Datuen kalitateak negozioaren errendimenduan dituen ondorioak espresuki eztabaidatu dira artikulu honetan, beste aholku garrantzitsu batzuk barne.
Datuen kalitatea datuen egoera deskribatzeko erabiltzen den terminoa da. Askotan neurtzen da datuek aurreikusitako xedearen beharrak zenbateraino betetzen dituzten. Datuen kalitate txarrak eragin negatiboa izan dezake negozioaren errendimenduan. Erabaki okerrak hartzea, baliabideak xahutzea eta bezeroak galtzea ekar dezake. Jarraitu irakurtzen datuen kalitateak negozioaren errendimenduan dituen ondorioei buruz gehiago jakiteko.
Zer da datuen kalitatea?
Datuen kalitatea datuen zehaztasuna, osotasuna eta gaurkotasuna da. Faktore kritikoa da negozio-erabaki egokiak hartzeko. Zehaztasuna datuak errealitatetik zenbat hurbil dauden da. Osotasuna da datuen zenbat sartzen den multzoan. Egungotasuna da datuak zein eguneratuak diren. Garrantzitasuna da datuek zenbaterainoko garrantzia duten negozio-eragiketetarako. Datuen kalitatea datuak biltzeko prozesutik hasten da, eta behar duten erabiltzaileek ere eskuragarri egon behar dute datuak. Datuen kalitatearen neurketak datuen kalitatea neurtzeko modu bat dira. Neurri hauek enpresei beren datuak zein ondo erabiltzen diren eta zer hobekuntza egin daitezkeen ulertzen lagun diezaiekete.
Zeintzuk dira datuen kalitate txarraren seinaleak?
Datuak kalitate txarrekoak izan daitezkeen seinale asko daude. Ohikoenetako batzuk koherenteak, baliogabeak, zaharkituak, bikoiztuak eta okerrak diren datuak dira. Datu koherenteak sistema desberdinetan koherentziarik gabe sartzen direnean edo prozesu koherenterik jarraitu gabe eskuz eguneratzen direnean gertatzen dira. Esate baterako, bezero baten izena sistema desberdinetan idatzita egon daiteke, edo bezero beraren adina 27 eta 28 urte gisa sar daiteke.
Datu baliogabeak sarrera oker batek edo nolabait hondatutako datuek eragiten dituzte. Esaterako, produktu baten prezioa $ 1,000,000.3 gisa sar daiteke.XNUMX. Data zaharkituak aldizka eguneratu ez diren datuek edo artxibatu diren eta jada zehatzak ez diren datuek eragiten dute. Esate baterako, baliteke bezero baten kontaktu-informazioa zehatza izatea joan den hilabetetik aurrera, baina gehiago ez izatea.
Datu bikoiztuak hainbat aldiz kopiatu eta itsatsi diren datuek edo behin baino gehiagotan sartu diren datuek eragiten dute. Adibidez, bezero baten izena bi aldiz sar daiteke sisteman, bi helbide ezberdinekin. Azkenik, datu okerrak gaizki sartu diren datuek edo gaizki itzuli diren datuek eragiten dute. Adibidez, bezero baten izena "John" gisa sar daiteke "Johnathan" idazten denean.
Era berean, irakurri: Enpresa doktoregoko 10 programa nagusiak linean
Nola hobetzen duzu datuen kalitatea?
Datuen kalitatea hobetzeko modu asko daude. Lehen urratsa datu txarren iturriak identifikatzea da. Hori egin daiteke datuak sartzeko akatsak aztertuz, erregistro bikoiztuak egiaztatuz eta informazio okerra edo osatugabea identifikatuz. Behin arazoaren jatorria identifikatuta, zuzentzeko urratsak eman daitezke. Datuen kalitatea hobetzeko modu bat baliozkotze-arauak erabiltzea da.
Baliozkotze-arauak sistema batean sartutako datuek irizpide batzuk betetzen dituztela ziurtatzen laguntzen duten argibide multzoak dira. Adibidez, baliozkotze-arau batek langile baten izena sisteman erabiltzen den bakoitzean formatu berdinean sartzea eska dezake.
Beste baliozkotze-arau arrunt bat barrutiaren egiaztapena da, zenbakiak tarte jakin baten barruan daudela edo datak data-tarte jakin batean daudela ziurtatzen duena. Datuen kalitatea hobetzeko beste modu bat estandarizazio prozesuen bidez da. Horrek datu guztiak aurrez zehaztutako formatu eta arauak jarraitzen dituztela ziurtatzea dakar, ordenagailuek erraz ulertu eta prozesatu ahal izateko.
Datu estandarizazioak informazio multzo desberdinak alderatzea errazten du eta giza akatsek eragindako zehaztasun ezak murrizten laguntzen du. Datuen kalitatea hobetzeko hirugarren modu bat garbiketa prozesuen bidez da. Honek lehendik dagoen informazio okerra edo osatugabea identifikatzea eta zuzentzea dakar datu-multzo analitikoak. Garbiketa prozesuek eskuzko egiaztapen sinpleetatik edo datuetan ereduak identifikatzen dituzten algoritmo konplexuagoetaraino izan ditzakete. Garrantzitsua da datuen kalitatea hobetzeko egindako aurrerapenen jarraipena egitea, ekintza gehiago behar diren ala ez erabaki dezazun.
Zein industriak behar dute datuen kalitate ona?
Datuen kalitate onean oinarritzen diren industria asko daude behar bezala funtzionatzeko. Industria horien artean daude osasun-laguntza, finantza-erakundeak eta txikizkariak. Osasun-industria etengabe eboluzionatzen ari dena da, eta horrekin batera datu zehatzen beharra dator. Pazientearen datuak ezinbestekoak dira pazienteei tratamendu eta arreta egokia emateko. Datuak zehatzak ez badira, tratamendu okerrak eta heriotza ere ekar ditzake. Osasungintzan garrantzitsuak diren datu mota batzuk daude.
Lehenengoa datu demografikoak dira, pazientearen izena, helbidea eta harremanetarako informazioa bezalako informazioa biltzen dutenak. Garrantzitsua da datu hauek edukitzea pazienteen eta haien historia medikoaren jarraipena egiteko. Bigarren datu mota datu klinikoak dira, paziente baten diagnostikoari, tratamenduari eta pronostikoari buruzko informazioa barne hartzen dutenak. Garrantzitsua da datu horiek edukitzea pazienteak ahalik eta arreta onena jasotzen ari direla ziurtatzeko.
Finantza erakundeak zati mugikor asko dituzten erakunde konplexuak dira. Erabaki txar bakar batek ondorio handiak izan ditzake. Hau bereziki egia da bezeroen datuen zehaztasunari dagokionez. Finantza-erakundeek datuen kalitate onean oinarritzen dute beren baliabideak non esleitu erabakitzeko. Bezeroen datuak zehatzak ez badira, finantza-erabaki okerrak eta porrotak ere ekar ditzake. Horregatik da hain garrantzitsua finantza erakundeentzat ona izatea datuen gobernantza lekuan.
Ez da sekretua txikizkariak datuen kalitate onean oinarritzen direla. Zehaztasunik gabeko bezeroen datuek mota guztietako arazoak sor ditzakete, salmentak galtzea eta irabaziak gutxitzea barne. Merkatariek datuen kalitate ona bermatzeko modu nagusietako bat bezeroen datuak kudeatzeko (CDM) irtenbide bat erabiltzea da. CDM irtenbide batek bezeroen datuak garbitu, batu eta eguneratzen lagun dezake, zehatzagoak eta fidagarriagoak izan daitezen. Datuen kalitatea ziurtatzeko beste modu bat zure bezeroen datuak aldizka ikuskatzea da. Horrek esan nahi du datuak zehatzak eta eguneratuak direla egiaztatzea eta egon daitezkeen akatsak zuzentzea.
Era berean, irakurri: Enpresa txikientzako 5 HR software onena
Ondorioa
Datuen kalitateak negozioaren errendimenduan dituen ondorioak ezin dira gehiegi azpimarratu, eta hori guztia zure datuen kalitateak aurreikusitako helburuari erantzuten dionean datza.
Eta erakutsi dugu zenbat industriak behar duten datuen kalitatea behar bezala funtzionatzeko. Eta datu txarren iturriak identifikatu behar dituzu datuen kalitatea hobetu nahi baduzu artikulu honetan aipatu dugun bezala.
Ondo egin artikulu hau ahalik eta aldiz irakurtzea informazio gehiago behar baduzu.
Utzi erantzun bat