Die uitwerking van datakwaliteit op besigheidsprestasie is uitdruklik in hierdie artikel bespreek, insluitend ander belangrike wenke.
Datakwaliteit is 'n term wat gebruik word om die toestand van data te beskryf. Dit word dikwels gemeet aan hoe goed die data aan die behoeftes van die beoogde doel voldoen. Swak datakwaliteit kan 'n negatiewe impak op besigheidsprestasie hê. Dit kan lei tot onakkurate besluitneming, vermorsing van hulpbronne en 'n verlies aan kliënte. Hou aan lees om meer te wete te kom oor die uitwerking van datakwaliteit op besigheidsprestasie.
Wat is datakwaliteit?
Datakwaliteit is die akkuraatheid, volledigheid en tydigheid van data. Dit is 'n kritieke faktor in die neem van gesonde besigheidsbesluite. Akkuraatheid is hoe naby die data aan die werklikheid is. Volledigheid is hoeveel van die data by die stel ingesluit is. Tydigheid is hoe op datum die data is. Relevansie is hoe belangrik die data vir sakebedrywighede is. Datakwaliteit begin by die data-insamelingsproses, en die data moet ook toeganklik wees vir die gebruikers wat dit nodig het. Data kwaliteit maatstawwe is 'n manier om die kwaliteit van data te meet. Hierdie maatstawwe kan besighede help om te verstaan hoe goed hul data gebruik word en watter verbeterings gemaak kan word.
Wat is die tekens van swak datakwaliteit?
Daar is baie tekens dat data van swak gehalte kan wees. Sommige van die mees algemene sluit data in wat inkonsekwent, ongeldig, verouderd, gedupliseer en verkeerd is. Inkonsekwente data vind plaas wanneer data inkonsekwent in verskillende stelsels ingevoer word of wanneer dit met die hand opgedateer word sonder om 'n konsekwente proses te volg. Byvoorbeeld, 'n kliënt se naam kan anders gespel word in verskillende stelsels, of dieselfde kliënt se ouderdom kan as beide 27 en 28 ingevoer word.
Ongeldige data word veroorsaak deur verkeerde invoer of deur data wat op een of ander manier beskadig is. Byvoorbeeld, 'n produk se prys kan ingevoer word as $1,000,000.3 XNUMX XNUMX. Verouderde data word veroorsaak deur data wat nie gereeld opgedateer is nie of deur data wat geargiveer is en nie meer akkuraat is nie. Byvoorbeeld, 'n kliënt se kontakinligting kan vanaf verlede maand akkuraat wees, maar nie meer akkuraat nie.
Duplikaatdata word veroorsaak deur data wat verskeie kere gekopieer en geplak is of deur data wat meer as een keer ingevoer is. Byvoorbeeld, 'n kliënt se naam kan twee keer in die stelsel ingevoer word, met twee verskillende adresse. Laastens word verkeerde data veroorsaak deur data wat onakkuraat ingevoer is of deur data wat verkeerd vertaal is. Byvoorbeeld, 'n kliënt se naam kan as "Johannes" ingevoer word wanneer dit "Johannes" gespel word.
Lees ook: Top 10 besigheidsdoktorale programme aanlyn
Hoe verbeter jy die datakwaliteit?
Daar is baie maniere om datakwaliteit te verbeter. Die eerste stap is om die bronne van swak data te identifiseer. Dit kan gedoen word deur data-invoerfoute te hersien, na te gaan vir duplikaatrekords en verkeerde of onvolledige inligting te identifiseer. Sodra die bron van die probleem geïdentifiseer is, kan stappe gedoen word om dit reg te stel. Een manier om datakwaliteit te verbeter, is deur valideringsreëls te gebruik.
Validasiereëls is stelle instruksies wat help verseker dat die data wat in 'n stelsel ingevoer word aan sekere kriteria voldoen. Byvoorbeeld, 'n valideringsreël kan vereis dat 'n werknemer se naam in presies dieselfde formaat ingevoer word elke keer as dit in die stelsel gebruik word.
Nog 'n algemene valideringsreël is 'n reekskontrole, wat verseker dat getalle binne 'n sekere reeks is of dat datums binne 'n spesifieke datumreeks val. Nog 'n manier om datakwaliteit te verbeter, is deur standaardiseringsprosesse. Dit behels om te verseker dat alle data voorafbepaalde formate en reëls volg sodat dit maklik deur rekenaars verstaan en verwerk kan word.
Standaardisering van data maak dit makliker om verskillende stelle inligting te vergelyk en help om onakkuraathede wat deur menslike foute veroorsaak word, te verminder. ’n Derde manier om datakwaliteit te verbeter, is deur skoonmaakprosesse. Dit behels die identifisering en regstelling van verkeerde of onvolledige inligting in bestaande analitiese datastelle. Skoonmaakprosesse kan enigiets behels van eenvoudige handkontroles tot meer komplekse algoritmes wat patrone in die data identifiseer. Dit is belangrik om tred te hou met die vordering wat gemaak is in die verbetering van datakwaliteit, sodat jy kan bepaal of verdere optrede nodig is.
Watter bedrywe vereis goeie datakwaliteit?
Daar is baie nywerhede wat staatmaak op goeie datakwaliteit om behoorlik te funksioneer. Hierdie bedrywe sluit gesondheidsorg, finansiële instellings en kleinhandelaars in. Die gesondheidsorgbedryf is een wat voortdurend ontwikkel, en daarmee saam kom die behoefte aan akkurate data. Pasiëntdata is noodsaaklik om die korrekte behandeling en sorg vir pasiënte te verskaf. As die data nie akkuraat is nie, kan dit lei tot verkeerde behandelings en selfs die dood. Daar is 'n paar verskillende tipes data wat belangrik is in die gesondheidsorgbedryf.
Die eerste is demografiese data, wat inligting insluit soos 'n pasiënt se naam, adres en kontakinligting. Dit is belangrik om hierdie data te hê om tred te hou met pasiënte en hul mediese geskiedenis. Die tweede tipe data is kliniese data, wat inligting oor 'n pasiënt se diagnose, behandeling en prognose insluit. Dit is belangrik om hierdie data te hê om seker te maak dat pasiënte die beste moontlike sorg kry.
finansiële instellings is komplekse organisasies met baie bewegende dele. ’n Enkele slegte besluit kan verreikende gevolge hê. Dit is veral waar wanneer dit kom by die akkuraatheid van kliëntedata. Finansiële instellings maak staat op goeie datakwaliteit om goeie besluite te neem oor waar om hul hulpbronne toe te wys. As kliëntedata nie akkuraat is nie, kan dit lei tot verkeerde finansiële besluite en selfs bankrotskappe. Dit is hoekom dit so belangrik is vir finansiële instellings om goed te hê data bestuur in plek.
Dit is geen geheim dat kleinhandelaars op goeie datakwaliteit staatmaak nie. Onakkurate kliëntedata kan lei tot allerhande probleme, insluitend verlore verkope en verminderde wins. Een van die belangrikste maniere waarop kleinhandelaars goeie datakwaliteit kan verseker, is deur 'n kliëntdatabestuur- (CDM)-oplossing te gebruik. 'n CDM-oplossing kan help om klantdata skoon te maak, saam te voeg en op te dateer, wat dit meer akkuraat en betroubaar maak. Nog 'n manier om datakwaliteit te verseker, is om u klantedata gereeld te oudit. Dit beteken om seker te maak dat die data akkuraat en op datum is en om enige foute wat mag bestaan reg te stel.
Lees ook: 5 Beste HR-sagteware vir klein ondernemings
Gevolgtrekking
Die uitwerking van datakwaliteit op besigheidsprestasie kan nie oorbeklemtoon word nie, en dit kom alles neer op hoe jou datakwaliteit aan die beoogde doel voldoen.
En ons het gewys hoeveel nywerhede datakwaliteit nodig het om behoorlik te funksioneer. En jy moet die bronne van swak data identifiseer as jy datakwaliteit wil verbeter soos ons in hierdie artikel bespreek het.
Doen goed om hierdie artikel soveel keer as moontlik te lees as jy meer inligting benodig.
Lewer Kommentaar