Effekterne af datakvalitet på virksomhedens ydeevne er udtrykkeligt blevet diskuteret i denne artikel, herunder andre vigtige tips.
Datakvalitet er et udtryk, der bruges til at beskrive datas tilstand. Det måles ofte på, hvor godt dataene opfylder behovene til det tilsigtede formål. Dårlig datakvalitet kan have en negativ indvirkning på virksomhedens resultater. Det kan føre til unøjagtig beslutningstagning, spildte ressourcer og tab af kunder. Fortsæt med at læse for at lære mere om virkningerne af datakvalitet på virksomhedens ydeevne.
Hvad er datakvalitet?
Datakvalitet er dataens nøjagtighed, fuldstændighed og aktualitet. Det er en afgørende faktor for at træffe sunde forretningsbeslutninger. Nøjagtighed er, hvor tæt dataene er på virkeligheden. Fuldstændighed er, hvor meget af dataene, der er inkluderet i sættet. Aktualitet er, hvor opdaterede dataene er. Relevans er, hvor vigtige dataene er for forretningsdriften. Datakvalitet starter med dataindsamlingsprocessen, og dataene skal også være tilgængelige for de brugere, der har brug for det. Datakvalitetsmålinger er en måde at måle kvaliteten af data på. Disse målinger kan hjælpe virksomheder med at forstå, hvor godt deres data bliver brugt, og hvilke forbedringer der kan foretages.
Hvad er tegnene på dårlig datakvalitet?
Der er mange tegn på, at data kan være af dårlig kvalitet. Nogle af de mest almindelige omfatter data, der er inkonsistente, ugyldige, forældede, duplikeret og forkerte. Inkonsistente data opstår, når data indtastes inkonsekvent i forskellige systemer, eller når de opdateres manuelt uden at følge en konsekvent proces. For eksempel kan en kundes navn staves forskelligt i forskellige systemer, eller den samme kundes alder kan indtastes som både 27 og 28.
Ugyldige data er forårsaget af forkert input eller af data, der er blevet beskadiget på en eller anden måde. For eksempel kan et produkts pris angives som 1,000,000.3 USD.XNUMX. Forældede data skyldes data, der ikke er blevet opdateret regelmæssigt, eller af data, der er blevet arkiveret og ikke længere er nøjagtige. For eksempel kan en kundes kontaktoplysninger være nøjagtige fra sidste måned, men ikke længere nøjagtige.
Duplikerede data er forårsaget af data, der er blevet kopieret og indsat flere gange eller af data, der er blevet indtastet mere end én gang. For eksempel kan en kundes navn indtastes i systemet to gange med to forskellige adresser. Endelig er forkerte data forårsaget af data, der er indtastet unøjagtigt eller af data, der er blevet oversat forkert. For eksempel kan en kundes navn indtastes som "John", når det staves "Johnathan".
Læs også: Top 10 Business Doctoral-programmer online
Hvordan forbedrer du datakvaliteten?
Der er mange måder at forbedre datakvaliteten på. Det første skridt er at identificere kilderne til dårlige data. Dette kan gøres ved at gennemgå dataindtastningsfejl, kontrollere for duplikerede poster og identificere forkerte eller ufuldstændige oplysninger. Når kilden til problemet er blevet identificeret, kan der tages skridt til at rette det. En måde at forbedre datakvaliteten på er ved at bruge valideringsregler.
Valideringsregler er sæt instruktioner, der hjælper med at sikre, at de data, der indtastes i et system, opfylder bestemte kriterier. For eksempel kan en valideringsregel kræve, at en medarbejders navn indtastes i nøjagtig samme format, hver gang det bruges i systemet.
En anden almindelig valideringsregel er et intervalkontrol, som sikrer, at tal er inden for et bestemt interval, eller at datoer falder inden for et bestemt datointerval. En anden måde at forbedre datakvaliteten på er gennem standardiseringsprocesser. Dette indebærer at sikre, at alle data følger foruddefinerede formater og regler, så de let kan forstås og behandles af computere.
Standardisering af data gør det nemmere at sammenligne forskellige sæt informationer og hjælper med at reducere unøjagtigheder forårsaget af menneskelige fejl. En tredje måde at forbedre datakvaliteten på er gennem renseprocesser. Dette indebærer at identificere og rette ukorrekte eller ufuldstændige oplysninger i eksisterende analytiske datasæt. Udrensningsprocesser kan involvere alt fra simple manuelle kontroller til mere komplekse algoritmer, der identificerer mønstre i dataene. Det er vigtigt at holde styr på fremskridtene med at forbedre datakvaliteten, så du kan afgøre, om der er behov for yderligere handling.
Hvilke brancher kræver god datakvalitet?
Der er mange brancher, der er afhængige af god datakvalitet for at kunne fungere korrekt. Disse brancher omfatter sundhedspleje, finansielle institutioner og detailhandlere. Sundhedsindustrien er en, der konstant udvikler sig, og med det følger behovet for nøjagtige data. Patientdata er afgørende for at kunne yde den korrekte behandling og pleje til patienterne. Hvis dataene ikke er nøjagtige, kan det føre til forkerte behandlinger og endda død. Der er et par forskellige typer data, der er vigtige i sundhedssektoren.
Den første er demografiske data, som omfatter oplysninger såsom en patients navn, adresse og kontaktoplysninger. Det er vigtigt at have disse data for at holde styr på patienter og deres sygehistorie. Den anden type data er kliniske data, som omfatter information om en patients diagnose, behandling og prognose. Det er vigtigt at have disse data for at sikre, at patienterne får den bedst mulige pleje.
Finansielle institutioner er komplekse organisationer med mange bevægelige dele. En enkelt dårlig beslutning kan have vidtrækkende konsekvenser. Dette gælder især, når det kommer til nøjagtigheden af kundedata. Finansielle institutioner er afhængige af god datakvalitet for at træffe fornuftige beslutninger om, hvor de skal allokere deres ressourcer. Hvis kundedata ikke er korrekte, kan det føre til forkerte økonomiske beslutninger og endda konkurser. Det er derfor, det er så vigtigt for finansielle institutioner at have gode datastyring på plads.
Det er ingen hemmelighed, at forhandlere er afhængige af god datakvalitet. Upræcise kundedata kan føre til alle mulige problemer, herunder tabt salg og nedsat fortjeneste. En af de vigtigste måder, som forhandlere kan sikre god datakvalitet på, er ved at bruge en løsning til kundedatastyring (CDM). En CDM-løsning kan hjælpe med at rense, flette og opdatere kundedata, hvilket gør dem mere nøjagtige og pålidelige. En anden måde at sikre datakvalitet på er at revidere dine kundedata regelmæssigt. Det betyder, at man skal kontrollere, at dataene er nøjagtige og ajourførte, og at korrigere eventuelle fejl.
Læs også: 5 bedste HR-software til små virksomheder
Konklusion
Effekterne af datakvalitet på virksomhedens ydeevne kan ikke overbetones, og det hele bunder i, hvordan din datakvalitet opfylder det tilsigtede formål.
Og vi har vist, hvor mange brancher, der har brug for datakvalitet for at fungere korrekt. Og du skal identificere kilderne til dårlige data, hvis du skal forbedre datakvaliteten, som vi har diskuteret i denne artikel.
Gør klogt i at læse denne artikel så mange gange som muligt, hvis du har brug for mere information.
Giv en kommentar