La efikoj de datumkvalito sur komerca agado estis eksplicite diskutitaj en ĉi tiu artikolo inkluzive de aliaj gravaj konsiletoj.
Datumkvalito estas termino uzata por priskribi la kondiĉon de datumoj. Ĝi ofte estas mezurita per kiom bone la datumoj renkontas la bezonojn de sia celita celo. Malbona datumkvalito povas havi negativan efikon al komerca agado. Ĝi povas konduki al malpreciza decido, malŝpari rimedojn kaj perdon de klientoj. Daŭre legu por lerni pli pri la efikoj de datumkvalito sur komerca rendimento.
Kio estas datumkvalito?
Datuma kvalito estas la precizeco, kompleteco kaj ĝustatempeco de datumoj. Ĝi estas kritika faktoro por fari solidajn komercajn decidojn. Precizeco estas kiom proksime la datumoj estas al realeco. Kompleteco estas kiom multe de la datumoj estas inkluzivita en la aro. Ĝustemo estas kiom ĝisdataj la datumoj estas. Graveco estas kiom gravas la datumoj por komercaj operacioj. Datumkvalito komenciĝas per la datumkolekta procezo, kaj la datumoj ankaŭ devas esti alireblaj por la uzantoj kiuj bezonas ĝin. Datumkvalita metriko estas maniero mezuri la kvaliton de datumoj. Ĉi tiuj metrikoj povas helpi entreprenojn kompreni kiom bone iliaj datumoj estas uzataj kaj kiaj plibonigoj povas esti faritaj.
Kio estas la signoj de malbona datuma kvalito?
Estas multaj signoj, ke datumoj povas esti de malbona kvalito. Iuj el la plej oftaj inkluzivas datumojn malkonsekvencajn, nevalidajn, malmodernajn, duobligitajn kaj malĝustajn. Nekonsekvencaj datenoj okazas kiam datumoj estas enmetitaj malkonsekvence en malsamajn sistemojn aŭ kiam ĝi estas ĝisdatigita permane sen sekvi konsekvencan procezon. Ekzemple, nomo de kliento povus esti literumita alimaniere en malsamaj sistemoj, aŭ la aĝo de la sama kliento povus esti enigita kiel kaj 27 kaj 28.
Nevalidaj datumoj estas kaŭzitaj de malĝusta enigo aŭ de datumoj iel koruptitaj. Ekzemple, la prezo de produkto povus esti enigita kiel $1,000,000.3.Malaktualaj datumoj estas kaŭzitaj de datumoj kiuj ne estis ĝisdatigitaj regule aŭ de datumoj kiuj estis arkivitaj kaj ne plu estas precizaj. Ekzemple, la kontaktinformoj de kliento povus esti precizaj ekde la pasinta monato sed ne plu precizaj.
Duoblaj datumoj estas kaŭzitaj de datumoj, kiuj estis kopiitaj kaj algluitaj plurfoje, aŭ de datumoj, kiuj estis enigitaj pli ol unufoje. Ekzemple, nomo de kliento povus esti enigita en la sistemon dufoje, kun du malsamaj adresoj. Laste, malĝustaj datumoj estas kaŭzitaj de datumoj, kiuj estis enmetitaj malĝuste, aŭ de datumoj, kiuj estis malĝuste tradukitaj. Ekzemple, nomo de kliento povus esti enigita kiel "Johano" kiam ĝi estas literumita "Johnathan".
Ankaŭ Legu: Supraj 10 Komercaj Doktoraj Programoj interrete
Kiel vi plibonigas la datumkvaliton?
Estas multaj manieroj plibonigi datuman kvaliton. La unua paŝo estas identigi la fontojn de malbonaj datumoj. Ĉi tio povas esti farita per revizio de eraroj de eniro de datumoj, kontrolado de duplikataj registroj kaj identigado de malĝustaj aŭ nekompletaj informoj. Post kiam la fonto de la problemo estas identigita, paŝoj povas esti prenitaj por korekti ĝin. Unu maniero plibonigi datumkvaliton estas uzi validigajn regulojn.
Validaj reguloj estas aroj de instrukcioj, kiuj helpas certigi, ke la datumoj enigitaj en sistemon plenumas iujn kriteriojn. Ekzemple, validuma regulo povus postuli, ke la nomo de dungito estu enmetita precize en la sama formato ĉiufoje kiam ĝi estas uzata en la sistemo.
Alia ofta valida regulo estas intervalkontrolo, kiu certigas ke nombroj estas ene de certa intervalo aŭ ke datoj falas ene de specifa datintervalo. Alia maniero plibonigi datumkvaliton estas per normigaj procezoj. Ĉi tio implicas certigi, ke ĉiuj datumoj sekvas antaŭdifinitajn formatojn kaj regulojn, por ke ĝi estu facile komprenebla kaj prilaborita de komputiloj.
Normigi datumojn faciligas kompari malsamajn arojn de informoj kaj helpas redukti erarojn kaŭzitajn de homa eraro. Tria maniero plibonigi datumkvaliton estas per purigaj procezoj. Ĉi tio implikas identigi kaj korekti malĝustajn aŭ nekompletajn informojn en ekzistantaj analizaj datumaroj. Purigaj procezoj povas impliki ion ajn de simplaj manaj kontroloj ĝis pli kompleksaj algoritmoj, kiuj identigas ŝablonojn en la datumoj. Gravas observi la progreson faritan en la plibonigo de datumkvalito, por ke vi povu determini ĉu necesas plua ago.
Kiuj industrioj postulas bonan datumkvaliton?
Estas multaj industrioj, kiuj dependas de bona datumkvalito por funkcii ĝuste. Ĉi tiuj industrioj inkluzivas sanservon, financajn instituciojn kaj podetalistojn. La sanindustrio estas unu kiu konstante evoluas, kaj kun tio venas la bezono de precizaj datumoj. Pacientaj datumoj estas esencaj por provizi la ĝustan traktadon kaj prizorgon por pacientoj. Se la datumoj ne estas precizaj, ĝi povas konduki al malĝustaj traktadoj kaj eĉ morto. Estas kelkaj malsamaj specoj de datumoj, kiuj estas gravaj en la sanindustrio.
La unua estas demografiaj datumoj, kiuj inkluzivas informojn kiel la nomo de paciento, adreso kaj kontaktinformoj. Gravas havi ĉi tiujn datumojn por konservi trakon de pacientoj kaj ilia medicina historio. La dua speco de datumoj estas klinikaj datumoj, kiuj inkluzivas informojn pri la diagnozo, traktado kaj prognozo de paciento. Gravas havi ĉi tiujn datumojn por certigi, ke pacientoj ricevas la plej bonan eblan zorgon.
Financaj institucioj estas kompleksaj organizoj kun multaj moviĝantaj partoj. Ununura malbona decido povas havi vastajn sekvojn. Ĉi tio estas precipe vera kiam temas pri la precizeco de klientdatenoj. Financaj institucioj dependas de bona datuma kvalito por fari solidajn decidojn pri kie asigni siajn rimedojn. Se klientdatenoj ne estas precizaj, ĝi povas konduki al malĝustaj financaj decidoj kaj eĉ bankrotoj. Tial estas tiel grave ke financaj institucioj havu bonon datumregado surloke.
Ne estas sekreto, ke podetalistoj dependas de bona datuma kvalito. Neprecizaj klientdatenoj povas konduki al ĉiaj problemoj, inkluzive de perditaj vendoj kaj malpliigitaj profitoj. Unu el la ĉefaj manieroj, ke podetalistoj povas certigi bonan datumkvaliton, estas uzante solvon pri administrado de datumoj de klientoj (CDM). CDM-solvo povas helpi purigi, kunfandi kaj ĝisdatigi klientajn datumojn, igante ĝin pli preciza kaj fidinda. Alia maniero certigi datumkvaliton estas regule revizii viajn klientajn datumojn. Ĉi tio signifas kontroli por certigi, ke la datumoj estas precizaj kaj ĝisdatigitaj kaj korekti eventualajn erarojn, kiuj povas ekzisti.
Ankaŭ Legu: 5 Plej Bona HR-Programaro por Malgrandaj Komercoj
konkludo
La efikoj de datumkvalito sur komerca rendimento ne povas esti tro emfazitaj, kaj ĉi tio ĉio resumas al kiel via datumkvalito renkontas la celitan celon.
Kaj ni montris kiom da industrioj bezonas datumkvaliton por funkcii ĝuste. Kaj vi devas identigi la fontojn de malbonaj datumoj se vi volas plibonigi la kvaliton de la datumoj, kiel ni diskutis en ĉi tiu artikolo.
Bone legi ĉi tiun artikolon kiel eble plej multajn fojojn se vi bezonas pli da informoj.
Lasi Respondon