Tietojen laadun vaikutuksia liiketoiminnan suorituskykyyn on käsitelty tässä artikkelissa, mukaan lukien muita tärkeitä vinkkejä.
Tiedon laatu on termi, jota käytetään kuvaamaan tietojen tilaa. Usein sitä mitataan sillä, kuinka hyvin tiedot vastaavat aiotun käyttötarkoituksensa tarpeita. Huono tiedon laatu voi vaikuttaa negatiivisesti liiketoiminnan suorituskykyyn. Se voi johtaa epätarkkoihin päätöksentekoon, resurssien hukkaan ja asiakkaiden menetykseen. Jatka lukemista saadaksesi lisätietoja tietojen laadun vaikutuksista liiketoiminnan suorituskykyyn.
Mikä on tietojen laatu?
Tiedon laatu on tietojen tarkkuus, täydellisyys ja ajantasaisuus. Se on kriittinen tekijä järkevien liiketoimintapäätösten tekemisessä. Tarkkuus on sitä, kuinka lähellä data on todellisuutta. Täydellisyys tarkoittaa sitä, kuinka suuri osa tiedoista sisältyy joukkoon. Ajantasaisuus on sitä, kuinka ajan tasalla tiedot ovat. Relevanssi kertoo, kuinka tärkeitä data on liiketoiminnalle. Tiedon laatu alkaa tiedonkeruuprosessista, ja tiedon tulee olla myös sitä tarvitsevien käyttäjien saatavilla. Tietojen laatumittarit ovat tapa mitata tiedon laatua. Nämä mittarit voivat auttaa yrityksiä ymmärtämään, kuinka hyvin heidän tietojaan käytetään ja mitä parannuksia voidaan tehdä.
Mitkä ovat merkkejä huonosta tiedonlaadusta?
On monia merkkejä siitä, että tiedot voivat olla huonolaatuisia. Joitakin yleisimpiä ovat tiedot, jotka ovat epäjohdonmukaisia, virheellisiä, vanhentuneita, päällekkäisiä ja virheellisiä. Epäjohdonmukaisia tietoja tapahtuu, kun tietoja syötetään epäjohdonmukaisesti eri järjestelmiin tai kun ne päivitetään manuaalisesti noudattamatta johdonmukaista prosessia. Esimerkiksi asiakkaan nimi voidaan kirjoittaa eri tavalla eri järjestelmissä tai saman asiakkaan ikä voidaan syöttää sekä 27- että 28-vuotiaiksi.
Virheelliset tiedot johtuvat virheellisestä syötöstä tai tiedoista, jotka ovat jollakin tavalla vioittuneet. Tuotteen hinnaksi voidaan syöttää esimerkiksi 1,000,000.3 XNUMX XNUMX $.XNUMX. Vanhentuneet tiedot johtuvat tiedoista, joita ei ole päivitetty säännöllisesti, tai tiedoista, jotka on arkistoitu ja jotka eivät ole enää tarkkoja. Esimerkiksi asiakkaan yhteystiedot voivat olla tarkkoja viime kuussa, mutta eivät enää.
Tietojen kaksoiskappaleet johtuvat tiedoista, jotka on kopioitu ja liitetty useita kertoja tai tiedoista, jotka on syötetty useammin kuin kerran. Esimerkiksi asiakkaan nimi voidaan syöttää järjestelmään kahdesti kahdella eri osoitteella. Lopuksi virheelliset tiedot johtuvat virheellisesti syötetyistä tiedoista tai tiedoista, jotka on käännetty väärin. Esimerkiksi asiakkaan nimeksi voidaan kirjoittaa "John", kun se kirjoitetaan "Johnathan".
Lue myös: 10 parasta liiketalouden tohtoriohjelmaa verkossa
Miten parannat datan laatua?
On monia tapoja parantaa tietojen laatua. Ensimmäinen askel on tunnistaa huonojen tietojen lähteet. Tämä voidaan tehdä tarkistamalla tiedonsyöttövirheet, tarkistamalla tietueiden kaksoiskappaleet ja tunnistamalla virheelliset tai puutteelliset tiedot. Kun ongelman lähde on tunnistettu, voidaan ryhtyä toimiin sen korjaamiseksi. Yksi tapa parantaa tietojen laatua on käyttää validointisääntöjä.
Validointisäännöt ovat ohjeita, jotka auttavat varmistamaan, että järjestelmään syötetyt tiedot täyttävät tietyt kriteerit. Esimerkiksi vahvistussääntö saattaa edellyttää, että työntekijän nimi syötetään täsmälleen samassa muodossa aina, kun sitä käytetään järjestelmässä.
Toinen yleinen vahvistussääntö on ajanjakson tarkistus, joka varmistaa, että luvut ovat tietyllä alueella tai että päivämäärät ovat tietyllä ajanjaksolla. Toinen tapa parantaa tietojen laatua on standardointiprosessit. Tämä edellyttää, että kaikki tiedot noudattavat ennalta määritettyjä muotoja ja sääntöjä, jotta tietokoneet voivat niitä helposti ymmärtää ja käsitellä.
Tietojen standardointi helpottaa eri tietokokonaisuuksien vertailua ja auttaa vähentämään inhimillisistä virheistä johtuvia epätarkkuuksia. Kolmas tapa parantaa tietojen laatua on puhdistusprosessit. Tämä tarkoittaa olemassa olevien virheellisten tai epätäydellisten tietojen tunnistamista ja korjaamista analyyttiset tietojoukot. Puhdistusprosessit voivat sisältää mitä tahansa yksinkertaisista manuaalisista tarkistuksista monimutkaisempiin algoritmeihin, jotka tunnistavat datassa olevia kuvioita. On tärkeää seurata tietojen laadun parantamisen edistymistä, jotta voit määrittää, tarvitaanko lisätoimia.
Mitkä toimialat vaativat hyvää tiedon laatua?
On monia toimialoja, jotka luottavat hyvään tietojen laatuun toimiakseen kunnolla. Näitä toimialoja ovat terveydenhuolto, rahoituslaitokset ja vähittäiskauppiaat. Terveydenhuoltoala kehittyy jatkuvasti, ja sen myötä tarvitaan tarkkoja tietoja. Potilastiedot ovat elintärkeitä, jotta potilaille voidaan tarjota oikeaa hoitoa. Jos tiedot eivät ole tarkkoja, se voi johtaa vääriin hoitoihin ja jopa kuolemaan. On olemassa muutamia erilaisia tietoja, jotka ovat tärkeitä terveydenhuoltoalalla.
Ensimmäinen on demografiset tiedot, jotka sisältävät tietoja, kuten potilaan nimen, osoitteen ja yhteystiedot. Näiden tietojen saaminen on tärkeää, jotta voidaan pitää kirjaa potilaista ja heidän sairaushistoriastaan. Toinen tietotyyppi on kliininen data, joka sisältää tietoa potilaan diagnoosista, hoidosta ja ennusteesta. Näiden tietojen saaminen on tärkeää, jotta voidaan varmistaa, että potilaat saavat parasta mahdollista hoitoa.
Rahoituslaitokset ovat monimutkaisia organisaatioita, joissa on monia liikkuvia osia. Yhdelläkin huonolla päätöksellä voi olla kauaskantoisia seurauksia. Tämä pätee erityisesti asiakastietojen tarkkuuteen. Rahoituslaitokset luottavat tiedon hyvään laatuun tehdäkseen järkeviä päätöksiä resurssien kohdentamisesta. Jos asiakastiedot eivät ole tarkkoja, se voi johtaa vääriin taloudellisiin päätöksiin ja jopa konkursseihin. Tästä syystä on niin tärkeää, että rahoituslaitoksilla on hyvä tiedonhallinta paikallaan.
Ei ole mikään salaisuus, että jälleenmyyjät ovat riippuvaisia hyvästä tiedonlaadusta. Virheelliset asiakastiedot voivat johtaa kaikenlaisiin ongelmiin, kuten menetettyihin myyntiin ja voittojen vähenemiseen. Yksi tärkeimmistä tavoista, joilla jälleenmyyjät voivat varmistaa hyvän tiedonlaadun, on käyttää asiakastietojen hallintaratkaisua (CDM). CDM-ratkaisu voi auttaa puhdistamaan, yhdistämään ja päivittämään asiakastietoja tehden niistä tarkempia ja luotettavampia. Toinen tapa varmistaa tietojen laatu on auditoida asiakastietojasi säännöllisesti. Tämä tarkoittaa tietojen oikeellisuuden ja ajantasaisuuden tarkistamista ja mahdollisten virheiden korjaamista.
Lue myös: 5 parasta HR-ohjelmistoa pienyrityksille
Yhteenveto
Tietojen laadun vaikutuksia liiketoiminnan suorituskykyyn ei voi korostaa liikaa, ja tämä kaikki riippuu siitä, kuinka tietosi laatu täyttää aiottua tarkoitusta.
Ja olemme osoittaneet, kuinka moni toimiala tarvitsee tietojen laatua toimiakseen kunnolla. Ja sinun on tunnistettava huonojen tietojen lähteet, jos haluat parantaa tietojen laatua, kuten olemme käsitelleet tässä artikkelissa.
Lue tämä artikkeli mahdollisimman monta kertaa, jos tarvitset lisätietoja.
Suositukset:
- 5 korkeapalkkaista kuorma-autonkuljettajan työtä, joista sinun pitäisi tietää
- Verkkopelien negatiiviset vaikutukset opiskelijoille
- Työpaikat, jotka eivät vaadi korkeakoulututkintoa
- Ilmaiset online-kurssit Harvardin yliopistossa todistuksella
- Luettelo Australian parhaista yliopistoista, joilla on tohtorintutkinto tietotieteessä
Jätä vastaus