اثرات کیفیت داده ها بر عملکرد تجاری به صراحت در این مقاله از جمله نکات مهم دیگر مورد بحث قرار گرفته است.
کیفیت داده اصطلاحی است که برای توصیف وضعیت داده ها استفاده می شود. اغلب با توجه به اینکه داده ها نیازهای هدف مورد نظر خود را برآورده می کنند، اندازه گیری می شود. کیفیت پایین داده ها می تواند تأثیر منفی بر عملکرد کسب و کار داشته باشد. می تواند منجر به تصمیم گیری نادرست، هدر رفتن منابع و از دست دادن مشتریان شود. به خواندن ادامه دهید تا درباره تاثیرات کیفیت داده ها بر عملکرد کسب و کار بیشتر بدانید.
کیفیت داده چیست؟
کیفیت داده ها دقت، کامل بودن و به موقع بودن داده ها است. این یک عامل حیاتی در اتخاذ تصمیمات صحیح تجاری است. دقت این است که داده ها چقدر به واقعیت نزدیک هستند. کامل بودن این است که چه مقدار از داده ها در مجموعه گنجانده شده است. به موقع بودن میزان به روز بودن داده ها است. ارتباط میزان اهمیت داده ها برای عملیات تجاری است. کیفیت دادهها با فرآیند جمعآوری دادهها شروع میشود و دادهها باید برای کاربرانی که به آن نیاز دارند نیز قابل دسترسی باشد. معیارهای کیفیت داده روشی برای اندازه گیری کیفیت داده ها هستند. این معیارها میتواند به کسبوکارها کمک کند تا بفهمند دادههایشان چقدر خوب استفاده میشود و چه پیشرفتهایی میتوان انجام داد.
نشانه های کیفیت بد داده ها چیست؟
نشانه های زیادی وجود دارد که داده ها ممکن است کیفیت پایینی داشته باشند. برخی از رایجترین آنها شامل دادههایی است که متناقض، نامعتبر، قدیمی، تکراری و نادرست هستند. دادههای ناسازگار زمانی اتفاق میافتد که دادهها به طور متناقض در سیستمهای مختلف وارد میشوند یا زمانی که بهصورت دستی و بدون پیروی از یک فرآیند ثابت بهروزرسانی میشوند. به عنوان مثال، نام یک مشتری ممکن است در سیستم های مختلف املای متفاوتی داشته باشد، یا سن مشتری مشابه ممکن است 27 و 28 سال وارد شود.
داده های نامعتبر به دلیل ورودی نادرست یا داده هایی است که به نوعی خراب شده اند. به عنوان مثال، قیمت یک محصول ممکن است به عنوان 1,000,000.3 دلار وارد شود.XNUMX. داده های قدیمی ناشی از داده هایی است که به طور منظم به روز نشده اند یا داده هایی که بایگانی شده اند و دیگر دقیق نیستند. برای مثال، اطلاعات تماس مشتری ممکن است از ماه گذشته دقیق باشد اما دیگر دقیق نباشد.
داده های تکراری به دلیل داده هایی است که چندین بار کپی و پیست شده اند یا داده هایی که بیش از یک بار وارد شده اند. به عنوان مثال، نام یک مشتری ممکن است دو بار با دو آدرس مختلف وارد سیستم شود. در نهایت، داده های نادرست ناشی از داده هایی است که اشتباه وارد شده اند یا داده هایی که به اشتباه ترجمه شده اند. به عنوان مثال، نام یک مشتری ممکن است به عنوان "جان" وارد شود زمانی که "جاناتان" نوشته شود.
همچنین خواندن: 10 برنامه برتر دکتری کسب و کار آنلاین
چگونه کیفیت داده ها را بهبود می دهید؟
راه های زیادی برای بهبود کیفیت داده ها وجود دارد. اولین قدم شناسایی منابع داده های ضعیف است. این کار را می توان با بررسی خطاهای ورود داده ها، بررسی سوابق تکراری و شناسایی اطلاعات نادرست یا ناقص انجام داد. پس از شناسایی منبع مشکل، می توان اقداماتی را برای اصلاح آن انجام داد. یکی از راههای بهبود کیفیت داده، استفاده از قوانین اعتبارسنجی است.
قوانین اعتبارسنجی مجموعهای از دستورالعملها هستند که به اطمینان از اینکه دادههای وارد شده به یک سیستم دارای معیارهای خاصی هستند کمک میکنند. برای مثال، یک قانون اعتبارسنجی ممکن است مستلزم این باشد که نام کارمند هر بار که در سیستم استفاده میشود دقیقاً با همان قالب وارد شود.
یکی دیگر از قوانین رایج اعتبارسنجی، بررسی محدوده است، که تضمین می کند که اعداد در محدوده خاصی قرار دارند یا اینکه تاریخ ها در محدوده تاریخ خاصی قرار می گیرند. راه دیگر برای بهبود کیفیت داده ها از طریق فرآیندهای استانداردسازی است. این شامل حصول اطمینان از این است که همه داده ها از فرمت ها و قوانین از پیش تعریف شده پیروی می کنند تا بتوانند به راحتی توسط رایانه ها درک و پردازش شوند.
استانداردسازی داده ها مقایسه مجموعه های مختلف اطلاعات را آسان تر می کند و به کاهش نادرستی های ناشی از خطای انسانی کمک می کند. راه سوم برای بهبود کیفیت داده ها از طریق فرآیندهای پاکسازی است. این شامل شناسایی و تصحیح اطلاعات نادرست یا ناقص موجود است مجموعه داده های تحلیلی. فرآیندهای پاکسازی می تواند شامل هر چیزی باشد، از بررسی های دستی ساده گرفته تا الگوریتم های پیچیده تر که الگوهای موجود در داده ها را شناسایی می کنند. پیگیری پیشرفت های انجام شده در بهبود کیفیت داده ها مهم است، بنابراین می توانید تعیین کنید که آیا اقدامات بیشتری لازم است یا خیر.
چه صنایعی به کیفیت داده خوب نیاز دارند؟
صنایع زیادی وجود دارند که برای عملکرد صحیح به کیفیت داده های خوب متکی هستند. این صنایع شامل مراقبت های بهداشتی، موسسات مالی و خرده فروشان می شود. صنعت مراقبت های بهداشتی صنعتی است که به طور مداوم در حال تحول است و به همراه آن نیاز به داده های دقیق وجود دارد. داده های بیمار برای ارائه درمان و مراقبت صحیح برای بیماران حیاتی است. اگر داده ها دقیق نباشد، می تواند منجر به درمان های نادرست و حتی مرگ شود. انواع مختلفی از داده ها وجود دارد که در صنعت مراقبت های بهداشتی مهم هستند.
اولین مورد، داده های جمعیت شناختی است که شامل اطلاعاتی مانند نام، آدرس و اطلاعات تماس بیمار است. داشتن این داده ها برای پیگیری بیماران و سابقه پزشکی آنها مهم است. نوع دوم داده ها، داده های بالینی هستند که شامل اطلاعات مربوط به تشخیص، درمان و پیش آگهی بیمار است. داشتن این داده ها برای اطمینان از اینکه بیماران بهترین مراقبت ممکن را دریافت می کنند مهم است.
موسسات مالی سازمان های پیچیده ای هستند که قطعات متحرک زیادی دارند. یک تصمیم بد می تواند عواقب گسترده ای داشته باشد. این به ویژه در مورد دقت داده های مشتری صادق است. موسسات مالی برای تصمیم گیری صحیح در مورد محل تخصیص منابع خود به کیفیت داده های خوب متکی هستند. اگر داده های مشتری دقیق نباشد، می تواند منجر به تصمیمات مالی نادرست و حتی ورشکستگی شود. به همین دلیل است که برای موسسات مالی خوب است بسیار مهم است حاکمیت داده ها در محل
بر کسی پوشیده نیست که خرده فروشان به کیفیت خوب داده متکی هستند. داده های نادرست مشتری می تواند منجر به انواع مشکلات از جمله فروش از دست رفته و کاهش سود شود. یکی از راههای اصلی که خردهفروشان میتوانند از کیفیت دادههای خوب اطمینان حاصل کنند، استفاده از راهحل مدیریت دادههای مشتری (CDM) است. یک راه حل CDM می تواند به پاکسازی، ادغام و به روز رسانی داده های مشتری کمک کند و آن را دقیق تر و قابل اعتمادتر کند. راه دیگر برای اطمینان از کیفیت داده ها این است که به طور منظم داده های مشتری خود را بررسی کنید. این به معنای بررسی دقیق و به روز بودن داده ها و تصحیح هر گونه خطای ممکن است.
همچنین خواندن: 5 بهترین نرم افزار منابع انسانی برای مشاغل کوچک
نتیجه
نمی توان بر تأثیر کیفیت داده ها بر عملکرد کسب و کار بیش از حد تأکید کرد، و این همه به این بستگی دارد که چگونه کیفیت داده های شما به هدف مورد نظر می رسد.
و ما نشان دادهایم که چند صنعت برای عملکرد صحیح به کیفیت داده نیاز دارند. و اگر میخواهید کیفیت دادهها را همانطور که در این مقاله بحث کردیم، بهبود بخشید، باید منابع دادههای ضعیف را شناسایی کنید.
اگر به اطلاعات بیشتری نیاز دارید، بهتر است این مقاله را تا جایی که ممکن است بخوانید.
پاسخ دهید