L'effetti di a qualità di e dati nantu à u rendiment di l'affari sò stati espressamente discututi in questu articulu cumpresi altri cunsiglii impurtanti.
A qualità di dati hè un termu utilizatu per discrìviri a cundizione di e dati. Hè spessu misurata da quantu a dati risponde à i bisogni di u so scopu. A qualità povera di dati pò avè un impattu negativu nantu à u rendiment di l'affari. Pò purtà à una decisione imprecisa, risorse sprecate è una perdita di clienti. Continua a leghje per sapè più nantu à l'effetti di a qualità di dati nantu à u rendiment di l'impresa.
Cosa hè a qualità di dati?
A qualità di dati hè l'accuratezza, a completezza è a puntualità di e dati. Hè un fattore criticu in a decisione di l'impresa sana. A precisione hè quantu vicinu i dati sò à a realità. A completezza hè quantu di e dati sò inclusi in u settore. A puntualità hè quantu l'aghjurnamentu di e dati hè. A rilevanza hè quantu hè impurtante a dati per l'operazioni cummerciale. A qualità di e dati principia cù u prucessu di cullizzioni di dati, è i dati anu da esse ancu accessibile à l'utilizatori chì anu bisognu. Metri di qualità di dati sò un modu di misurà a qualità di dati. Queste metriche ponu aiutà à l'imprese à capisce quantu e so dati sò aduprate è chì migliure ponu esse fatte.
Chì sò i segni di mala qualità di dati?
Ci sò parechji segni chì i dati pò esse di qualità povira. Alcune di i più cumuni includenu dati chì sò inconsistenti, invalidi, fora di data, duplicati è sbagliati. I dati inconsistenti succede quandu e dati sò inseriti in modu inconsistente in diversi sistemi o quandu sò aghjurnati manualmente senza seguità un prucessu consistente. Per esempiu, u nome di u cliente pò esse scrittu di manera diversa in diversi sistemi, o l'età di u stessu cliente pò esse inserita cum'è 27 è 28.
I dati invalidi sò causati da input incorrecte o da dati chì sò stati currutti in qualchì modu. Per esempiu, u prezzu di un pruduttu pò esse inseritu cum'è $ 1,000,000.3.Out-of-date data hè causatu da dati chì ùn sò micca aghjurnati regularmente o da dati chì sò stati archiviati è ùn sò più precisi. Per esempiu, l'infurmazione di cuntattu di un cliente puderia esse precisa da u mese passatu, ma ùn hè più precisa.
I dati duplicati sò causati da dati chì sò stati copiati è incollati parechje volte o da dati chì sò stati inseriti più di una volta. Per esempiu, u nome di un cliente pò esse inseritu in u sistema duie volte, cù dui indirizzi diffirenti. Infine, i dati sbagliati sò causati da dati chì sò stati inseriti in modu imprecisu o da dati chì sò stati tradutti incorrectamente. Per esempiu, u nome di u cliente pò esse inseritu cum'è "John" quandu hè scrittu "Johnathan".
Also Read: Top 10 Programmi di Dutturatu in Business in linea
Cumu migliurà a qualità di dati?
Ci hè parechje manere di migliurà a qualità di dati. U primu passu hè di identificà e fonti di dati poveri. Questu pò esse fattu da rivisione di l'errore di l'ingressu di dati, cuntrollà i registri duplicati, è identificà infurmazioni incorrecte o incomplete. Una volta chì a fonte di u prublema hè stata identificata, i passi ponu esse fatti per curregà. Una manera di migliurà a qualità di dati hè di utilizà e regule di validazione.
I reguli di validazione sò inseme d'istruzzioni chì aiutanu à assicurà chì e dati inseriti in un sistema risponde à certi criterii. Per esempiu, una regula di validazione puderia esse bisognu chì u nome di l'impiigatu sia inseritu in u stessu formatu ogni volta chì hè utilizatu in u sistema.
Un'altra regula di validazione cumuni hè una verificazione di intervallu, chì assicura chì i numeri sò in un certu intervallu o chì e date sò in un intervallu di data specificu. Un altru modu per migliurà a qualità di dati hè attraversu prucessi di standardizazione. Questu implica chì tutti i dati seguitanu furmati è regule predefiniti per pudè esse facilmente capitu è processati da l'urdinatore.
A standardizazione di e dati rende più faciule paragunà diversi gruppi di informazioni è aiuta à riduce l'imprecisioni causate da l'errore umanu. Un terzu modu per migliurà a qualità di dati hè attraversu prucessi di purificazione. Questu implica l'identificazione è a correzione di l'infurmazioni sbagliate o incomplete in esistenti datasets analitici. I prucessi di purificazione ponu implicà qualcosa da simplicità di cuntrolli manuali à algoritmi più cumplessi chì identificanu mudelli in i dati. Hè impurtante di guardà u prugressu fattu in a migliurà a qualità di e dati, per pudè determinà s'ellu hè necessariu più azzione.
Chì industrii necessitanu una bona qualità di dati?
Ci sò parechje industrii chì si basanu nantu à una bona qualità di dati per funziunà bè. Queste industrie includenu l'assistenza sanitaria, l'istituzioni finanziarie è i rivenditori. L'industria di a salute hè una chì hè in constante evoluzione, è cun questu vene a necessità di dati precisi. I dati di i pazienti sò vitali per furnisce u trattamentu currettu è a cura di i pazienti. Se i dati ùn sò micca precisi, pò purtà à trattamenti sbagliati è ancu a morte. Ci sò parechji tipi di dati chì sò impurtanti in l'industria di a salute.
U primu hè dati demugrafici, chì includenu informazioni cum'è u nome di u paziente, l'indirizzu è l'infurmazioni di cuntattu. Hè impurtante di avè sti dati in ordine per guardà i pazienti è a so storia medica. U sicondu tipu di dati hè dati clinichi, chì includenu infurmazioni nantu à u diagnosticu, u trattamentu è u pronostico di u paziente. Hè impurtante d'avè questi dati per assicurà chì i pazienti ricevenu a megliu cura pussibule.
Istituzioni finanziarii sò urganisazioni cumplessi cù parechje parti in muvimentu. Una sola mala decisione pò avè cunsequenze assai largu. Questu hè soprattuttu veru quandu si tratta di l'accuratezza di i dati di i clienti. L'istituzioni finanziarii s'appoghjanu nantu à una bona qualità di dati per piglià decisioni sane nantu à induve attribuisce e so risorse. Se i dati di i clienti ùn sò micca precisi, pò purtà à decisioni finanziarie sbagliate è ancu fallimenti. Hè per quessa chì hè cusì impurtante per l'istituzioni finanziarii per avè bè governazione di dati in postu.
Ùn hè micca un sicretu chì i venditori sò dipendenu da una bona qualità di dati. I dati imprecisi di i clienti ponu purtà à ogni tipu di prublemi, cumprese a perdita di vendita è a diminuzione di i profitti. Unu di i modi principali chì i venditori ponu assicurà una bona qualità di dati hè di utilizà una soluzione di gestione di dati di u cliente (CDM). Una soluzione CDM pò aiutà à pulisce, unisce è aghjurnà i dati di i clienti, rendendu più precisa è affidabile. Un altru modu per assicurà a qualità di dati hè di audità i vostri dati di i clienti regularmente. Questu significa cuntrollà per assicurà chì e dati sò precisi è aghjurnati è corregge ogni errore chì pò esse.
Also Read: 5 Best Software HR per e Piccole Imprese
cunchiusioni
L'effetti di a qualità di e dati nantu à u rendiment di l'affari ùn ponu esse più enfatizzati, è questu tuttu si riduce à cumu a qualità di e vostre dati risponde à u scopu previstu.
E avemu dimustratu quante industrii anu bisognu di qualità di dati per funziunà bè. È avete bisognu di identificà e fonti di dati poveri s'è vo vulete migliurà a qualità di dati cum'è avemu discututu in questu articulu.
Fate bè di leghje stu articulu quante volte pussibule, sè avete bisognu di più infurmazione.
Lascia un Audiolibro