Ang mga epekto sa kalidad sa datos sa pasundayag sa negosyo klaro nga gihisgutan sa kini nga artikulo lakip ang uban pang hinungdanon nga mga tip.
Ang kalidad sa datos usa ka termino nga gigamit sa paghulagway sa kahimtang sa datos. Kanunay kini nga gisukod kung unsa ka maayo ang datos nga nagtagbo sa mga panginahanglanon sa gituyo nga katuyoan niini. Ang dili maayo nga kalidad sa datos mahimong adunay negatibo nga epekto sa pasundayag sa negosyo. Mahimong mosangpot kini sa dili tukma nga paghimog desisyon, nausik nga mga kapanguhaan, ug pagkawala sa mga kustomer. Padayon sa pagbasa aron makat-on og dugang mahitungod sa mga epekto sa kalidad sa datos sa performance sa negosyo.
Unsa ang kalidad sa datos?
Ang kalidad sa datos mao ang katukma, pagkakompleto, ug pagkatakdo sa datos. Kini usa ka hinungdanon nga hinungdan sa paghimo og maayong mga desisyon sa negosyo. Ang katukma mao kung unsa ka duol ang datos sa kamatuoran. Ang pagkakompleto mao ang gidaghanon sa datos nga gilakip sa set. Ang timeliness mao ang pagka-up-to-date sa datos. Ang kalabutan mao kung unsa ka hinungdanon ang datos sa mga operasyon sa negosyo. Ang kalidad sa datos nagsugod sa proseso sa pagkolekta sa datos, ug ang datos kinahanglan usab nga ma-access sa mga tiggamit nga nanginahanglan niini. Mga sukatan sa kalidad sa datos usa ka paagi sa pagsukod sa kalidad sa datos. Kini nga mga sukatan makatabang sa mga negosyo nga masabtan kung unsa ka maayo ang paggamit sa ilang datos ug kung unsang mga pag-uswag ang mahimo.
Unsa ang mga timailhan sa dili maayo nga kalidad sa datos?
Adunay daghang mga timailhan nga ang datos mahimong dili maayo nga kalidad. Ang pipila sa labing kasagaran naglakip sa mga datos nga dili managsama, dili balido, wala sa panahon, doble, ug dili husto. Ang dili managsama nga datos mahitabo kung ang data gisulod nga wala magkauyon sa lainlaing mga sistema o kung kini gi-update nga mano-mano nga wala nagsunod sa usa ka makanunayon nga proseso. Pananglitan, ang ngalan sa kustomer mahimong lahi ang spelling sa lain-laing mga sistema, o ang parehas nga edad sa kostumer mahimong mabutang sa parehas nga 27 ug 28.
Ang dili balido nga datos tungod sa dili husto nga pag-input o sa datos nga nadaot sa usa ka paagi. Pananglitan, ang presyo sa usa ka produkto mahimong isulod isip $1,000,000.3. Ang out-of-date nga data kay tungod sa data nga wala gi-update kanunay o sa datos nga gi-archive ug dili na tukma. Pananglitan, ang impormasyon sa kontak sa usa ka kustomer mahimong tukma sa miaging bulan apan dili na tukma.
Ang duplicate nga data kay tungod sa datos nga gikopya ug gi-paste sa makadaghang higayon o sa datos nga gisulod labaw sa kausa. Pananglitan, ang ngalan sa kustomer mahimong masulod sa sistema sa makaduha, nga adunay duha ka lain-laing mga adres. Katapusan, ang dili husto nga datos tungod sa datos nga gisulod nga dili tukma o sa datos nga nahubad nga dili husto. Pananglitan, ang ngalan sa usa ka kustomer mahimong ibutang nga "John" kung kini gi-spelling nga "Johnathan."
Basaha usab: Top 10 Business Doctoral Programs online
Giunsa nimo pagpauswag ang kalidad sa datos?
Adunay daghang mga paagi aron mapauswag ang kalidad sa datos. Ang unang lakang mao ang pag-ila sa mga tinubdan sa dili maayo nga datos. Mahimo kini pinaagi sa pagrepaso sa mga sayop sa pagsulod sa datos, pagsusi sa mga duplicate nga mga rekord, ug pag-ila sa sayop o dili kompleto nga impormasyon. Kung nahibal-an na ang gigikanan sa problema, mahimo’g himuon ang mga lakang aron matul-id kini. Usa ka paagi aron mapauswag ang kalidad sa datos mao ang paggamit sa mga lagda sa pag-validate.
Ang mga lagda sa pag-validate mao ang mga set sa mga panudlo nga makatabang sa pagsiguro nga ang datos nga gisulod sa usa ka sistema nagtagbo sa piho nga mga pamatasan. Pananglitan, ang usa ka lagda sa pag-validate mahimong magkinahanglan nga ang ngalan sa usa ka empleyado ipasok sa parehas nga pormat matag higayon nga kini gamiton sa sistema.
Ang laing komon nga lagda sa pag-validate mao ang usa ka range check, nga nagsiguro nga ang mga numero naa sa usa ka piho nga range o ang mga petsa nahulog sa usa ka piho nga range sa petsa. Ang laing paagi aron mapauswag ang kalidad sa datos mao ang pinaagi sa mga proseso sa standardisasyon. Naglakip kini sa pagsiguro nga ang tanan nga datos nagsunod sa gitakda nang daan nga mga format ug mga lagda aron kini dali nga masabtan ug maproseso sa mga kompyuter.
Ang pag-standardize sa datos makapasayon sa pagtandi sa lain-laing mga set sa impormasyon ug makatabang sa pagpakunhod sa mga dili tukma nga gipahinabo sa sayop sa tawo. Ang ikatulo nga paagi aron mapauswag ang kalidad sa datos mao ang pinaagi sa mga proseso sa paglimpyo. Kini naglakip sa pag-ila ug pagtul-id sa sayop o dili kompleto nga impormasyon sa anaa analytical datasets. Ang mga proseso sa paglimpyo mahimong maglakip sa bisan unsang butang gikan sa yano nga mga pagsusi sa manual hangtod sa labi ka komplikado nga mga algorithm nga nagpaila sa mga sumbanan sa datos. Importante nga bantayan ang pag-uswag nga nahimo sa pagpausbaw sa kalidad sa datos, aron imong matino kung gikinahanglan pa ba ang dugang aksyon.
Unsang mga industriya ang nanginahanglan maayong kalidad sa datos?
Adunay daghang mga industriya nga nagsalig sa maayo nga kalidad sa datos aron molihok sa husto. Kini nga mga industriya naglakip sa healthcare, pinansyal nga mga institusyon, ug mga retailer. Ang industriya sa pag-atiman sa panglawas mao ang usa nga kanunay nga nag-uswag, ug uban niana moabut ang panginahanglan alang sa tukma nga datos. Ang datos sa pasyente hinungdanon aron mahatagan ang husto nga pagtambal ug pag-atiman sa mga pasyente. Kung ang datos dili tukma, kini mahimong mosangpot sa dili husto nga mga pagtambal ug bisan sa kamatayon. Adunay pipila ka lainlaing mga lahi sa datos nga hinungdanon sa industriya sa pag-atiman sa panglawas.
Ang una mao ang demographic data, nga naglakip sa impormasyon sama sa ngalan sa pasyente, adres, ug impormasyon sa kontak. Importante nga adunay kini nga datos aron masubay ang mga pasyente ug ang ilang medikal nga kasaysayan. Ang ikaduhang matang sa datos mao ang clinical data, nga naglakip sa impormasyon sa pagdayagnos, pagtambal, ug prognosis sa usa ka pasyente. Mahinungdanon nga adunay kini nga datos aron masiguro nga ang mga pasyente nakakuha sa labing kaayo nga posible nga pag-atiman.
Mga institusyon sa pinansya mga komplikado nga mga organisasyon nga adunay daghang naglihok nga mga bahin. Ang usa ka dili maayo nga desisyon mahimong adunay daghang mga sangputanan. Tinuod kini labi na kung bahin sa katukma sa datos sa kustomer. Ang mga institusyong pinansyal nagsalig sa maayong kalidad sa datos aron makahimog maayong mga desisyon kung asa igahin ang ilang mga kahinguhaan. Kung dili tukma ang datos sa kustomer, mahimo’g mosangput kini sa dili husto nga mga desisyon sa panalapi ug bisan mga pagkabangkarota. Mao kini ang hinungdan nga hinungdanon alang sa mga institusyong pinansyal nga adunay maayo pagdumala sa datos sa lugar.
Dili kini sekreto nga ang mga retailer nagsalig sa maayo nga kalidad sa datos. Ang dili tukma nga datos sa kostumer mahimong mosangput sa tanan nga mga problema, lakip ang nawala nga pagbaligya ug pagkunhod sa kita. Usa sa mga nag-unang paagi nga masiguro sa mga retailer ang maayong kalidad sa datos mao ang paggamit sa solusyon sa customer data management (CDM). Ang usa ka solusyon sa CDM makatabang sa paglimpyo, paghiusa, ug pag-update sa datos sa kostumer, aron mahimo kini nga mas tukma ug kasaligan. Ang laing paagi aron masiguro ang kalidad sa datos mao ang regular nga pag-audit sa datos sa imong kustomer. Kini nagpasabut sa pagsusi aron masiguro nga ang datos tukma ug labing bag-o ug gitul-id ang bisan unsang mga sayup nga mahimo’g naglungtad.
Basaha usab: 5 Labing Maayo nga HR Software alang sa Gagmay nga Negosyo
Panapos
Ang mga epekto sa kalidad sa datos sa pasundayag sa negosyo dili mahimong sobra nga gihatagan og gibug-aton, ug kining tanan nag-agad sa kung giunsa ang kalidad sa imong datos nagtagbo sa gituyo nga katuyoan.
Ug among gipakita kung pila ang mga industriya nga nanginahanglan kalidad sa datos aron molihok sa husto. Ug kinahanglan nimo nga mailhan ang mga gigikanan sa dili maayo nga datos kung gusto nimo mapauswag ang kalidad sa datos sama sa among gihisgutan sa kini nga artikulo.
Maayo nga basahon kini nga artikulo sa daghang mga higayon kutob sa mahimo kung kinahanglan nimo ang dugang nga kasayuran.
rekomendasyon:
- 5 Taas nga Nagbayad nga Trabaho sa Driver sa Truck Ang Kinahanglan Nimong Mahibal-an
- Mga Negatibo nga Epekto sa Online nga Dula sa mga Estudyante
- Mga Trabaho nga Wala Nagkinahanglan og Degree sa Kolehiyo
- Libre nga Online nga Kurso sa Harvard University nga adunay Sertipiko
- Listahan sa mga Nanguna nga Unibersidad sa Australia nga adunay PhD sa Data Science
Leave sa usa ka Reply