Los efectos de la calidad de los datos en el rendimiento comercial se han discutido expresamente en este artículo, incluidos otros consejos importantes.
La calidad de los datos es un término utilizado para describir la condición de los datos. A menudo se mide por qué tan bien los datos satisfacen las necesidades de su propósito previsto. La mala calidad de los datos puede tener un impacto negativo en el rendimiento empresarial. Puede conducir a una toma de decisiones inexacta, recursos desperdiciados y pérdida de clientes. Siga leyendo para obtener más información sobre los efectos de la calidad de los datos en el rendimiento empresarial.
¿Qué es la calidad de los datos?
La calidad de los datos es la exactitud, integridad y puntualidad de los datos. Es un factor crítico para tomar decisiones comerciales acertadas. La precisión es qué tan cerca están los datos de la realidad. La completitud es la cantidad de datos incluidos en el conjunto. La oportunidad es cuán actualizados están los datos. La relevancia es la importancia de los datos para las operaciones comerciales. La calidad de los datos comienza con el proceso de recopilación de datos y los datos también deben ser accesibles para los usuarios que los necesitan. Métricas de calidad de datos son una forma de medir la calidad de los datos. Estas métricas pueden ayudar a las empresas a comprender qué tan bien se utilizan sus datos y qué mejoras se pueden realizar.
¿Cuáles son los signos de la mala calidad de los datos?
Hay muchas señales de que los datos pueden ser de mala calidad. Algunos de los más comunes incluyen datos que son inconsistentes, inválidos, desactualizados, duplicados e incorrectos. Los datos inconsistentes ocurren cuando los datos se ingresan de manera inconsistente en diferentes sistemas o cuando se actualizan manualmente sin seguir un proceso consistente. Por ejemplo, el nombre de un cliente puede estar escrito de manera diferente en diferentes sistemas, o la misma edad del cliente puede ingresarse como 27 y 28.
Los datos no válidos son causados por una entrada incorrecta o por datos que se han dañado de alguna manera. Por ejemplo, el precio de un producto podría ingresarse como $1,000,000.3. Los datos desactualizados son causados por datos que no se han actualizado periódicamente o por datos que se han archivado y ya no son precisos. Por ejemplo, la información de contacto de un cliente puede ser precisa desde el mes pasado, pero ya no lo es.
Los datos duplicados son causados por datos que se han copiado y pegado varias veces o por datos que se han ingresado más de una vez. Por ejemplo, el nombre de un cliente puede ingresarse dos veces en el sistema, con dos direcciones diferentes. Por último, los datos incorrectos son causados por datos que se han ingresado de manera incorrecta o por datos que se han traducido incorrectamente. Por ejemplo, el nombre de un cliente podría ingresarse como "John" cuando se deletrea "Johnathan".
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¿Cómo se mejora la calidad de los datos?
Hay muchas formas de mejorar la calidad de los datos. El primer paso es identificar las fuentes de datos deficientes. Esto se puede hacer revisando los errores de ingreso de datos, verificando registros duplicados e identificando información incorrecta o incompleta. Una vez que se ha identificado la fuente del problema, se pueden tomar medidas para corregirlo. Una forma de mejorar la calidad de los datos es mediante el uso de reglas de validación.
Las reglas de validación son conjuntos de instrucciones que ayudan a garantizar que los datos ingresados en un sistema cumplan con ciertos criterios. Por ejemplo, una regla de validación puede requerir que el nombre de un empleado se ingrese exactamente en el mismo formato cada vez que se use en el sistema.
Otra regla de validación común es una verificación de rango, que asegura que los números estén dentro de un cierto rango o que las fechas estén dentro de un rango de fechas específico. Otra forma de mejorar la calidad de los datos es a través de procesos de estandarización. Esto implica garantizar que todos los datos sigan formatos y reglas predefinidos para que las computadoras puedan entenderlos y procesarlos fácilmente.
La estandarización de los datos facilita la comparación de diferentes conjuntos de información y ayuda a reducir las imprecisiones causadas por errores humanos. Una tercera forma de mejorar la calidad de los datos es a través de procesos de limpieza. Esto implica identificar y corregir información incorrecta o incompleta en los conjuntos de datos analíticos. Los procesos de limpieza pueden involucrar cualquier cosa, desde simples verificaciones manuales hasta algoritmos más complejos que identifican patrones en los datos. Es importante realizar un seguimiento del progreso realizado en la mejora de la calidad de los datos, para que pueda determinar si se necesitan más acciones.
¿Qué industrias requieren buena calidad de datos?
Hay muchas industrias que dependen de la buena calidad de los datos para funcionar correctamente. Estas industrias incluyen atención médica, instituciones financieras y minoristas. La industria de la salud es una que está en constante evolución, y con eso viene la necesidad de datos precisos. Los datos del paciente son vitales para proporcionar el tratamiento y la atención correctos a los pacientes. Si los datos no son precisos, puede dar lugar a tratamientos incorrectos e incluso a la muerte. Hay algunos tipos diferentes de datos que son importantes en la industria de la salud.
El primero son los datos demográficos, que incluyen información como el nombre, la dirección y la información de contacto del paciente. Es importante tener estos datos para llevar un registro de los pacientes y su historial médico. El segundo tipo de datos son los datos clínicos, que incluyen información sobre el diagnóstico, el tratamiento y el pronóstico de un paciente. Es importante tener estos datos para asegurarse de que los pacientes reciban la mejor atención posible.
Instituciones financieras son organizaciones complejas con muchas partes móviles. Una sola mala decisión puede tener consecuencias de largo alcance. Esto es especialmente cierto cuando se trata de la precisión de los datos del cliente. Las instituciones financieras confían en la buena calidad de los datos para tomar decisiones acertadas sobre dónde asignar sus recursos. Si los datos de los clientes no son precisos, pueden dar lugar a decisiones financieras incorrectas e incluso a la quiebra. Por eso es tan importante que las instituciones financieras tengan buenos el gobierno de datos .
No es ningún secreto que los minoristas dependen de la buena calidad de los datos. Los datos inexactos de los clientes pueden generar todo tipo de problemas, incluida la pérdida de ventas y la disminución de las ganancias. Una de las principales formas en que los minoristas pueden garantizar una buena calidad de los datos es mediante el uso de una solución de gestión de datos del cliente (CDM). Una solución CDM puede ayudar a limpiar, fusionar y actualizar los datos de los clientes, haciéndolos más precisos y confiables. Otra forma de garantizar la calidad de los datos es auditar los datos de sus clientes con regularidad. Esto significa verificar que los datos sean precisos y actualizados y corregir cualquier error que pueda existir.
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Conclusión
Los efectos de la calidad de los datos en el rendimiento empresarial no se pueden enfatizar demasiado, y todo esto se reduce a cómo la calidad de los datos cumple con el propósito previsto.
Y hemos demostrado cuántas industrias necesitan calidad de datos para funcionar correctamente. Y debe identificar las fuentes de datos deficientes si desea mejorar la calidad de los datos, como hemos discutido en este artículo.
Haz bien en leer este artículo tantas veces como sea posible si necesitas más información.
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