Les effets de la qualité des données sur les performances de l'entreprise ont été expressément abordés dans cet article, y compris d'autres conseils importants.
La qualité des données est un terme utilisé pour décrire l'état des données. Elle est souvent mesurée par la mesure dans laquelle les données répondent aux besoins de l'objectif visé. Une mauvaise qualité des données peut avoir un impact négatif sur les performances de l'entreprise. Cela peut entraîner une prise de décision inexacte, un gaspillage de ressources et une perte de clients. Continuez votre lecture pour en savoir plus sur les effets de la qualité des données sur les performances des entreprises.
Qu'est-ce que la qualité des données ?
La qualité des données est l'exactitude, l'exhaustivité et l'actualité des données. C'est un facteur essentiel pour prendre des décisions commerciales judicieuses. La précision est la proximité des données avec la réalité. L'exhaustivité est la quantité de données incluses dans l'ensemble. L'actualité est la mise à jour des données. La pertinence est l'importance des données pour les opérations commerciales. La qualité des données commence par le processus de collecte des données, et les données doivent également être accessibles aux utilisateurs qui en ont besoin. Métriques de qualité des données sont un moyen de mesurer la qualité des données. Ces mesures peuvent aider les entreprises à comprendre dans quelle mesure leurs données sont utilisées et quelles améliorations peuvent être apportées.
Quels sont les signes d'une mauvaise qualité des données ?
De nombreux signes indiquent que les données peuvent être de mauvaise qualité. Certaines des plus courantes incluent des données incohérentes, invalides, obsolètes, dupliquées et incorrectes. Des données incohérentes se produisent lorsque des données sont saisies de manière incohérente dans différents systèmes ou lorsqu'elles sont mises à jour manuellement sans suivre un processus cohérent. Par exemple, le nom d'un client peut être orthographié différemment dans différents systèmes, ou le même âge du client peut être entré à la fois 27 et 28.
Les données non valides sont causées par une entrée incorrecte ou par des données qui ont été corrompues d'une manière ou d'une autre. Par exemple, le prix d'un produit peut être entré sous la forme 1,000,000.3 XNUMX XNUMX $.XNUMX. Les données obsolètes sont causées par des données qui n'ont pas été mises à jour régulièrement ou par des données qui ont été archivées et ne sont plus exactes. Par exemple, les coordonnées d'un client peuvent être exactes le mois dernier, mais ne plus être exactes.
Les données en double sont causées par des données qui ont été copiées et collées plusieurs fois ou par des données qui ont été entrées plus d'une fois. Par exemple, le nom d'un client peut être saisi deux fois dans le système, avec deux adresses différentes. Enfin, les données incorrectes sont causées par des données saisies de manière inexacte ou par des données mal traduites. Par exemple, le nom d'un client peut être saisi sous la forme "John" alors qu'il est orthographié "Johnathan".
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Comment améliorez-vous la qualité des données ?
Il existe de nombreuses façons d'améliorer la qualité des données. La première étape consiste à identifier les sources de données médiocres. Cela peut être fait en examinant les erreurs de saisie de données, en vérifiant les enregistrements en double et en identifiant les informations incorrectes ou incomplètes. Une fois la source du problème identifiée, des mesures peuvent être prises pour y remédier. Une façon d'améliorer la qualité des données consiste à utiliser des règles de validation.
Les règles de validation sont des ensembles d'instructions qui aident à garantir que les données saisies dans un système répondent à certains critères. Par exemple, une règle de validation peut exiger que le nom d'un employé soit saisi exactement dans le même format chaque fois qu'il est utilisé dans le système.
Une autre règle de validation courante est une vérification de plage, qui garantit que les nombres se situent dans une certaine plage ou que les dates se situent dans une plage de dates spécifique. Une autre façon d'améliorer la qualité des données consiste à utiliser des processus de normalisation. Cela implique de s'assurer que toutes les données suivent des formats et des règles prédéfinis afin qu'elles puissent être facilement comprises et traitées par les ordinateurs.
La normalisation des données facilite la comparaison de différents ensembles d'informations et aide à réduire les inexactitudes causées par l'erreur humaine. Une troisième façon d'améliorer la qualité des données consiste à utiliser des processus de nettoyage. Cela implique d'identifier et de corriger les informations incorrectes ou incomplètes dans les ensembles de données analytiques. Les processus de nettoyage peuvent impliquer n'importe quoi, de simples vérifications manuelles à des algorithmes plus complexes qui identifient des modèles dans les données. Il est important de suivre les progrès réalisés dans l'amélioration de la qualité des données, afin de pouvoir déterminer si d'autres actions sont nécessaires.
Quels secteurs exigent une bonne qualité des données ?
De nombreuses industries dépendent de la bonne qualité des données pour fonctionner correctement. Ces industries comprennent les soins de santé, les institutions financières et les détaillants. L'industrie de la santé est en constante évolution, et avec cela vient le besoin de données précises. Les données des patients sont essentielles pour fournir le traitement et les soins appropriés aux patients. Si les données ne sont pas exactes, cela peut entraîner des traitements incorrects et même la mort. Il existe différents types de données qui sont importantes dans le secteur de la santé.
Le premier concerne les données démographiques, qui comprennent des informations telles que le nom, l'adresse et les coordonnées d'un patient. Il est important d'avoir ces données afin de garder une trace des patients et de leurs antécédents médicaux. Le deuxième type de données sont les données cliniques, qui comprennent des informations sur le diagnostic, le traitement et le pronostic d'un patient. Il est important de disposer de ces données afin de s'assurer que les patients reçoivent les meilleurs soins possibles.
Institutions financières sont des organisations complexes avec de nombreuses pièces mobiles. Une seule mauvaise décision peut avoir des conséquences considérables. Cela est particulièrement vrai en ce qui concerne l'exactitude des données des clients. Les institutions financières s'appuient sur la bonne qualité des données pour prendre des décisions judicieuses sur l'affectation de leurs ressources. Si les données client ne sont pas exactes, cela peut entraîner des décisions financières incorrectes et même des faillites. C'est pourquoi il est si important pour les institutions financières d'avoir de bonnes gouvernance des données en place.
Ce n'est un secret pour personne que les détaillants dépendent de la bonne qualité des données. Des données client inexactes peuvent entraîner toutes sortes de problèmes, notamment des pertes de ventes et une baisse des bénéfices. L'un des principaux moyens par lesquels les détaillants peuvent garantir une bonne qualité des données consiste à utiliser une solution de gestion des données client (CDM). Une solution CDM peut aider à nettoyer, fusionner et mettre à jour les données client, les rendant plus précises et fiables. Un autre moyen de garantir la qualité des données consiste à auditer régulièrement les données de vos clients. Cela signifie vérifier que les données sont exactes et à jour et corriger les éventuelles erreurs.
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Conclusion
Les effets de la qualité des données sur les performances de l'entreprise ne peuvent pas être surestimés, et tout cela se résume à la façon dont la qualité de vos données répond à l'objectif visé.
Et nous avons montré combien de secteurs ont besoin de données de qualité pour fonctionner correctement. Et vous devez identifier les sources de données médiocres si vous souhaitez améliorer la qualité des données, comme nous l'avons expliqué dans cet article.
Faites bien de lire cet article autant de fois que possible si vous avez besoin de plus d'informations.
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