Hvordan kan vi forbedre datakvaliteten i regnskab og lagerstyring med et scorecard?

I den moderne forretningsverden er dataenes kvalitet afgørende for, at beslutningstagning kan ske effektivt og rettidigt. Dette gælder især for områder som lagerstyring og regnskabsafvikling, hvor unøjagtigheder kan føre til forsinkelser, fejlinvesteringer og tab af muligheder. Et af de mest effektive værktøjer til at sikre høj datakvalitet er oprettelsen af et data scorecard. Ved at anvende dette værktøj kan en virksomhed få et klart billede af, hvordan dens data står til, samt hvad der skal forbedres for at optimere arbejdsgange og beslutningstagning.

For eksempel, i Pizza Factory, som oprindeligt havde problemer med lagerstyring, førte implementeringen af et data scorecard til markante forbedringer. I stedet for at basere deres beslutninger på usikker data, kunne ledelsen træffe mere velovervejede beslutninger ved at evaluere datakvaliteten kontinuerligt. Samme tilgang kunne anvendes på regnskabsafdelingen, hvor problemer med manglende betalingsbetingelser og duplikerede fakturaer kunne blive identificeret og korrigeret.

Når ledelsen besluttede at udarbejde et lignende scorecard for regnskabsafdelingen, var det første skridt at fastlægge de nødvendige KPI'er (Key Performance Indicators). Disse KPI’er skulle omfatte vigtige faktorer som fuldstændighed, nøjagtighed, konsistens, rettidighed og gyldighed. Efterfølgende blev det nødvendigt at justere disse KPI'er for at tilføje nye dimensioner som relevans og unikhed, idet det blev klart, at vigtige data såsom betalingsbetingelser og forfaldsdatoer ofte ikke blev opdateret korrekt i systemet.

For at oprette et sådant scorecard i Google Sheets (i stedet for Microsoft Excel, som bruges til lagerstyring) skal man først definere, hvilke KPI’er der er nødvendige for at vurdere datakvaliteten i regnskabsafdelingen. Derefter skal en skala fastlægges for, hvordan man scorer de enkelte KPI’er. Her kan man vælge en kvantitativ skala, hvor hver KPI vurderes med en numerisk score, hvilket gør det lettere at vægte og sammenligne resultaterne.

For at visualisere dette kan man oprette en skabelon i Google Sheets, hvor KPI’erne, deres beskrivelser, vægte, scoren og den samlede score er klart markeret. Dette giver ikke kun en nem måde at overvåge datakvaliteten på, men det gør det også lettere at dele og samarbejde om forbedringer på tværs af afdelinger.

Når scoren er fastlagt, er det vigtigt at dykke ned i, hvilke specifikke handlinger der skal træffes for at forbedre datakvaliteten. For eksempel, i tilfælde af at fakturaer bliver indtastet flere gange i systemet (duplikering), skal man finde løsninger for at identificere og rette disse problemer. Der kan f.eks. implementeres automatiserede kontroller, som advarer brugeren, hvis en faktura allerede er blevet registreret.

For at forbedre relevansen af data, er det vigtigt at stille sig selv spørgsmål som: Hvilke datafelter er afgørende for at opfylde forretningsmålene? Hvordan sikrer vi, at alle nødvendige oplysninger, såsom betalingsbetingelser og forfaldsdatoer, altid bliver registreret korrekt? Desuden er det nødvendigt at overveje, hvordan man kan forbedre systemets evne til at undgå duplikerede poster, og hvilke konkrete handlinger der skal tages for at forhindre fejl i fremtiden.

Hvordan man håndterer dataintegritetsproblemer og identificerer dataoutliers i Business Intelligence værktøjer

Når man arbejder med data i Business Intelligence (BI) værktøjer som Tableau og Power BI, kan dataintegritet hurtigt blive udfordret, især når man håndterer store datasæt, der stammer fra forskellige kilder. Et af de hyppigste problemer, man støder på, er fejlagtige eller inkonsekvente datoformater, som kan føre til misforståelser og fejlanalyse. I dette afsnit ser vi på, hvordan man kan løse disse problemer og sikre dataintegritet.

En almindelig udfordring, når man arbejder med data i BI værktøjer, er datokonventionerne. Datoformatet er ofte angivet som tal, hvilket kan føre til forvirring, som vist i eksemplet i Tableau Desktop, hvor datoen blot vises som en talværdi. Dette kan hurtigt skabe problemer, hvis man ikke er opmærksom på, hvordan datoen er struktureret. For at undgå misforståelser kan man ændre datoformatet i Tableau ved at gå til "Data" panelet, vælge datoen og derefter vælge "Default Properties" og "Date Format…". Her kan man vælge et mere beskrivende format, som tydeligt viser måneden med navnet, hvilket hjælper både med at forbedre datavisualiseringerne og gøre informationen lettere at forstå.

Når man arbejder med data, er det vigtigt at vælge et datoformat, der passer til den geografiske region, man arbejder i, da forskellige regioner har forskellige konventioner for datovisning. For eksempel bruger Australien og Storbritannien formatet dd/mm/yyyy, mens USA og andre lande bruger mm/dd/yyyy. For at undgå forvirring bør man være opmærksom på, hvilken lokalitet der er valgt i værktøjet. Dette kan opdateres i Tableau ved at gå til "File", vælge "Workbook Locale" og vælge den ønskede lokalitet.

For at forbedre datakvaliteten yderligere er en effektiv metode at anvende datavisualiseringer til at identificere outliers (afvigende data). Outliers kan have stor indvirkning på, hvordan vi fortolker data og de beslutninger, vi træffer på baggrund af dem. For eksempel kan en stor stigning i salget af et produkt i en given måned være et tegn på et problem i datasættet, eller det kan være et tegn på en reel ændring i efterspørgslen.

Visualiseringer som scatter charts og histogrammer i BI værktøjer kan hjælpe med hurtigt at identificere disse outliers. I et eksempel med et datasæt for transaktioner i 2020, som indeholder information om mængden af solgte varer, kan man bruge en scatter chart til at analysere salget på månedlig basis. Ved at vælge "Month" som X-aksen og "Sum of Quantity" som Y-aksen, kan man hurtigt få et overblik over, hvilke måneder der har de højeste salgstal. Hvis man ser, at oktober har en markant højere mængde solgt sammenlignet med andre måneder, kan det være en indikation af en outlier, som kræver nærmere undersøgelse.

Når man står overfor en sådan outlier, bør man stille sig selv flere spørgsmål. Er dette data korrekt, eller kan der være sket en fejl i registreringen? Hvis det er en fejl, kan det være nødvendigt at rette værdien i datamodellen. Hvis det derimod er et reelt skift i efterspørgslen, kan det åbne op for nye forretningsmuligheder. Derfor bør man i første omgang bekræfte datans nøjagtighed og derefter overveje mulige årsager til afvigelsen. Er det forårsaget af en sæsonbestemt stigning i efterspørgslen, eller er der måske en fejl i datalagringen, der skal rettes?

I Power BI kan man let rette sådanne fejl ved at bruge funktionerne til at erstatte værdier i datasættet. Dette kan gøres uden at ændre på de oprindelige kildedata. Men det er vigtigt at bemærke, at hvis fejlværdierne stammer fra kildesystemet, skal disse også opdateres for at sikre dataintegritet på lang sigt.

Endelig, når man arbejder med BI værktøjer, bør man konstant overveje, hvordan forskellige datakonventioner og -formater kan påvirke analysen. Dette gælder ikke kun for datoer, men også for andre typer data, som kan have forskellige formater afhængig af region eller systemkilde. At være opmærksom på disse forskelle kan hjælpe med at undgå dataintegritetsproblemer og sikre, at analysen af datasættene giver pålidelige og præcise resultater.

Hvordan Race Conditions Kan Påvirke Integriteten af Finansielle Transaktioner i Database Systemer

Når man arbejder med databaser, især i forbindelse med finansielle systemer, er det afgørende at forstå, hvordan transaktioner håndteres for at sikre, at dataene forbliver pålidelige og konsistente. Et af de største risici i sådanne systemer er de såkaldte race conditions, som kan opstå, når flere processer forsøger at ændre de samme data samtidigt. Denne artikel vil undersøge, hvordan man opretter en database og håndterer transaktioner for at undgå race conditions, samt hvordan man anvender låseteknikker for at opretholde dataintegritet i et finansielt system.

• id: Brugen af en SERIAL type giver hver række et unikt ID, hvilket gør det muligt at identificere hver billet entydigt.

• event_name: Denne kolonne indeholder navnet på begivenheden og kan ikke være tom, hvilket sikrer, at der altid er et event tilknyttet billetten.

• ticket_price: Ticketprisen gemmes i DECIMAL format med to decimaler for at sikre præcision i prisen, og kolonnen kan ikke være tom.

• is_booked: En BOOLEAN værdi, der viser om billetten er booket eller ej, med en standardværdi på FALSE.

Når tabellen er oprettet, kan vi indsætte testdata for at simulere tilgængelige billetter til forskellige begivenheder. For eksempel kan vi tilføje data som 'Concert A' med en pris på 50,00 og 'Concert B' med en pris på 75,00. Når disse data er indsat, kan vi kontrollere, om tabellen korrekt afspejler de ønskede oplysninger.

• Atomicity: Garanterer, at en transaktion enten bliver fuldt udført eller ikke udført overhovedet. Hvis en af operationerne fejler, bliver hele transaktionen rullet tilbage.

• Consistency: Sikrer, at alle ændringer i databasen bevarer de foruddefinerede regler og relationer. Hvis en transaktion ikke overholder disse regler, bliver den ikke gennemført.

• Isolation: Sørger for, at ændringer foretaget i én transaktion ikke bliver set af andre transaktioner, før den er fuldt afsluttet. Dette forhindrer, at parallelt kørende transaktioner påvirker hinanden.

• Durability: Når en transaktion er fuldført og ændringerne er gemt, vil disse forblive intakte, selv i tilfælde af systemnedbrud.

Når flere brugere samtidig forsøger at opdatere data i en database, som f.eks. et finansielt system, er der risiko for, at ændringerne ikke bliver ordentligt synkroniseret, hvilket kan føre til inkonsistente data. For at håndtere dette skal systemet sikre, at transaktioner isoleres korrekt, og at race conditions forhindres. Race conditions opstår, når to eller flere processer forsøger at opdatere de samme data på samme tid, hvilket kan føre til fejl i dataene.

Et klassisk eksempel på en race condition er, når to personer forsøger at booke den sidste billet til en populær begivenhed samtidig. Hvis systemet ikke håndterer denne situation korrekt, kan begge personer ende med at få bekræftet deres billetter, selvom der kun er én billet tilgængelig. Dette kan medføre store problemer, især i systemer, hvor pengeoverførsler eller andre finansielle transaktioner er involveret.

En effektiv måde at håndtere race conditions på i databaser er ved at implementere låseteknikker. Låsning kan forebygge, at flere transaktioner interfererer med hinanden ved at "låse" en række eller en tabel, mens den behandles. På denne måde kan man sikre, at kun én proces ad gangen kan ændre de relevante data. Der er flere typer låsning, som f.eks. række-låsning og tabel-låsning, som hver har deres fordele og ulemper, afhængigt af den konkrete situation.

Når man arbejder med systemer, der håndterer finansielle transaktioner, er det vigtigt at forstå, hvordan samtidige transaktioner kan føre til race conditions, og hvordan man ved hjælp af låsning og isolering kan forhindre, at sådanne situationer opstår. Effektiv brug af ACID-egenskaberne og forståelsen af race conditions er grundlaget for at skabe pålidelige, sikre og robuste finansielle systemer. For at opretholde integriteten af systemet skal udviklere ikke kun forstå, hvordan transaktioner fungerer, men også hvordan de kan styres og beskyttes mod potentielle fejl og konflikter.

Hvordan analysere og rense finansielle data ved hjælp af kunstig intelligens

Når vi arbejder med finansielle transaktionsdata, er det vigtigt at gennemgå og identificere unøjagtigheder, som kan stamme fra menneskelige fejl eller systemfejl. Dette kan være en kompleks proces, der involverer flere forskellige teknikker og værktøjer, herunder brugen af kunstig intelligens til at analysere og rense data. I denne proces fokuserer vi på at opdage og rette fejl i mængden af transaktioner, som kan være et resultat af sådanne unøjagtigheder. Et af de første skridt i denne proces er at identificere de transaktioner, der skiller sig ud på grund af deres mængde.

Når du arbejder med en kolonne, der indeholder transaktionsmængder, vil du ofte blive nødt til at identificere de 10 største mængder for at få et hurtigt overblik over eventuelle usædvanlige transaktioner. Det kan være, at en transaktion på 20.000 i stedet burde have været 200. I et sådant tilfælde vil en dybere undersøgelse afsløre, at en manuel fejl er blevet begået under inputprocessen. Ved at identificere og rette sådanne fejl får vi renset datasættet, hvilket er nødvendigt for at kunne fortsætte med en præcis analyse.

Efter at have renset dataene kan vi eksportere det korrigerede datasæt til et Excel-regneark, hvilket gør det muligt at analysere dataene yderligere. For at sikre, at vi ikke mister nogen information, er det vigtigt at gemme den eksporterede fil og være opmærksom på, at AI-værktøjer som ChatGPT måske ikke altid kan bevare informationer fra tidligere interaktioner. Det er derfor nødvendigt at gemme den rensede version af dataene og uploade dem igen, hvis nødvendigt.

Når dataene er blevet renset, kan vi begynde at visualisere dem for at få en bedre forståelse af de underliggende tendenser. En af de mest nyttige grafiske repræsentationer er et scatter-diagram, som viser forholdet mellem transaktionsmængden og perioden. Ved at analysere scatter-diagrammet kan vi hurtigt opdage, om der er nogle ud af normen transaktioner, der skiller sig ud. Hvis et punkt ligger langt væk fra de andre, kan det indikere en fejl eller en usædvanlig hændelse, der kræver yderligere undersøgelse.

Yderligere kan vi bruge et histogram til at visualisere fordelingen af dataene. Et histogram giver os mulighed for at opdage, hvor dataene koncentreres, og hjælper os med at identificere eventuelle usædvanlige værdier. Når vi opretter et histogram, kan vi vælge en passende bin-størrelse for at sikre, at dataene bliver opdelt på en meningsfuld måde. Ved at analysere histogrammet kan vi hurtigt identificere, om en stor mængde data er koncentreret i bestemte intervaller, og om der er eventuelle outliers, som kræver yderligere undersøgelse.

Når dataene er blevet grundigt renset og visualiseret, er det muligt at fortsætte med dybdegående analyser og identificere de underliggende tendenser i finansielle transaktioner. Ved hjælp af AI-værktøjer kan vi hurtigt opdage og rette fejl, som kan opstå under dataindsamlingen, og dermed sikre, at de beslutninger, der træffes på baggrund af disse data, er korrekte og velinformerede.