Veri Analizi ve Veri Kalitesine Yönelik Çalışmalarımız
Abone Yönetimi Birimleri kendi içinde çok fazla veri üreten, üretilen verilerin karar destek için etkin ve verimli kullanılmasının önemli olduğu birimledir. Doğru verinin doğru zamanda üretilmesi çok önemlidir. Süreç içerisinde üretilen bir kirli verinin operasyonda hatalara ve tıkanıklıklara neden olduğu gibi üstün körü üretilen veriler de işin kalitesini olumsuz etkilemektedir.
5M için Abone Yönetimi çalışmalarının en birincil ve en kritik konularından biri “Veri Analizi ve Veri Kalitesine Yönelik Çalışmalar” dır. Veri eksikliklerinin ve hatalarının tespitinden sonra kurumun artık kirli veri üretmemesinin sağlanması, verilerinin temizlenmesi ve düzenlenmesi, bunun bir kültür haline dönüştürülmesi ve kendi verisine hakimiyetinin sağlanması gerekmektedir. Kurumlar ancak bu aşamalardan sonra veriden daha etkin ve sürdürülebilir şekilde istifade edilebilmeye başlayabilecektir.
Öncelikle İşe Kirli Veri Üretmeyerek Başlayın
Hatalı verilerin tespitinden sonra bu verileri üreten personellerin eğitilmesi, yazılımsal olarak müdahalelerin yapılması (yazılım içerisinde kurallar oluşturulması) ve raporlanarak bir süre izlenmesi oldukça önemlidir.
Verilerinizin Doğru Yöntemler İle Revizyonu Hayatidir
Yapılan analizler sonucunda revizyonuna karar verilen verilerin doğru, kesin ve kuruma özel oluşturulan algoritmalar ile revize edilmesi çok hassas ve zor bir süreçtir. 5M olarak standart şablonlarımızın yanında kuruma özel sorgular üretir, dış veri kaynaklarını kullanır ve gerektiğinde saha çalışmaları ile doğru veriyi ararız. Kurumun abonesini daha yakından tanımasına katkı sağlayacak bu çalışmalar abone süreçlerini bilen ekipler tarafından yapılmalıdır.
Veri kalitesi çalışmaları kapsamında kurumun hali hazırdaki verilerinin kontrolü ve imkanlar dahilinde revizyonu çoğu zaman tek başına yeterli değildir. Abone Yönetimi içerisinde yer alan ve veri üretmeye devam eden bazı alanların da güncellenmesi verinin raporlanıp karar destekte kullanımı açısından önemlidir.
Örnek vermek gerekirse;
Faaliyet türleri, sektör ve alt sektör bilgileri
Abone türleri ve alt türler
Bölgelere göre tarife çeşitleri
Okuma kodları
Sayaç marka modelleri
Veri Eksikliklerinin Tespiti >> Kirli Veri Üretimini Durdurulması >> Veri Temizleme ve Veri Tedariği ile Yazılımlarda Veri Revizyonlarının Yapılması