Selles artiklis, sealhulgas muude oluliste näpunäidete kohta, on selgesõnaliselt käsitletud andmete kvaliteedi mõju äritegevusele.
Andmete kvaliteet on mõiste, mida kasutatakse andmete seisundi kirjeldamiseks. Sageli mõõdetakse seda selle järgi, kui hästi andmed vastavad nende kavandatud eesmärgi vajadustele. Halb andmete kvaliteet võib äritegevusele negatiivselt mõjuda. See võib viia ebatäpsete otsuste tegemiseni, ressursside raiskamiseni ja klientide kaotuseni. Jätkake lugemist, et saada lisateavet andmete kvaliteedi mõju kohta ettevõtte toimivusele.
Mis on andmete kvaliteet?
Andmete kvaliteet on andmete täpsus, täielikkus ja õigeaegsus. See on mõistlike äriotsuste tegemisel kriitiline tegur. Täpsus on see, kui lähedal on andmed tegelikkusele. Täielikkus on see, kui palju andmeid komplektis sisaldub. Õigeaegsus on andmete ajakohasus. Asjakohasus näitab, kui olulised on andmed äritegevuse jaoks. Andmete kvaliteet algab andmete kogumise protsessist ning andmed peavad olema kättesaadavad ka kasutajatele, kes neid vajavad. Andmekvaliteedi mõõdikud on viis andmete kvaliteedi mõõtmiseks. Need mõõdikud võivad aidata ettevõtetel mõista, kui hästi nende andmeid kasutatakse ja milliseid parandusi saab teha.
Millised on halva andmekvaliteedi märgid?
On palju märke, et andmed võivad olla halva kvaliteediga. Mõned levinumad on andmed, mis on ebajärjekindlad, kehtetud, aegunud, dubleeritud ja valed. Ebajärjekindlad andmed ilmnevad siis, kui andmed sisestatakse erinevatesse süsteemidesse ebajärjekindlalt või kui neid värskendatakse käsitsi, järgimata ühtset protsessi. Näiteks võib kliendi nimi olla erinevates süsteemides erinevalt kirjutatud või sama kliendi vanuseks võib olla sisestatud nii 27 kui 28.
Kehtetud andmed on põhjustatud valest sisendist või andmetest, mis on mingil viisil rikutud. Näiteks võidakse toote hinnaks sisestada 1,000,000.3 XNUMX XNUMX $.XNUMX. Aegunud andmed on tingitud andmetest, mida ei ole regulaarselt värskendatud, või andmetest, mis on arhiveeritud ja ei ole enam täpsed. Näiteks võib kliendi kontaktteave eelmise kuu seisuga olla täpne, kuid enam mitte.
Dubleerivad andmed on põhjustatud andmetest, mida on mitu korda kopeeritud ja kleebitud, või andmetest, mida on sisestatud mitu korda. Näiteks võidakse kliendi nimi sisestada süsteemi kaks korda kahe erineva aadressiga. Lõpuks põhjustavad valed andmed ebatäpselt sisestatud või valesti tõlgitud andmetest. Näiteks võidakse kliendi nimeks sisestada "John", kui see on kirjutatud "Johnathan".
Samuti loe: 10 parimat äridoktoriprogrammi veebis
Kuidas parandate andmete kvaliteeti?
Andmekvaliteedi parandamiseks on palju võimalusi. Esimene samm on halbade andmete allikate tuvastamine. Seda saab teha andmesisestuse vigade ülevaatamise, topeltkirjete kontrollimise ja ebaõige või mittetäieliku teabe tuvastamise kaudu. Kui probleemi allikas on tuvastatud, saab astuda samme selle parandamiseks. Üks võimalus andmete kvaliteedi parandamiseks on valideerimisreeglite kasutamine.
Valideerimisreeglid on juhiste kogumid, mis aitavad tagada, et süsteemi sisestatud andmed vastavad teatud kriteeriumidele. Näiteks võib valideerimisreegel nõuda, et töötaja nimi sisestatakse täpselt samas vormingus iga kord, kui seda süsteemis kasutatakse.
Teine levinud valideerimisreegel on vahemiku kontroll, mis tagab, et numbrid jäävad teatud vahemikku või et kuupäevad jäävad kindlasse kuupäevavahemikku. Teine võimalus andmete kvaliteedi parandamiseks on standardimisprotsessid. See hõlmab selle tagamist, et kõik andmed järgivad eelnevalt määratletud vorminguid ja reegleid, et arvutid saaksid neid hõlpsasti mõista ja töödelda.
Andmete standardiseerimine muudab erinevate teabekogumite võrdlemise lihtsamaks ja aitab vähendada inimlikest vigadest tingitud ebatäpsusi. Kolmas viis andmete kvaliteedi parandamiseks on puhastusprotsessid. See hõlmab olemasolevas ebaõige või mittetäieliku teabe tuvastamist ja parandamist analüütilised andmekogumid. Puhastusprotsessid võivad hõlmata kõike alates lihtsast käsitsi kontrollimisest kuni keerukamate algoritmideni, mis tuvastavad andmete mustrid. Oluline on jälgida andmete kvaliteedi parandamisel tehtud edusamme, et saaksite otsustada, kas on vaja edasisi meetmeid.
Millised tööstused nõuavad head andmete kvaliteeti?
On palju tööstusharusid, mis tuginevad nõuetekohaseks toimimiseks heale andmekvaliteedile. Nende tööstusharude hulka kuuluvad tervishoid, finantsasutused ja jaemüüjad. Tervishoiutööstus on pidevas arengus ja sellega kaasneb vajadus täpsete andmete järele. Patsiendi andmed on patsientidele õige ravi ja hoolduse tagamiseks üliolulised. Kui andmed pole täpsed, võib see põhjustada vale ravi ja isegi surma. Tervishoiusektoris on olulised mõned erinevat tüüpi andmed.
Esimene neist on demograafilised andmed, mis sisaldavad sellist teavet nagu patsiendi nimi, aadress ja kontaktandmed. Nende andmete olemasolu on oluline patsientide ja nende haiguslugude jälgimiseks. Teist tüüpi andmed on kliinilised andmed, mis sisaldavad teavet patsiendi diagnoosi, ravi ja prognoosi kohta. Nende andmete olemasolu on oluline, et patsiendid saaksid parimat võimalikku ravi.
Finants institutsioonid on keerukad organisatsioonid, millel on palju liikuvaid osi. Ühel halval otsusel võivad olla kaugeleulatuvad tagajärjed. See kehtib eriti kliendiandmete täpsuse kohta. Finantsasutused toetuvad heale andmekvaliteedile, et teha usaldusväärseid otsuseid selle kohta, kuhu oma ressursse paigutada. Kui kliendi andmed ei ole täpsed, võib see kaasa tuua ebaõigeid finantsotsuseid ja isegi pankrotte. Seetõttu on nii oluline, et finantsasutustel oleks hea andmehaldus kohas.
Pole saladus, et jaemüüjad sõltuvad heast andmekvaliteedist. Ebatäpsed kliendiandmed võivad kaasa tuua igasuguseid probleeme, sealhulgas müügi kadu ja kasumi vähenemist. Üks peamisi viise, kuidas jaemüüjad saavad tagada hea andmekvaliteedi, on kliendiandmete haldamise (CDM) lahenduse kasutamine. CDM-lahendus võib aidata kliendiandmeid puhastada, liita ja värskendada, muutes need täpsemaks ja usaldusväärsemaks. Teine võimalus andmete kvaliteedi tagamiseks on oma kliendiandmeid regulaarselt auditeerida. See tähendab andmete täpsuse ja ajakohasuse kontrollimist ning võimalike vigade parandamist.
Samuti loe: 5 parimat personalitarkvara väikeettevõtetele
Järeldus
Andmekvaliteedi mõju äritegevusele ei saa üle tähtsustada ja see kõik taandub sellele, kuidas teie andmete kvaliteet vastab kavandatud eesmärgile.
Ja oleme näidanud, kui paljud tööstused vajavad nõuetekohaseks toimimiseks andmete kvaliteeti. Ja kui soovite parandada andmete kvaliteeti, nagu oleme selles artiklis arutanud, peate tuvastama halbade andmete allikad.
Kui vajate lisateavet, lugege see artikkel läbi nii mitu korda kui võimalik.
Jäta vastus