Przejdź do treści
← Wróć do bloga
jakość danychArtykuł

Automatyzacja obsługi błędów danych: kto je poprawi?

Załóżmy, że raport jakości danych kolejny raz wskazuje klientów bez przypisanego opiekuna. Zespół danych wysyła listę do sprzedaży, a sprzedaż odsyła ją do administratora systemu. Błąd wraca w następnym raporcie. Automatyzacja obsługi takich zgłoszeń może skierować sprawę do osoby odpowiedzialnej za ustalenie poprawnej wartości i połączyć jej odpowiedź z ponownym sprawdzeniem danych.

Autor

Syntalith

Opublikowano Zaktualizowano 4 min czytania

W proponowanym projekcie automatyzacji Syntalith łączymy istniejący raport błędów z narzędziem, w którym pracują osoby mające je wyjaśnić. Kierownik widzi, kto prowadzi sprawę, na czyją odpowiedź czeka poprawka i czy ponowna kontrola nadal wykrywa problem. Taki zakres przydaje się tam, gdzie firma potrafi już znaleźć błędne dane, ale pracownicy ręcznie pilnują ich poprawiania między działami.

Administrator może zmienić zapis, ale sprzedaż zna odpowiedź

W naszym przykładzie administrator ma możliwość uzupełnienia kartoteki klienta. Nie wie jednak, który opiekun powinien zostać przypisany. Decyzję podejmuje wskazana przez firmę osoba w sprzedaży. Zgłoszenie powinno trafić do niej z listą klientów i odniesieniem do kontroli, która wykryła brak. Dopiero uzgodniona odpowiedź pozwala osobie uprawnionej poprawić dane w obecnym systemie.

Przy takim podziale kierownik nie musi pytać kolejno obu działów, gdzie zatrzymała się praca. Widzi, czy sprzedaż ustaliła przypisanie, czy administrator wprowadził zmianę oraz czy dane zostały ponownie sprawdzone. Firma określa odpowiedzialność za poszczególne rodzaje błędów. Automatyzacja wykorzystuje te ustalenia przy przekazywaniu spraw; sama nie wybiera opiekuna klienta.

Użyteczne zgłoszenie zawiera także informację, do czego potrzebna jest poprawka. W tym przypadku obsługa musi wiedzieć, komu przekazać sprawę klienta. Osoba ze sprzedaży dostaje więc konkretne pytanie związane z jej pracą, zamiast kolejnego arkusza z technicznym opisem pustego pola.

Kolejna kontrola nie musi tworzyć kolejnego zadania

Jeśli następny raport ponownie wskazuje tych samych klientów, pracownik powinien zobaczyć to przy prowadzonej już sprawie. Nowe zadanie z tą samą listą rozdzieliłoby odpowiedzi i utrudniło ustalenie, która poprawka jest w toku. Połączenie powtórzeń pozwala zachować wcześniejsze ustalenia i pokazać, że problem nadal występuje.

Powtórzenie powinno dotyczyć tego samego błędu u tych samych klientów; podobne opisy mogą odnosić się do różnych spraw. Pracownik może dostać wspólne zgłoszenie dla powiązanych pozycji, z możliwością otwarcia każdego zapisu wymagającego poprawki.

Gdy żaden dział nie przyjmuje odpowiedzialności, kierownik potrzebuje widzieć nierozstrzygnięte przypisanie. Wysłanie zgłoszenia do ogólnej skrzynki nie zastąpi decyzji firmy o tym, kto ma doprowadzić sprawę do końca.

Zamknięte zadanie i poprawione dane trzeba zobaczyć razem

Oznaczenie zadania jako zakończonego mówi, że pracownik zgłosił wykonanie pracy. Dopiero ponowna kontrola danych pokazuje, czy wskazany brak zniknął. Po zapisaniu poprawki obieg może uruchomić uzgodnione sprawdzenie albo pobrać wynik kolejnej kontroli dla objętych nią rekordów.

Jeżeli wynik nadal wskazuje brak, odpowiedź trafia do tej samej sprawy. Osoba prowadząca poprawkę może sprawdzić, co pozostało niewykonane. Jeśli kontrola jeszcze się nie odbyła, kierownik widzi oczekiwanie na wynik. Dzięki temu potrafi odróżnić zakończoną pracę nad zadaniem od potwierdzonej poprawy danych, bez ręcznego porównywania dwóch raportów.

Sprawdź obsługę działań w obecnym narzędziu

Microsoft Purview pozwala przypisywać wygenerowane działania dotyczące jakości danych użytkownikom i aktualizować ich status. Do przypisywania i modyfikowania działań potrzebna jest rola data quality steward. To funkcja obsługi pracy nad problemem, którą warto sprawdzić przed zamawianiem osobnego obiegu.

Jeśli zespół już korzysta z takiego narzędzia, ustalenie odpowiedzialnych osób i sposobu pracy może wystarczyć. Osobna integracja ma uzasadnienie, gdy raport powstaje w jednym miejscu, działy obsługują zadania w drugim, a wynik poprawki trzeba ręcznie przenosić między nimi. Warto porównać tę pracę z możliwościami obecnego systemu zgłoszeń.

Znane rodzaje błędów można kierować według uzgodnionych reguł. AI może pomóc uporządkować swobodne opisy zgłoszeń, jeśli utrudniają ich rozpoznanie. Przy stałych oznaczeniach kontroli i odpowiedzialnych działach zwykła integracja może obsłużyć cały ten fragment pracy.

Zacznij od błędu, który wraca mimo zgłoszenia

Pierwszy zakres Syntalith można ograniczyć do jednej powracającej grupy problemów. Zespół wskazuje źródło kontroli, osoby ustalające poprawne dane i miejsce wykonywania zmian. Uzgadniamy połączenie zgłoszeń z ich pracą oraz sposób otrzymania wyniku ponownego sprawdzenia. To pozwala ocenić cały obieg na sprawie, która dziś przechodzi między działami.

Porozmawiaj z Syntalith o automatyzacji obsługi błędów danych. Na początek wystarczy opisać taki powracający błąd, kto dostaje raport i w którym miejscu ginie informacja o dalszej pracy. Szczegóły wyceny znajdziesz w cenniku Syntalith.

Ograniczmy ręczną pracę w wybranym procesie

Zacznijmy od tego, gdzie praca się zatrzymuje i kto musi ją poprawiać. Porównamy możliwe usprawnienia z kosztami wdrożenia i utrzymania.

Poznaj automatyzacje AI
Porozmawiaj o automatyzacji