Ефектите от качеството на данните върху ефективността на бизнеса са изрично обсъдени в тази статия, включително други важни съвети.
Качеството на данните е термин, използван за описание на състоянието на данните. Често се измерва с това доколко данните отговарят на нуждите на предназначението им. Лошото качество на данните може да има отрицателно въздействие върху ефективността на бизнеса. Това може да доведе до неточно вземане на решения, загуба на ресурси и загуба на клиенти. Продължете да четете, за да научите повече за ефектите от качеството на данните върху ефективността на бизнеса.
Какво е качеството на данните?
Качеството на данните е точността, пълнотата и навременността на данните. Това е критичен фактор при вземането на разумни бизнес решения. Точността е колко близо са данните до реалността. Пълнотата е колко от данните са включени в набора. Навременността е колко актуални са данните. Уместността е колко важни са данните за бизнес операциите. Качеството на данните започва с процеса на събиране на данни и данните също трябва да бъдат достъпни за потребителите, които се нуждаят от тях. Показатели за качество на данните са начин за измерване на качеството на данните. Тези показатели могат да помогнат на бизнеса да разбере колко добре се използват техните данни и какви подобрения могат да бъдат направени.
Какви са признаците за лошо качество на данните?
Има много признаци, че данните може да са с лошо качество. Някои от най-често срещаните включват данни, които са непоследователни, невалидни, остарели, дублирани и неправилни. Непоследователни данни възникват, когато данните се въвеждат непоследователно в различни системи или когато се актуализират ръчно, без да се следва последователен процес. Например, името на клиент може да бъде изписано по различен начин в различни системи или възрастта на един и същи клиент може да бъде въведена като 27 и 28.
Невалидните данни са причинени от неправилно въвеждане или от данни, които са повредени по някакъв начин. Например цената на даден продукт може да бъде въведена като $1,000,000.3 XNUMX XNUMX. Остарелите данни са причинени от данни, които не са актуализирани редовно или от данни, които са били архивирани и вече не са точни. Например информацията за контакт на клиент може да е точна от миналия месец, но вече не е точна.
Дублиращи се данни се причиняват от данни, които са били копирани и поставени многократно или от данни, които са въведени повече от веднъж. Например името на клиент може да бъде въведено в системата два пъти с два различни адреса. И накрая, неправилните данни са причинени от данни, които са въведени неточно или от данни, които са преведени неправилно. Например, името на клиент може да бъде въведено като „Джон“, когато е изписано „Джонатан“.
Също прочетено: Топ 10 бизнес докторски програми онлайн
Как подобрявате качеството на данните?
Има много начини за подобряване на качеството на данните. Първата стъпка е да се идентифицират източниците на лоши данни. Това може да стане чрез преглед на грешките при въвеждане на данни, проверка за дублиращи се записи и идентифициране на неправилна или непълна информация. След като източникът на проблема бъде идентифициран, могат да се предприемат стъпки за коригирането му. Един от начините за подобряване на качеството на данните е чрез използване на правила за валидиране.
Правилата за валидиране са набори от инструкции, които помагат да се гарантира, че данните, въведени в системата, отговарят на определени критерии. Например правило за валидиране може да изисква името на служител да бъде въведено в абсолютно същия формат всеки път, когато се използва в системата.
Друго често срещано правило за валидиране е проверка на диапазон, който гарантира, че числата са в определен диапазон или че датите попадат в определен диапазон от дати. Друг начин за подобряване на качеството на данните е чрез процеси на стандартизация. Това включва гарантиране, че всички данни следват предварително зададени формати и правила, така че да могат лесно да бъдат разбрани и обработени от компютри.
Стандартизирането на данните улеснява сравняването на различни набори от информация и помага за намаляване на неточностите, причинени от човешка грешка. Трети начин за подобряване на качеството на данните е чрез процеси на почистване. Това включва идентифициране и коригиране на неправилна или непълна информация в съществуващата аналитични набори от данни. Процесите на почистване могат да включват всичко - от прости ръчни проверки до по-сложни алгоритми, които идентифицират модели в данните. Важно е да следите постигнатия напредък в подобряването на качеството на данните, за да можете да определите дали са необходими допълнителни действия.
Кои индустрии изискват добро качество на данните?
Има много индустрии, които разчитат на добро качество на данните, за да функционират правилно. Тези индустрии включват здравеопазване, финансови институции и търговци на дребно. Здравната индустрия непрекъснато се развива и с това идва нуждата от точни данни. Данните за пациентите са жизненоважни, за да се осигури правилното лечение и грижа за пациентите. Ако данните не са точни, това може да доведе до неправилно лечение и дори смърт. Има няколко различни типа данни, които са важни в здравната индустрия.
Първият са демографски данни, които включват информация като име, адрес и информация за контакт на пациента. Важно е да разполагате с тези данни, за да следите пациентите и тяхната медицинска история. Вторият тип данни са клинични данни, които включват информация за диагнозата, лечението и прогнозата на пациента. Важно е да разполагате с тези данни, за да сте сигурни, че пациентите получават възможно най-добрите грижи.
Финансова институция са сложни организации с много движещи се части. Едно-единствено лошо решение може да има дълготрайни последици. Това е особено вярно, когато става въпрос за точността на клиентските данни. Финансовите институции разчитат на доброто качество на данните, за да вземат разумни решения за това къде да разпределят своите ресурси. Ако данните за клиентите не са точни, това може да доведе до неправилни финансови решения и дори фалити. Ето защо е толкова важно финансовите институции да имат добро управление на данните на място.
Не е тайна, че търговците на дребно разчитат на доброто качество на данните. Неточните данни за клиентите могат да доведат до всякакви проблеми, включително загубени продажби и намалени печалби. Един от основните начини, по които търговците на дребно могат да осигурят добро качество на данните, е чрез използване на решение за управление на данни за клиенти (CDM). CDM решение може да помогне за почистване, обединяване и актуализиране на клиентски данни, което ги прави по-точни и надеждни. Друг начин да гарантирате качеството на данните е редовно да проверявате вашите клиентски данни. Това означава проверка, за да се уверите, че данните са точни и актуални и коригиране на евентуални грешки.
Също прочетено: 5 най-добри HR софтуер за малкия бизнес
Заключение
Ефектите от качеството на данните върху ефективността на бизнеса не могат да бъдат надценени и всичко се свежда до това как качеството на вашите данни отговаря на предвидената цел.
И ние показахме колко индустрии се нуждаят от качество на данните, за да функционират правилно. И вие трябва да идентифицирате източниците на лоши данни, ако искате да подобрите качеството на данните, както обсъдихме в тази статия.
Добре е да прочетете тази статия възможно най-много пъти, ако имате нужда от повече информация.
Препоръки:
- 5 високоплатени професии на шофьор на камион, за които трябва да знаете
- Отрицателни ефекти от онлайн игрите върху учениците
- Работни места, които не изискват колеж
- Безплатни онлайн курсове в Харвардския университет със сертификат
- Списък на най-добрите университети в Австралия с докторска степен по наука за данни
Оставете коментар