تمت مناقشة تأثيرات جودة البيانات على أداء الأعمال صراحةً في هذه المقالة بما في ذلك نصائح مهمة أخرى.
جودة البيانات مصطلح يستخدم لوصف حالة البيانات. غالبًا ما يتم قياسه بمدى تلبية البيانات لاحتياجات الغرض المقصود منها. يمكن أن يكون لضعف جودة البيانات تأثير سلبي على أداء الأعمال. يمكن أن يؤدي إلى اتخاذ قرارات غير دقيقة ، وإهدار الموارد ، وفقدان العملاء. استمر في القراءة لمعرفة المزيد حول تأثيرات جودة البيانات على أداء الأعمال.
ما هي جودة البيانات؟
جودة البيانات هي دقة واكتمال وتوقيت البيانات. إنه عامل حاسم في اتخاذ قرارات العمل السليمة. الدقة هي مدى قرب البيانات من الواقع. الاكتمال هو مقدار البيانات المضمنة في المجموعة. حسن التوقيت هو مدى حداثة البيانات. الصلة هي مدى أهمية البيانات للعمليات التجارية. تبدأ جودة البيانات بعملية جمع البيانات ، ويجب أيضًا أن تكون البيانات في متناول المستخدمين الذين يحتاجون إليها. مقاييس جودة البيانات هي طريقة لقياس جودة البيانات. يمكن أن تساعد هذه المقاييس الشركات على فهم مدى جودة استخدام بياناتهم والتحسينات التي يمكن إجراؤها.
ما هي علامات سوء جودة البيانات؟
هناك العديد من الدلائل على أن البيانات قد تكون ذات نوعية رديئة. تتضمن بعض أكثرها شيوعًا بيانات غير متسقة وغير صالحة وقديمة ومكررة وغير صحيحة. تحدث البيانات غير المتسقة عندما يتم إدخال البيانات بشكل غير متسق في أنظمة مختلفة أو عندما يتم تحديثها يدويًا دون اتباع عملية متسقة. على سبيل المثال ، قد تتم كتابة اسم العميل بشكل مختلف في أنظمة مختلفة ، أو قد يتم إدخال عمر العميل نفسه على أنه 27 و 28.
البيانات غير الصالحة ناتجة عن الإدخال غير الصحيح أو البيانات التي تم إتلافها بطريقة ما. على سبيل المثال ، قد يتم إدخال سعر المنتج بمبلغ 1,000,000.3،XNUMX،XNUMX دولار. XNUMX. البيانات القديمة ناتجة عن البيانات التي لم يتم تحديثها بانتظام أو البيانات التي تم أرشفتها ولم تعد دقيقة. على سبيل المثال ، قد تكون معلومات الاتصال الخاصة بالعميل دقيقة اعتبارًا من الشهر الماضي ولكنها لم تعد دقيقة.
البيانات المكررة ناتجة عن البيانات التي تم نسخها ولصقها عدة مرات أو البيانات التي تم إدخالها أكثر من مرة. على سبيل المثال ، قد يتم إدخال اسم العميل في النظام مرتين ، باستخدام عنوانين مختلفين. أخيرًا ، البيانات غير الصحيحة ناتجة عن البيانات التي تم إدخالها بشكل غير دقيق أو البيانات التي تمت ترجمتها بشكل غير صحيح. على سبيل المثال ، قد يتم إدخال اسم العميل على أنه "جون" عندما يتم تهجئته "جوناثان".
اقرأ أيضا: أفضل 10 برامج دكتوراه في الأعمال عبر الإنترنت
كيف تقوم بتحسين جودة البيانات؟
هناك طرق عديدة لتحسين جودة البيانات. الخطوة الأولى هي تحديد مصادر البيانات الضعيفة. يمكن القيام بذلك عن طريق مراجعة أخطاء إدخال البيانات ، والتحقق من وجود سجلات مكررة ، وتحديد المعلومات غير الصحيحة أو غير الكاملة. بمجرد تحديد مصدر المشكلة ، يمكن اتخاذ خطوات لتصحيحها. تتمثل إحدى طرق تحسين جودة البيانات في استخدام قواعد التحقق من الصحة.
قواعد التحقق من الصحة هي مجموعات من التعليمات التي تساعد على ضمان أن البيانات التي يتم إدخالها في النظام تفي بمعايير معينة. على سبيل المثال ، قد تتطلب قاعدة التحقق من الصحة إدخال اسم الموظف بنفس التنسيق تمامًا في كل مرة يتم استخدامه في النظام.
هناك قاعدة أخرى شائعة للتحقق من الصحة وهي التحقق من النطاق ، والتي تضمن أن الأرقام موجودة في نطاق معين أو أن التواريخ تقع ضمن نطاق تاريخ محدد. هناك طريقة أخرى لتحسين جودة البيانات وهي من خلال عمليات التقييس. يتضمن ذلك التأكد من أن جميع البيانات تتبع تنسيقات وقواعد محددة مسبقًا بحيث يمكن فهمها ومعالجتها بسهولة بواسطة أجهزة الكمبيوتر.
يجعل توحيد البيانات من السهل مقارنة مجموعات مختلفة من المعلومات ويساعد على تقليل عدم الدقة الناتجة عن الخطأ البشري. الطريقة الثالثة لتحسين جودة البيانات هي من خلال عمليات التطهير. هذا ينطوي على تحديد وتصحيح المعلومات غير الصحيحة أو غير الكاملة في الموجودة مجموعات البيانات التحليلية. يمكن أن تتضمن عمليات التطهير أي شيء بدءًا من الفحوصات اليدوية البسيطة وحتى الخوارزميات الأكثر تعقيدًا التي تحدد الأنماط في البيانات. من المهم متابعة التقدم المحرز في تحسين جودة البيانات ، حتى تتمكن من تحديد ما إذا كانت هناك حاجة إلى مزيد من الإجراءات.
ما هي الصناعات التي تتطلب جودة بيانات جيدة؟
هناك العديد من الصناعات التي تعتمد على جودة البيانات الجيدة من أجل العمل بشكل صحيح. تشمل هذه الصناعات الرعاية الصحية والمؤسسات المالية وتجار التجزئة. صناعة الرعاية الصحية هي صناعة تتطور باستمرار ، ومع ذلك تأتي الحاجة إلى بيانات دقيقة. تعتبر بيانات المريض أمرًا حيويًا من أجل توفير العلاج والرعاية الصحيحين للمرضى. إذا كانت البيانات غير دقيقة ، فقد يؤدي ذلك إلى علاجات غير صحيحة وحتى الموت. هناك عدة أنواع مختلفة من البيانات مهمة في مجال الرعاية الصحية.
الأول هو البيانات الديموغرافية ، والتي تتضمن معلومات مثل اسم المريض وعنوانه ومعلومات الاتصال. من المهم الحصول على هذه البيانات لتتبع المرضى وتاريخهم الطبي. النوع الثاني من البيانات هو البيانات السريرية ، والتي تتضمن معلومات عن تشخيص المريض وعلاجه والتنبؤ به. من المهم الحصول على هذه البيانات للتأكد من حصول المرضى على أفضل رعاية ممكنة.
المؤسسات المالية هي منظمات معقدة مع العديد من الأجزاء المتحركة. يمكن أن يكون لقرار واحد سيئ عواقب بعيدة المدى. هذا صحيح بشكل خاص عندما يتعلق الأمر بدقة بيانات العميل. تعتمد المؤسسات المالية على جودة البيانات الجيدة لاتخاذ قرارات سليمة حول مكان تخصيص مواردها. إذا كانت بيانات العميل غير دقيقة ، فقد يؤدي ذلك إلى قرارات مالية غير صحيحة وحتى حالات إفلاس. هذا هو السبب في أنه من المهم للغاية بالنسبة للمؤسسات المالية أن يكون لديها الخير بيانات الإدارة في المكان.
ليس سراً أن تجار التجزئة يعتمدون على جودة البيانات الجيدة. يمكن أن تؤدي بيانات العملاء غير الدقيقة إلى جميع أنواع المشاكل ، بما في ذلك خسارة المبيعات وانخفاض الأرباح. إحدى الطرق الرئيسية التي يمكن لتجار التجزئة من خلالها ضمان جودة البيانات الجيدة هي استخدام حل إدارة بيانات العملاء (CDM). يمكن أن يساعد حل آلية التنمية النظيفة في تنظيف بيانات العملاء ودمجها وتحديثها ، مما يجعلها أكثر دقة وموثوقية. هناك طريقة أخرى لضمان جودة البيانات وهي مراجعة بيانات العملاء بانتظام. هذا يعني التحقق للتأكد من أن البيانات دقيقة وحديثة وتصحيح أي أخطاء قد تكون موجودة.
اقرأ أيضا: أفضل 5 برامج للموارد البشرية للشركات الصغيرة
وفي الختام
لا يمكن المبالغة في التأكيد على تأثيرات جودة البيانات على أداء الأعمال ، وهذا كله يتلخص في كيفية تلبية جودة بياناتك للغرض المقصود.
وقد أظهرنا عدد الصناعات التي تحتاج إلى جودة البيانات لتعمل بشكل صحيح. وتحتاج إلى تحديد مصادر البيانات الضعيفة إذا كنت تريد تحسين جودة البيانات كما ناقشنا في هذه المقالة.
أحسنت بقراءة هذه المقالة لأكبر عدد ممكن من المرات إذا كنت بحاجة إلى مزيد من المعلومات.
اترك تعليق