ব্যবসায়িক কর্মক্ষমতার উপর ডেটা মানের প্রভাবগুলি অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ টিপস সহ এই নিবন্ধে স্পষ্টভাবে আলোচনা করা হয়েছে।
ডেটা গুণমান একটি শব্দ যা ডেটার অবস্থা বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয়। এটি প্রায়শই পরিমাপ করা হয় কতটা ভালোভাবে ডেটা তার উদ্দিষ্ট উদ্দেশ্যের চাহিদা পূরণ করে। খারাপ ডেটা গুণমান ব্যবসায়িক কর্মক্ষমতার উপর নেতিবাচক প্রভাব ফেলতে পারে। এটি ভুল সিদ্ধান্ত গ্রহণ, সম্পদের অপচয় এবং গ্রাহকদের ক্ষতির কারণ হতে পারে। ব্যবসায়িক কর্মক্ষমতার উপর ডেটা মানের প্রভাব সম্পর্কে আরও জানতে পড়তে থাকুন।
ডাটা কোয়ালিটি কি?
ডেটার গুণমান হল ডেটার যথার্থতা, সম্পূর্ণতা এবং সময়োপযোগীতা। সঠিক ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ ফ্যাক্টর। সঠিকতা হল ডেটা বাস্তবতার কতটা কাছাকাছি। সম্পূর্ণতা হল সেটটিতে কতটা ডেটা অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে। সময়োপযোগীতা হল ডেটা কতটা আপ-টু-ডেট। প্রাসঙ্গিকতা হল ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপের জন্য ডেটা কতটা গুরুত্বপূর্ণ। ডেটার গুণমান ডেটা সংগ্রহের প্রক্রিয়া দিয়ে শুরু হয়, এবং ডেটা অবশ্যই ব্যবহারকারীদের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য হতে হবে যাদের এটি প্রয়োজন। ডেটা মানের মেট্রিক্স তথ্যের গুণমান পরিমাপের একটি উপায়। এই মেট্রিকগুলি ব্যবসাগুলিকে বুঝতে সাহায্য করতে পারে যে তাদের ডেটা কতটা ভালভাবে ব্যবহার করা হচ্ছে এবং কী উন্নতি করা যেতে পারে৷
খারাপ ডেটা মানের লক্ষণ কি?
ডেটা খারাপ মানের হতে পারে এমন অনেক লক্ষণ রয়েছে। সবচেয়ে সাধারণ কিছু ডেটার মধ্যে রয়েছে যা অসামঞ্জস্যপূর্ণ, অবৈধ, পুরানো, সদৃশ এবং ভুল। অসামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা ঘটে যখন ডেটা বিভিন্ন সিস্টেমে অসামঞ্জস্যপূর্ণভাবে প্রবেশ করা হয় বা যখন এটি একটি ধারাবাহিক প্রক্রিয়া অনুসরণ না করে ম্যানুয়ালি আপডেট করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি গ্রাহকের নামের বানান বিভিন্ন সিস্টেমে ভিন্নভাবে হতে পারে, অথবা একই গ্রাহকের বয়স 27 এবং 28 উভয় হিসাবে প্রবেশ করা যেতে পারে।
অকার্যকর তথ্য ভুল ইনপুট বা কোনোভাবে দূষিত করা হয়েছে যে তথ্য দ্বারা সৃষ্ট হয়. উদাহরণস্বরূপ, একটি পণ্যের মূল্য $1,000,000.3 হিসাবে প্রবেশ করানো হতে পারে। অপ্রচলিত ডেটা এমন ডেটার কারণে হয় যা নিয়মিত আপডেট করা হয়নি বা যে ডেটা সংরক্ষণাগারভুক্ত করা হয়েছে এবং আর সঠিক নয়৷ উদাহরণস্বরূপ, একজন গ্রাহকের যোগাযোগের তথ্য গত মাসের হিসাবে সঠিক হতে পারে কিন্তু আর সঠিক নয়।
ডুপ্লিকেট ডেটা একাধিকবার অনুলিপি এবং আটকানো ডেটা বা একাধিকবার প্রবেশ করানো ডেটা দ্বারা সৃষ্ট হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি গ্রাহকের নাম দুটি ভিন্ন ঠিকানা সহ সিস্টেমে দুইবার প্রবেশ করানো হতে পারে। সবশেষে, ভুল তথ্যটি ভুলভাবে প্রবেশ করানো বা ভুলভাবে অনুবাদ করা ডেটার কারণে ঘটে। উদাহরণস্বরূপ, একজন গ্রাহকের নাম "Johnathan" বানান হলে "John" হিসাবে প্রবেশ করা যেতে পারে।
এছাড়াও পড়ুন: শীর্ষ 10 ব্যবসা ডক্টরাল প্রোগ্রাম অনলাইন
আপনি কিভাবে ডেটা গুণমান উন্নত করবেন?
ডেটা গুণমান উন্নত করার অনেক উপায় আছে। প্রথম ধাপ হল দুর্বল তথ্যের উৎস চিহ্নিত করা। এটি ডেটা এন্ট্রি ত্রুটি পর্যালোচনা করে, নকল রেকর্ডের জন্য পরীক্ষা করে এবং ভুল বা অসম্পূর্ণ তথ্য সনাক্ত করে করা যেতে পারে। একবার সমস্যার উৎস চিহ্নিত হয়ে গেলে, এটি সংশোধন করার জন্য পদক্ষেপ নেওয়া যেতে পারে। ডেটা গুণমান উন্নত করার একটি উপায় হল বৈধকরণের নিয়মগুলি ব্যবহার করা৷
বৈধকরণের নিয়ম হল নির্দেশাবলীর সেট যা নিশ্চিত করতে সাহায্য করে যে একটি সিস্টেমে প্রবেশ করা ডেটা নির্দিষ্ট মানদণ্ড পূরণ করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি বৈধতা নিয়মের প্রয়োজন হতে পারে যে প্রতিবার সিস্টেমে ব্যবহার করার সময় একজন কর্মচারীর নাম ঠিক একই বিন্যাসে প্রবেশ করাতে হবে।
আরেকটি সাধারণ বৈধতা নিয়ম হল একটি পরিসর পরীক্ষা, যা নিশ্চিত করে যে সংখ্যাগুলি একটি নির্দিষ্ট সীমার মধ্যে রয়েছে বা তারিখগুলি একটি নির্দিষ্ট তারিখের সীমার মধ্যে পড়ে। ডেটা গুণমান উন্নত করার আরেকটি উপায় হল প্রমিতকরণ প্রক্রিয়া। এটি নিশ্চিত করা জড়িত যে সমস্ত ডেটা পূর্বনির্ধারিত ফর্ম্যাট এবং নিয়মগুলি অনুসরণ করে যাতে এটি কম্পিউটার দ্বারা সহজে বোঝা এবং প্রক্রিয়া করা যায়।
ডেটা স্ট্যান্ডার্ডাইজ করা তথ্যের বিভিন্ন সেটের তুলনা করা সহজ করে এবং মানুষের ত্রুটির কারণে সৃষ্ট ভুলগুলি কমাতে সাহায্য করে। ডেটা গুণমান উন্নত করার তৃতীয় উপায় হল ক্লিনজিং প্রসেস। এর মধ্যে বিদ্যমান ভুল বা অসম্পূর্ণ তথ্য সনাক্ত করা এবং সংশোধন করা জড়িত বিশ্লেষণাত্মক ডেটাসেট. ক্লিনজিং প্রসেসে সাধারণ ম্যানুয়াল চেক থেকে শুরু করে আরও জটিল অ্যালগরিদম পর্যন্ত যেকোন কিছু জড়িত থাকতে পারে যা ডেটার প্যাটার্ন শনাক্ত করে। ডেটা গুণমান উন্নত করার ক্ষেত্রে অগ্রগতির ট্র্যাক রাখা গুরুত্বপূর্ণ, যাতে আপনি আরও পদক্ষেপের প্রয়োজন কিনা তা নির্ধারণ করতে পারেন।
কোন শিল্পের জন্য ভাল ডেটা মানের প্রয়োজন?
এমন অনেক শিল্প রয়েছে যা সঠিকভাবে কাজ করার জন্য ভাল ডেটা মানের উপর নির্ভর করে। এই শিল্পগুলির মধ্যে রয়েছে স্বাস্থ্যসেবা, আর্থিক প্রতিষ্ঠান এবং খুচরা বিক্রেতা। স্বাস্থ্যসেবা শিল্প এমন একটি যা ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে এবং এর সাথে সঠিক ডেটার প্রয়োজন। রোগীদের সঠিক চিকিৎসা ও যত্ন প্রদানের জন্য রোগীর তথ্য অত্যাবশ্যক। তথ্য সঠিক না হলে, এটি ভুল চিকিত্সা এবং এমনকি মৃত্যু পর্যন্ত হতে পারে। স্বাস্থ্যসেবা শিল্পে গুরুত্বপূর্ণ কয়েকটি বিভিন্ন ধরণের ডেটা রয়েছে।
প্রথমটি হল ডেমোগ্রাফিক ডেটা, যার মধ্যে রয়েছে রোগীর নাম, ঠিকানা এবং যোগাযোগের তথ্য। রোগী এবং তাদের চিকিৎসা ইতিহাসের ট্র্যাক রাখার জন্য এই ডেটা থাকা গুরুত্বপূর্ণ। দ্বিতীয় ধরণের ডেটা হল ক্লিনিকাল ডেটা, যার মধ্যে রোগীর রোগ নির্ণয়, চিকিত্সা এবং পূর্বাভাসের তথ্য অন্তর্ভুক্ত থাকে। রোগীরা সম্ভাব্য সর্বোত্তম যত্ন পাচ্ছেন তা নিশ্চিত করার জন্য এই ডেটা থাকা গুরুত্বপূর্ণ।
আর্থিক প্রতিষ্ঠান সমূহ অনেকগুলি চলমান অংশ সহ জটিল সংস্থা। একটি খারাপ সিদ্ধান্ত সুদূরপ্রসারী পরিণতি ডেকে আনতে পারে। এটি বিশেষভাবে সত্য যখন এটি গ্রাহকের ডেটার নির্ভুলতার ক্ষেত্রে আসে। আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি তাদের সংস্থানগুলি কোথায় বরাদ্দ করতে হবে সে সম্পর্কে সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে ভাল ডেটা মানের উপর নির্ভর করে। গ্রাহক ডেটা সঠিক না হলে, এটি ভুল আর্থিক সিদ্ধান্ত এবং এমনকি দেউলিয়া হয়ে যেতে পারে। এই কারণেই আর্থিক প্রতিষ্ঠানের ভালো থাকা এত গুরুত্বপূর্ণ তথ্য পরিচালনা জায়গায়.
এটি কোন গোপন বিষয় নয় যে খুচরা বিক্রেতারা ভাল ডেটা মানের উপর নির্ভরশীল। ভুল গ্রাহক ডেটা সব ধরণের সমস্যার কারণ হতে পারে, যার মধ্যে বিক্রয় হারানো এবং লাভ কমে যাওয়া সহ। খুচরা বিক্রেতারা ভাল ডেটা গুণমান নিশ্চিত করতে পারে এমন একটি প্রধান উপায় হল গ্রাহক ডেটা ম্যানেজমেন্ট (CDM) সমাধান ব্যবহার করা। একটি সিডিএম সমাধান গ্রাহকের ডেটা পরিষ্কার করতে, একত্রিত করতে এবং আপডেট করতে সাহায্য করতে পারে, এটিকে আরও নির্ভুল এবং নির্ভরযোগ্য করে তোলে। ডেটা গুণমান নিশ্চিত করার আরেকটি উপায় হল আপনার গ্রাহকের ডেটা নিয়মিত অডিট করা। এর অর্থ হল ডেটা সঠিক এবং আপ-টু-ডেট কিনা তা নিশ্চিত করা এবং বিদ্যমান যেকোন ত্রুটি সংশোধন করা।
এছাড়াও পড়ুন: ছোট ব্যবসার জন্য 5টি সেরা এইচআর সফটওয়্যার
উপসংহার
ব্যবসার পারফরম্যান্সের উপর ডেটার গুণমানের প্রভাবগুলিকে অতিরিক্ত জোর দেওয়া যায় না, এবং এই সবগুলি কীভাবে আপনার ডেটার গুণমানটি উদ্দিষ্ট উদ্দেশ্য পূরণ করে তার উপর নির্ভর করে।
এবং আমরা দেখিয়েছি কতগুলি শিল্পের সঠিকভাবে কাজ করার জন্য ডেটা গুণমানের প্রয়োজন। এবং যদি আপনি ডেটার গুণমান উন্নত করতে চান যেমনটি আমরা এই নিবন্ধে আলোচনা করেছি আপনাকে দুর্বল ডেটার উত্সগুলি সনাক্ত করতে হবে।
আপনার আরও তথ্যের প্রয়োজন হলে এই নিবন্ধটি যতবার সম্ভব পড়ুন।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন