כל מנהל שנדרש לקבל החלטה עסקית מהירה מכיר את התחושה הזו: הדוחות סותרים זה את זה, המספרים לא מסתדרים, ואף אחד לא בטוח באמת אם המידע שמונח לפניו אמין. בעולם שבו ארגונים משקיעים משאבים עצומים במערכות בינה עסקית מתקדמות, נשאלת שאלה בסיסית אך קריטית: מה קורה כשהנתונים שעליהם מתבססת כל המערכת פשוט לא אמינים?
מאמר זה בוחן את הקשר העמוק שבין איכות המידע לבין תהליכי קבלת החלטות בסביבת בינה עסקית, ושואל כיצד בעיות באיכות הנתונים, כמו חוסר דיוק, אי-עקביות, קשיי הבנה וזמינות לא מספקת, פוגעות ביכולת של ארגונים לנצל את המידע העומד לרשותם. כדי לחקור את השאלה נערכה בתחילה סקירת ספרות מקיפה שבחנה מסגרות תיאורטיות קיימות לניתוח איכות מידע, ולאחריה בוצע מחקר איכותני מעמיק שכלל ראיונות בלתי מובנים עם צוותי מחלקת בינה עסקית בארגון קמעונאי גדול ומוכר בדרום אפריקה.
מהו הקשר שבין תיעוד לקוי לבין שגיאות שמתגלגלות למערכות הייצור? כיצד בעיות טכניות במחסן נתונים עלולות להשפיע על יחסים עם ספקים ועל רווחיות הארגון? ואילו המלצות מעשיות ניתן לגזור מהבנת מקורות הכשל? אלו מהשאלות המרתקות שהמאמר מתמודד עמן, ומציע דרך חשיבה חדשה על אחד האתגרים המשמעותיים ביותר של ארגונים מבוססי נתונים בעידן הנוכחי.
