Hvordan får jeg ledelsen til at prioritere datakvalitet før nye AI-projekter?

For at få ledelsen til at prioritere datakvalitet, er det vigtigt at knytte datakvalitet til konkrete forretningsrisici. Forkerte beslutninger, dobbeltarbejde, compliance-udfordringer og dårlige modeller kan alle stamme fra utilstrækkelig datakvalitet. Ved at illustrere, hvordan dårlig datakvalitet kan føre til økonomiske tab eller skader på virksomhedens omdømme, kan du skabe en stærkere motivation for ledelsen til at investere i datakvalitet.

Et konkret eksempel kan være en situation, hvor en AI- eller BI-løsning fejler på grund af uklare dataejere eller manglende validering af data. Dette kan resultere i, at beslutninger træffes på baggrund af fejlinformation, hvilket kan have alvorlige konsekvenser. At fremhæve sådanne tilfælde kan være med til at overbevise ledelsen om nødvendigheden af at have klare kvalitetsregler og ansvarlige ejere for kritiske dataelementer.

Start med at identificere de mest kritiske dataelementer i organisationen og definere kvalitetsregler for disse. Det er vigtigt at have en ansvarlig ejer for hvert dataelement, som kan overvåge kvaliteten og sikre, at dataene er valide og opdaterede. Implementering af en monitoreringsløsning kan også være nyttig for at dokumentere dataens lineage og sikre, at alle ændringer kan spores.

I Danmark er argumentet for datakvalitet endnu stærkere, når det involverer persondata, automatiske beslutninger eller offentlige ydelser. Ved at fokusere på disse aspekter kan du gøre det klart for ledelsen, at datakvalitet ikke blot er en teknisk udfordring, men en essentiel del af virksomhedens ansvar og succes.