Tiedon laadun merkitys tietoperustaisessa päätöksenteossa

Abstract

Tutkielmassa selvitettiin tiedon laadun merkitystä tietoperustaisessa päätöksenteossa. Päätöksenteko on prosessi, jossa tunnistetaan ja valitaan mahdollisten ratkaisujen joukosta parhaiten tilanteen vaatimuksiin sopiva ratkaisu. Tietoperustainen päätöksenteko perustuu analysoituun tietoon. Lisäksi tutkittiin, mikä vaikutus tietoprosesseilla on tiedon laadun ja päätöksenteon suhteeseen. Kyselyssä laadun mittarina käytettiin Wang & Strongin (1996) tiedon laadun dimensioita. Faktorianalyysin avulla muodostettiin tiedon laadun komponentit, jotka ovat tiedon ulkoinen laatu, tietosisällön laatu ja tiedon olennainen laatu.

Tutkimus tehtiin kvantitatiivisena tutkimuksena, sähköisenä kyselynä valtionhallinnon erityisvirastossa. Vastaukset analysoitiin faktori- ja regressioanalyysin keinoin. Tuloksista nähtiin, että tiedon laatu vaikuttaa positiivisesti tietoperustaiseen päätöksentekoon.

Kolmen muodostetun komponentin osalta eniten tietoperustaiseen päätöksentekoon vaikutti tietosisällön laatu. Myös yksittäisten komponenttien osalta tehtiin regressioanalyysi, mutta näistä ei löydetty dimensioita, jotka merkitsevästi vaikuttaisivat päätöksentekoon. Lisäksi tutkittiin erikseen päätöksenteon kahden komponentin, laadun ja nopeuden, riippuvuutta tiedon laadusta: päätöksenteon nopeuteen ei tiedon laadulla ollut vaikutusta, mutta päätöksenteon laatuun vaikuttivat saavutettavuus ja täydellisyys.

Tietoprosessien moderoivaa vaikutusta tutkittiin regressioanalyysillä, ja tulosten mukaan yleisesti tietoprosesseilla ja erityisesti tiedon luontiprosessilla on positiivisesti moderoiva vaikutus tiedon laadun merkitykseen päätöksenteossa.

This thesis investigated the importance of information quality in data-driven decision-making. Decision-making is the process of identifying and selecting the solution that best suits the requirements. Data-driven decision-making is based on analyzed data. The effect of knowledge processes on the relationship between information quality and decision-making was investigated. Wang & Strong's (1996) data quality dimensions were used as a quality measure of the survey. Factor analysis was used to generate components of information quality: the external quality of the information, the quality of the information content, and the intrinsic quality of the information.

The survey was conducted as a quantitative, electronic survey at a special government office. Responses were analyzed with factor and regression analysis. The results showed that the information quality has a positive effect on data-driven decision-making.

For the three components formed, the information quality content had the greatest impact on data-driven decision-making. Regression analysis was also performed for the individual components, but no dimensions were found in these that would significantly influence decision-making. The dependence of quality and speed of decision-making on the information quality was studied separately: speed of decision-making was not affected by the information quality, but the quality of decision-making was affected by accessibility and completeness.

The moderating effect of knowledge processes was studied by regression analysis, and the results show that knowledge processes in general and the knowledge creation in particular have a positive moderating effect on the importance of data quality in decision-making.