Učinci kvaliteta podataka na poslovni učinak izričito su razmotreni u ovom članku, uključujući i druge važne savjete.
Kvalitet podataka je termin koji se koristi za opisivanje stanja podataka. Često se mjeri koliko dobro podaci zadovoljavaju potrebe svoje namjene. Loš kvalitet podataka može imati negativan uticaj na poslovni učinak. To može dovesti do netačnog donošenja odluka, rasipanja resursa i gubitka kupaca. Nastavite čitati kako biste saznali više o efektima kvaliteta podataka na poslovni učinak.
Šta je kvalitet podataka?
Kvalitet podataka je tačnost, potpunost i pravovremenost podataka. To je kritičan faktor u donošenju zdravih poslovnih odluka. Tačnost je koliko su podaci bliski stvarnosti. Potpunost je koliko je podataka uključeno u skup. Pravovremenost je koliko su podaci ažurni. Relevantnost je koliko su podaci važni za poslovanje. Kvalitet podataka počinje procesom prikupljanja podataka, a podaci moraju biti dostupni i korisnicima kojima su potrebni. metrika kvaliteta podataka su način mjerenja kvaliteta podataka. Ove metrike mogu pomoći preduzećima da shvate koliko dobro se njihovi podaci koriste i koja poboljšanja mogu biti napravljena.
Koji su znaci lošeg kvaliteta podataka?
Postoji mnogo znakova da podaci mogu biti lošeg kvaliteta. Neki od najčešćih uključuju podatke koji su nedosljedni, nevažeći, zastarjeli, duplicirani i netačni. Nedosljedni podaci se dešavaju kada se podaci unose nedosljedno u različite sisteme ili kada se ažuriraju ručno bez praćenja dosljednog procesa. Na primjer, ime klijenta može biti drugačije napisano u različitim sistemima ili se može uneti dob istog klijenta i kao 27 i 28.
Nevažeći podaci su uzrokovani netačnim unosom ili podacima koji su na neki način oštećeni. Na primjer, cijena proizvoda može biti unesena kao 1,000,000.3 USD.XNUMX. Zastarjeli podaci su uzrokovani podacima koji nisu redovno ažurirani ili podacima koji su arhivirani i više nisu tačni. Na primjer, kontakt informacije klijenta mogu biti tačne od prošlog mjeseca, ali više nisu tačne.
Duplicirane podatke uzrokuju podaci koji su više puta kopirani i zalijepljeni ili podaci koji su uneseni više puta. Na primjer, ime kupca može biti uneseno u sistem dva puta, sa dvije različite adrese. Na kraju, netačni podaci su uzrokovani podacima koji su netačno uneseni ili podacima koji su pogrešno prevedeni. Na primjer, ime kupca može biti uneseno kao “John” kada se piše “Johnathan”.
Takođe pročitajte: Top 10 poslovnih doktorskih programa online
Kako poboljšavate kvalitet podataka?
Postoji mnogo načina za poboljšanje kvaliteta podataka. Prvi korak je da se identifikuju izvori loših podataka. Ovo se može učiniti pregledom grešaka u unosu podataka, provjerom duplikata zapisa i identifikacijom netačnih ili nepotpunih informacija. Nakon što se utvrdi izvor problema, mogu se poduzeti koraci za njegovo ispravljanje. Jedan od načina da se poboljša kvalitet podataka je korištenje pravila validacije.
Pravila validacije su skupovi instrukcija koje pomažu da se osigura da podaci uneseni u sistem ispunjavaju određene kriterije. Na primjer, pravilo validacije može zahtijevati da se ime zaposlenika unese u potpuno istom formatu svaki put kada se koristi u sistemu.
Još jedno uobičajeno pravilo validacije je provjera raspona, koja osigurava da su brojevi unutar određenog raspona ili da datumi spadaju u određeni raspon datuma. Drugi način da se poboljša kvalitet podataka je kroz procese standardizacije. Ovo uključuje osiguravanje da svi podaci slijede unaprijed definirane formate i pravila kako bi ih mogli lako razumjeti i obraditi računari.
Standardiziranje podataka olakšava upoređivanje različitih skupova informacija i pomaže u smanjenju netočnosti uzrokovanih ljudskom greškom. Treći način za poboljšanje kvaliteta podataka je proces čišćenja. Ovo uključuje identifikaciju i ispravljanje netačnih ili nepotpunih informacija u postojećim analitički skupovi podataka. Procesi čišćenja mogu uključivati bilo šta, od jednostavnih ručnih provjera do složenijih algoritama koji identificiraju obrasce u podacima. Važno je pratiti napredak postignut u poboljšanju kvaliteta podataka, tako da možete utvrditi da li su potrebne daljnje mjere.
Koje industrije zahtijevaju dobar kvalitet podataka?
Postoje mnoge industrije koje se oslanjaju na dobar kvalitet podataka kako bi ispravno funkcionirale. Ove industrije uključuju zdravstvenu zaštitu, finansijske institucije i trgovce na malo. Zdravstvena industrija je ona koja se stalno razvija, a s tim dolazi i potreba za preciznim podacima. Podaci o pacijentima su od vitalnog značaja za pružanje ispravnog liječenja i skrbi za pacijente. Ako podaci nisu tačni, to može dovesti do netačnih tretmana, pa čak i smrti. Postoji nekoliko različitih vrsta podataka koji su važni u zdravstvenoj industriji.
Prvi su demografski podaci, koji uključuju informacije kao što su ime pacijenta, adresa i kontakt informacije. Važno je imati ove podatke kako biste pratili pacijente i njihovu istoriju bolesti. Druga vrsta podataka su klinički podaci, koji uključuju informacije o dijagnozi, liječenju i prognozi pacijenta. Važno je imati ove podatke kako bismo bili sigurni da pacijenti dobijaju najbolju moguću njegu.
Finansijske institucije su složene organizacije s mnogo pokretnih dijelova. Jedna loša odluka može imati dalekosežne posljedice. Ovo je posebno tačno kada je u pitanju tačnost podataka o kupcima. Finansijske institucije se oslanjaju na dobar kvalitet podataka da bi donele ispravne odluke o tome gde da rasporede svoje resurse. Ako podaci o klijentima nisu tačni, to može dovesti do pogrešnih finansijskih odluka, pa čak i do bankrota. Zbog toga je toliko važno da finansijske institucije imaju dobro upravljanje podacima na mjestu.
Nije tajna da se trgovci na malo oslanjaju na dobar kvalitet podataka. Netačni podaci o kupcima mogu dovesti do svih vrsta problema, uključujući izgubljenu prodaju i smanjenu dobit. Jedan od glavnih načina na koji trgovci mogu osigurati dobar kvalitet podataka je korištenje rješenja za upravljanje podacima o kupcima (CDM). CDM rješenje može pomoći u čišćenju, spajanju i ažuriranju podataka o korisnicima, čineći ih preciznijim i pouzdanijim. Drugi način da osigurate kvalitet podataka je da redovno vršite reviziju podataka o vašim klijentima. To znači provjeriti da li su podaci tačni i ažurirani i ispraviti sve greške koje mogu postojati.
Takođe pročitajte: 5 najboljih HR softvera za mala preduzeća
zaključak
Efekti kvaliteta podataka na poslovne performanse ne mogu se prenaglasiti, a sve se svodi na to kako kvalitet vaših podataka ispunjava predviđenu svrhu.
I pokazali smo koliko industrija treba kvalitet podataka da bi ispravno funkcioniralo. I morate identificirati izvore loših podataka ako želite poboljšati kvalitet podataka kao što smo raspravljali u ovom članku.
Bilo bi dobro da pročitate ovaj članak što više puta ako vam treba više informacija.
Ostavite odgovor