Účinky kvality dat na výkonnost podniku byly výslovně diskutovány v tomto článku včetně dalších důležitých tipů.
Kvalita dat je termín používaný k popisu stavu dat. Často se měří podle toho, jak dobře data splňují potřeby zamýšleného účelu. Špatná kvalita dat může mít negativní dopad na výkonnost podniku. Může to vést k nepřesnému rozhodování, plýtvání zdroji a ztrátě zákazníků. Pokračujte ve čtení, abyste se dozvěděli více o vlivu kvality dat na výkonnost firmy.
Co je kvalita dat?
Kvalita dat je přesnost, úplnost a aktuálnost dat. Je to kritický faktor při přijímání správných obchodních rozhodnutí. Přesnost je to, jak blízko jsou data realitě. Úplnost udává, kolik dat je zahrnuto v sadě. Aktuálnost udává, jak aktuální jsou data. Relevance je, jak důležitá jsou data pro obchodní operace. Kvalita dat začíná procesem sběru dat a data musí být také přístupná uživatelům, kteří je potřebují. Metriky kvality dat jsou způsobem měření kvality dat. Tyto metriky mohou podnikům pomoci pochopit, jak dobře jsou jejich data využívána a jaká zlepšení lze provést.
Jaké jsou známky špatné kvality dat?
Existuje mnoho známek toho, že data mohou mít nízkou kvalitu. Mezi nejběžnější patří data, která jsou nekonzistentní, neplatná, zastaralá, duplicitní a nesprávná. K nekonzistentním datům dochází, když jsou data zadávána nekonzistentně do různých systémů nebo když jsou aktualizována ručně bez dodržování konzistentního procesu. Například jméno zákazníka může být v různých systémech napsáno odlišně nebo může být stejný věk zákazníka zadán jako 27 i 28.
Neplatná data jsou způsobena nesprávným zadáním nebo daty, která byla nějakým způsobem poškozena. Například cena produktu může být zadána jako 1,000,000.3 XNUMX XNUMX $. Neaktuální data jsou způsobena daty, která nebyla pravidelně aktualizována, nebo daty, která byla archivována a již nejsou přesná. Například kontaktní údaje zákazníka mohou být přesné k minulému měsíci, ale již nejsou přesné.
Duplicitní data jsou způsobena daty, která byla zkopírována a vložena vícekrát, nebo daty, která byla zadána více než jednou. Například jméno zákazníka může být do systému zadáno dvakrát se dvěma různými adresami. A konečně, nesprávné údaje jsou způsobeny údaji, které byly zadány nepřesně, nebo údaji, které byly nesprávně přeloženy. Například jméno zákazníka může být zadáno jako „John“, když je napsáno „Johnathan“.
Také čtení: Top 10 Business doktorských programů online
Jak zlepšujete kvalitu dat?
Existuje mnoho způsobů, jak zlepšit kvalitu dat. Prvním krokem je identifikovat zdroje špatných dat. To lze provést kontrolou chyb při zadávání dat, kontrolou duplicitních záznamů a identifikací nesprávných nebo neúplných informací. Jakmile je zdroj problému identifikován, lze podniknout kroky k jeho nápravě. Jedním ze způsobů, jak zlepšit kvalitu dat, je použití pravidel ověřování.
Validační pravidla jsou sady instrukcí, které pomáhají zajistit, aby data vložená do systému splňovala určitá kritéria. Ověřovací pravidlo může například vyžadovat, aby bylo jméno zaměstnance zadáno v přesně stejném formátu při každém jeho použití v systému.
Dalším běžným ověřovacím pravidlem je kontrola rozsahu, která zajišťuje, že čísla jsou v určitém rozsahu nebo že data spadají do určitého rozsahu dat. Dalším způsobem, jak zlepšit kvalitu dat, jsou procesy standardizace. To zahrnuje zajištění toho, aby se všechna data řídila předem definovanými formáty a pravidly, aby byla počítačem snadno srozumitelná a zpracovaná.
Standardizace dat usnadňuje porovnávání různých souborů informací a pomáhá snižovat nepřesnosti způsobené lidskou chybou. Třetím způsobem, jak zlepšit kvalitu dat, jsou procesy čištění. To zahrnuje identifikaci a opravu nesprávných nebo neúplných informací v existujících analytické datové sady. Procesy čištění mohou zahrnovat cokoli od jednoduchých manuálních kontrol až po složitější algoritmy, které identifikují vzory v datech. Je důležité sledovat pokrok dosažený při zlepšování kvality dat, abyste mohli určit, zda je zapotřebí další akce.
Jaká odvětví vyžadují dobrou kvalitu dat?
Existuje mnoho odvětví, která spoléhají na dobrou kvalitu dat, aby správně fungovala. Mezi tato odvětví patří zdravotnictví, finanční instituce a maloobchodníci. Zdravotnictví je odvětví, které se neustále vyvíjí a s tím přichází potřeba přesných dat. Údaje o pacientech jsou zásadní pro poskytování správné léčby a péče o pacienty. Pokud údaje nejsou přesné, může to vést k nesprávné léčbě a dokonce ke smrti. Existuje několik různých typů dat, která jsou důležitá ve zdravotnictví.
Prvním jsou demografické údaje, které zahrnují informace, jako je jméno pacienta, adresa a kontaktní údaje. Tyto údaje je důležité mít, abyste mohli sledovat pacienty a jejich anamnézu. Druhým typem dat jsou klinická data, která zahrnují informace o pacientově diagnóze, léčbě a prognóze. Tyto údaje je důležité mít, abychom se ujistili, že pacientům je poskytnuta nejlepší možná péče.
Finanční instituce jsou složité organizace s mnoha pohyblivými částmi. Jediné špatné rozhodnutí může mít dalekosáhlé následky. To platí zejména, pokud jde o přesnost údajů o zákaznících. Finanční instituce spoléhají na dobrou kvalitu dat, aby mohly správně rozhodovat o tom, kam alokovat své zdroje. Pokud údaje o zákaznících nejsou přesné, může to vést k nesprávným finančním rozhodnutím a dokonce k bankrotům. To je důvod, proč je tak důležité, aby finanční instituce měly dobro správa dat na místě.
Není žádným tajemstvím, že obchodníci si zakládají na dobré kvalitě dat. Nepřesné údaje o zákaznících mohou vést k nejrůznějším problémům, včetně ztracených prodejů a snížení zisků. Jedním z hlavních způsobů, jak mohou maloobchodníci zajistit dobrou kvalitu dat, je použití řešení správy dat zákazníků (CDM). Řešení CDM může pomoci vyčistit, sloučit a aktualizovat zákaznická data, díky čemuž jsou přesnější a spolehlivější. Dalším způsobem, jak zajistit kvalitu dat, je pravidelný audit dat vašich zákazníků. To znamená zkontrolovat, zda jsou data přesná a aktuální, a opravit případné chyby.
Také čtení: 5 nejlepších HR softwaru pro malé podniky
Proč investovat do čističky vzduchu?
Účinky kvality dat na výkonnost podniku nelze přehnaně zdůrazňovat, a to vše závisí na tom, jak kvalita vašich dat splňuje zamýšlený účel.
A ukázali jsme, kolik odvětví potřebuje kvalitu dat, aby správně fungovalo. A pokud chcete zlepšit kvalitu dat, jak jsme diskutovali v tomto článku, musíte identifikovat zdroje špatných dat.
Pokud potřebujete další informace, přečtěte si tento článek co nejvícekrát.
Napsat komentář