Οι επιπτώσεις της ποιότητας δεδομένων στην απόδοση της επιχείρησης έχουν συζητηθεί ρητά σε αυτό το άρθρο, συμπεριλαμβανομένων άλλων σημαντικών συμβουλών.
Η ποιότητα δεδομένων είναι ένας όρος που χρησιμοποιείται για να περιγράψει την κατάσταση των δεδομένων. Συχνά μετριέται από το πόσο καλά τα δεδομένα ανταποκρίνονται στις ανάγκες του επιδιωκόμενου σκοπού τους. Η κακή ποιότητα δεδομένων μπορεί να έχει αρνητικό αντίκτυπο στην απόδοση της επιχείρησης. Μπορεί να οδηγήσει σε ανακριβή λήψη αποφάσεων, σπατάλη πόρων και απώλεια πελατών. Συνεχίστε να διαβάζετε για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τις επιπτώσεις της ποιότητας δεδομένων στην απόδοση της επιχείρησης.
Τι είναι η ποιότητα των δεδομένων;
Η ποιότητα των δεδομένων είναι η ακρίβεια, η πληρότητα και η επικαιρότητα των δεδομένων. Είναι ένας κρίσιμος παράγοντας για τη λήψη ορθών επιχειρηματικών αποφάσεων. Η ακρίβεια είναι το πόσο κοντά είναι τα δεδομένα στην πραγματικότητα. Η πληρότητα είναι πόσα από τα δεδομένα περιλαμβάνονται στο σύνολο. Η επικαιρότητα είναι το πόσο ενημερωμένα είναι τα δεδομένα. Η συνάφεια είναι το πόσο σημαντικά είναι τα δεδομένα για τις επιχειρηματικές δραστηριότητες. Η ποιότητα των δεδομένων ξεκινά με τη διαδικασία συλλογής δεδομένων και τα δεδομένα πρέπει επίσης να είναι προσβάσιμα στους χρήστες που τα χρειάζονται. Μετρήσεις ποιότητας δεδομένων είναι ένας τρόπος μέτρησης της ποιότητας των δεδομένων. Αυτές οι μετρήσεις μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να κατανοήσουν πόσο καλά χρησιμοποιούνται τα δεδομένα τους και ποιες βελτιώσεις μπορούν να γίνουν.
Ποια είναι τα σημάδια της κακής ποιότητας δεδομένων;
Υπάρχουν πολλές ενδείξεις ότι τα δεδομένα μπορεί να είναι κακής ποιότητας. Μερικά από τα πιο κοινά περιλαμβάνουν δεδομένα που είναι ασυνεπή, μη έγκυρα, ενημερωμένα, διπλότυπα και λανθασμένα. Ασυνεπή δεδομένα συμβαίνουν όταν τα δεδομένα εισάγονται με ασυνέπεια σε διαφορετικά συστήματα ή όταν ενημερώνονται χειροκίνητα χωρίς να ακολουθείται μια συνεπής διαδικασία. Για παράδειγμα, το όνομα ενός πελάτη μπορεί να γράφεται διαφορετικά σε διαφορετικά συστήματα ή η ηλικία του ίδιου πελάτη μπορεί να εισαχθεί ως 27 και 28.
Τα μη έγκυρα δεδομένα προκαλούνται από εσφαλμένη εισαγωγή ή από δεδομένα που έχουν καταστραφεί με κάποιο τρόπο. Για παράδειγμα, η τιμή ενός προϊόντος μπορεί να εισαχθεί ως 1,000,000.3 $.XNUMX. Τα μη ενημερωμένα δεδομένα προκαλούνται από δεδομένα που δεν έχουν ενημερωθεί τακτικά ή από δεδομένα που έχουν αρχειοθετηθεί και δεν είναι πλέον ακριβή. Για παράδειγμα, τα στοιχεία επικοινωνίας ενός πελάτη μπορεί να είναι ακριβή από τον προηγούμενο μήνα αλλά όχι πλέον ακριβή.
Τα διπλότυπα δεδομένα προκαλούνται από δεδομένα που έχουν αντιγραφεί και επικολληθεί πολλές φορές ή από δεδομένα που έχουν εισαχθεί περισσότερες από μία φορές. Για παράδειγμα, το όνομα ενός πελάτη μπορεί να εισαχθεί στο σύστημα δύο φορές, με δύο διαφορετικές διευθύνσεις. Τέλος, τα λανθασμένα δεδομένα προκαλούνται από δεδομένα που έχουν εισαχθεί εσφαλμένα ή από δεδομένα που έχουν μεταφραστεί εσφαλμένα. Για παράδειγμα, το όνομα ενός πελάτη μπορεί να εισαχθεί ως "John" όταν γράφεται "Johnathan".
Διαβάστε επίσης: Τα 10 κορυφαία προγράμματα διδακτορικών επιχειρήσεων στο διαδίκτυο
Πώς βελτιώνετε την ποιότητα των δεδομένων;
Υπάρχουν πολλοί τρόποι βελτίωσης της ποιότητας των δεδομένων. Το πρώτο βήμα είναι να εντοπιστούν οι πηγές των ανεπαρκών δεδομένων. Αυτό μπορεί να γίνει με τον έλεγχο των σφαλμάτων εισαγωγής δεδομένων, τον έλεγχο για διπλότυπες εγγραφές και τον εντοπισμό λανθασμένων ή ελλιπών πληροφοριών. Μόλις εντοπιστεί η πηγή του προβλήματος, μπορούν να ληφθούν μέτρα για τη διόρθωσή του. Ένας τρόπος βελτίωσης της ποιότητας των δεδομένων είναι η χρήση κανόνων επικύρωσης.
Οι κανόνες επικύρωσης είναι σύνολα οδηγιών που βοηθούν να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα που εισάγονται σε ένα σύστημα πληρούν ορισμένα κριτήρια. Για παράδειγμα, ένας κανόνας επικύρωσης μπορεί να απαιτεί να εισάγεται το όνομα ενός υπαλλήλου με την ίδια ακριβώς μορφή κάθε φορά που χρησιμοποιείται στο σύστημα.
Ένας άλλος κοινός κανόνας επικύρωσης είναι ο έλεγχος εύρους, ο οποίος διασφαλίζει ότι οι αριθμοί βρίσκονται εντός ενός συγκεκριμένου εύρους ή ότι οι ημερομηνίες εμπίπτουν σε ένα συγκεκριμένο εύρος ημερομηνιών. Ένας άλλος τρόπος βελτίωσης της ποιότητας των δεδομένων είναι μέσω διαδικασιών τυποποίησης. Αυτό περιλαμβάνει τη διασφάλιση ότι όλα τα δεδομένα ακολουθούν προκαθορισμένες μορφές και κανόνες, έτσι ώστε να είναι εύκολα κατανοητά και να υποβάλλονται σε επεξεργασία από υπολογιστές.
Η τυποποίηση δεδομένων διευκολύνει τη σύγκριση διαφορετικών συνόλων πληροφοριών και συμβάλλει στη μείωση των ανακρίβειων που προκαλούνται από ανθρώπινο λάθος. Ένας τρίτος τρόπος βελτίωσης της ποιότητας των δεδομένων είναι μέσω των διαδικασιών καθαρισμού. Αυτό περιλαμβάνει τον εντοπισμό και τη διόρθωση εσφαλμένων ή ελλιπών πληροφοριών σε υπάρχουσες αναλυτικά σύνολα δεδομένων. Οι διαδικασίες καθαρισμού μπορεί να περιλαμβάνουν οτιδήποτε, από απλούς χειροκίνητους ελέγχους έως πιο σύνθετους αλγόριθμους που προσδιορίζουν μοτίβα στα δεδομένα. Είναι σημαντικό να παρακολουθείτε την πρόοδο που σημειώθηκε στη βελτίωση της ποιότητας των δεδομένων, ώστε να μπορείτε να προσδιορίσετε εάν χρειάζονται περαιτέρω ενέργειες.
Ποιοι κλάδοι απαιτούν καλή ποιότητα δεδομένων;
Υπάρχουν πολλές βιομηχανίες που βασίζονται στην καλή ποιότητα δεδομένων προκειμένου να λειτουργήσουν σωστά. Αυτοί οι κλάδοι περιλαμβάνουν την υγειονομική περίθαλψη, τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα και τους λιανοπωλητές. Ο κλάδος της υγειονομικής περίθαλψης είναι ένας κλάδος που εξελίσσεται συνεχώς, και μαζί με αυτό έρχεται η ανάγκη για ακριβή δεδομένα. Τα δεδομένα των ασθενών είναι ζωτικής σημασίας για την παροχή της σωστής θεραπείας και φροντίδας στους ασθενείς. Εάν τα δεδομένα δεν είναι ακριβή, μπορεί να οδηγήσει σε λανθασμένες θεραπείες και ακόμη και θάνατο. Υπάρχουν μερικοί διαφορετικοί τύποι δεδομένων που είναι σημαντικοί στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης.
Το πρώτο είναι δημογραφικά δεδομένα, τα οποία περιλαμβάνουν πληροφορίες όπως το όνομα, τη διεύθυνση και τα στοιχεία επικοινωνίας ενός ασθενούς. Είναι σημαντικό να έχετε αυτά τα δεδομένα για να παρακολουθείτε τους ασθενείς και το ιατρικό τους ιστορικό. Ο δεύτερος τύπος δεδομένων είναι τα κλινικά δεδομένα, τα οποία περιλαμβάνουν πληροφορίες για τη διάγνωση, τη θεραπεία και την πρόγνωση του ασθενούς. Είναι σημαντικό να υπάρχουν αυτά τα δεδομένα για να βεβαιωθείτε ότι οι ασθενείς λαμβάνουν την καλύτερη δυνατή φροντίδα.
Χρηματοπιστωτικά ιδρύματα είναι πολύπλοκοι οργανισμοί με πολλά κινούμενα μέρη. Μια μόνο κακή απόφαση μπορεί να έχει εκτεταμένες συνέπειες. Αυτό ισχύει ιδιαίτερα όταν πρόκειται για την ακρίβεια των δεδομένων πελατών. Τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα βασίζονται σε καλή ποιότητα δεδομένων για να λάβουν ορθές αποφάσεις σχετικά με το πού θα διαθέσουν τους πόρους τους. Εάν τα δεδομένα πελατών δεν είναι ακριβή, μπορεί να οδηγήσουν σε εσφαλμένες οικονομικές αποφάσεις, ακόμη και σε χρεοκοπίες. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο είναι τόσο σημαντικό για τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα να έχουν καλό διακυβέρνηση δεδομένων στη θέση.
Δεν είναι μυστικό ότι οι λιανοπωλητές βασίζονται στην καλή ποιότητα δεδομένων. Τα ανακριβή δεδομένα πελατών μπορούν να οδηγήσουν σε κάθε είδους προβλήματα, συμπεριλαμβανομένων των χαμένων πωλήσεων και των μειωμένων κερδών. Ένας από τους κύριους τρόπους με τους οποίους οι λιανοπωλητές μπορούν να εξασφαλίσουν καλή ποιότητα δεδομένων είναι η χρήση μιας λύσης διαχείρισης δεδομένων πελατών (CDM). Μια λύση CDM μπορεί να βοηθήσει στον καθαρισμό, τη συγχώνευση και την ενημέρωση των δεδομένων πελατών, καθιστώντας τα πιο ακριβή και αξιόπιστα. Ένας άλλος τρόπος για να διασφαλίσετε την ποιότητα των δεδομένων είναι να ελέγχετε τακτικά τα δεδομένα των πελατών σας. Αυτό σημαίνει έλεγχο για να βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα είναι ακριβή και ενημερωμένα και διόρθωση τυχόν σφαλμάτων που μπορεί να υπάρχουν.
Διαβάστε επίσης: 5 καλύτερο λογισμικό ανθρώπινου δυναμικού για μικρές επιχειρήσεις
Συμπέρασμα
Οι επιπτώσεις της ποιότητας των δεδομένων στην απόδοση της επιχείρησης δεν μπορούν να υπερτονιστούν και όλα αυτά συνοψίζονται στον τρόπο με τον οποίο η ποιότητα των δεδομένων σας ανταποκρίνεται στον επιδιωκόμενο σκοπό.
Και έχουμε δείξει πόσες βιομηχανίες χρειάζονται την ποιότητα των δεδομένων για να λειτουργήσουν σωστά. Και πρέπει να προσδιορίσετε τις πηγές των ανεπαρκών δεδομένων, εάν θέλετε να βελτιώσετε την ποιότητα των δεδομένων, όπως έχουμε συζητήσει σε αυτό το άρθρο.
Καλά να διαβάσετε αυτό το άρθρο όσο το δυνατόν περισσότερες φορές, αν χρειάζεστε περισσότερες πληροφορίες.
Συστάσεις:
- 5 Υψηλά αμειβόμενες θέσεις οδηγού φορτηγού που πρέπει να γνωρίζετε
- Αρνητικές επιπτώσεις των διαδικτυακών παιχνιδιών στους μαθητές
- Εργασίες που δεν απαιτούν πτυχίο κολεγίου
- Δωρεάν διαδικτυακά μαθήματα στο Πανεπιστήμιο του Χάρβαρντ με Πιστοποιητικό
- Λίστα κορυφαίων πανεπιστημίων στην Αυστραλία με διδακτορικό στην Επιστήμη Δεδομένων
Αφήστε μια απάντηση