietojen mallintamista, hallinnointia ja yhdistämistä liiketoimintaa tukeviksi mittareiksi. Kun organisaation tavoitteet on liitetty osaksi mittaristoa, mittareiden avulla voidaan seurata liiketoiminnan operatiivista onnistumista ja organisaation kilpailukykyä ja -etua.

Tiedon laatuvaatimustavoitteiden ja laatumittareiden suhde liiketoiminnan tulos- ja suorituskykymittareihin on läheinen, erityisesti niiden mittareiden osalta, jotka organisaatio näkee avainmittareiksi. Tämä vaatii mittareiden taustalla olevien käsitteiden ja niiden määritelmien yhteismitallisuutta. Kun käsitteet ja niiden merkitys ovat nimenomaisesti hyväksyttyjä, määriteltyjä ja sovittu otettavaksi yrityksen liiketoimintaympäristössä käyttöön, ensimmäinen askel yhteisen tietämyksen jakamisen tiellä on saavutettu yrityksen ontologian kautta.

Tässä kuvailevassa tapaustutkimuksessa on esitetty kohdealueen eli liiketoimintatiedon tiedon laadun parantamiseen liittyviä tekijöitä erityisesti myynnin näkökulmasta. Esityksessä on kuvattu liiketoimintatiedon olemusta, ja kuinka se voidaan nähdä tiedon, informaation ja tietämyksen jakamisen kautta osana yrityksen strategista varallisuutta. Tietojoukkojen luokittelun, määrittämisen ja tietomallinnuksen avulla voidaan hallita käytössä olevia tietovarantoja. Tiedon laadun parantamisessa keskeisellä sijalla on käsiteltävän tiedon semantiikka ja ontologia, ja panostamalla näiden asioiden huomioonottamiseen organisaatiot voivat hyvinkin yksinkertaisin keinoin parantaa tiedon laadun edellytyksiä ontologian kehittämisen keinoin.