De effekten fan gegevenskwaliteit op bedriuwsprestaasjes binne útdruklik besprutsen yn dit artikel, ynklusyf oare wichtige tips.
Gegevenskwaliteit is in term dy't brûkt wurdt om de tastân fan gegevens te beskriuwen. It wurdt faak mjitten troch hoe goed de gegevens foldogge oan de behoeften fan har beëage doel. Mine gegevenskwaliteit kin in negative ynfloed hawwe op bedriuwsprestaasjes. It kin liede ta ûnkrekte beslútfoarming, fergriemde boarnen, en in ferlies fan klanten. Bliuw lêze om mear te learen oer de effekten fan gegevenskwaliteit op bedriuwsprestaasjes.
Wat is gegevenskwaliteit?
Gegevenskwaliteit is de krektens, folsleinens en aktualiteit fan gegevens. It is in krityske faktor by it meitsjen fan sûne saaklike besluten. Krektens is hoe ticht de gegevens by de realiteit binne. Folsleinens is hoefolle fan 'e gegevens is opnommen yn 'e set. Tidens is hoe aktueel de gegevens binne. Relevânsje is hoe wichtich de gegevens binne foar bedriuwsfiering. Gegevenskwaliteit begjint mei it gegevenssammelingsproses, en de gegevens moatte ek tagonklik wêze foar de brûkers dy't it nedich binne. Metriken foar gegevenskwaliteit binne in manier om de kwaliteit fan gegevens te mjitten. Dizze metriken kinne bedriuwen helpe om te begripen hoe goed har gegevens wurde brûkt en hokker ferbetteringen kinne wurde makke.
Wat binne de tekens fan minne gegevenskwaliteit?
D'r binne in protte tekens dat gegevens fan minne kwaliteit kinne wêze. Guon fan 'e meast foarkommende omfetsje gegevens dy't ynkonsistint, ûnjildich, ferâldere, duplikearre en ferkeard binne. Inkonsistinte gegevens bart as gegevens ynkonsekwint ynfierd wurde yn ferskate systemen of as se mei de hân bywurke wurde sûnder in konsekwint proses te folgjen. Bygelyks, de namme fan in klant kin oars stavere wurde yn ferskate systemen, of de leeftyd fan deselde klant kin wurde ynfierd as sawol 27 as 28.
Unjildige gegevens wurde feroarsake troch ferkearde ynfier of troch gegevens dy't op ien of oare manier skansearre binne. Bygelyks, de priis fan in produkt kin ynfierd wurde as $ 1,000,000.3. Ferâldere gegevens wurde feroarsake troch gegevens dy't net regelmjittich bywurke binne of troch gegevens dy't argivearre binne en net mear krekt binne. Bygelyks, de kontaktynformaasje fan in klant kin krekt wêze as ferline moanne, mar net mear krekt.
Dûbele gegevens wurde feroarsake troch gegevens dy't meardere kearen kopiearre en plakke binne of troch gegevens dy't mear as ien kear ynfierd binne. Bygelyks, de namme fan in klant kin twa kear yn it systeem ynfierd wurde, mei twa ferskillende adressen. As lêste wurde ferkearde gegevens feroarsake troch gegevens dy't ferkeard ynfierd binne of troch gegevens dy't ferkeard oerset binne. Bygelyks, de namme fan in klant kin wurde ynfierd as "John" as it wurdt stavere "Johnathan."
Lês ek: Top 10 Business Doctoral Programs online
Hoe ferbetterje jo de gegevenskwaliteit?
D'r binne in protte manieren om gegevenskwaliteit te ferbetterjen. De earste stap is om de boarnen fan minne gegevens te identifisearjen. Dit kin dien wurde troch flaters yn gegevensynfier te besjen, te kontrolearjen op dûbele records, en ferkearde of ûnfolsleine ynformaasje te identifisearjen. Sadree't de boarne fan it probleem is identifisearre, kinne stappen wurde nommen om it te korrigearjen. Ien manier om gegevenskwaliteit te ferbetterjen is troch validaasjeregels te brûken.
Validaasjeregels binne sets fan ynstruksjes dy't helpe te garandearjen dat de gegevens ynfierd yn in systeem oan bepaalde kritearia foldocht. Bygelyks, in falidaasjeregel kin fereaskje dat de namme fan in meiwurker yn krekt itselde formaat wurdt ynfierd elke kear as it wurdt brûkt yn it systeem.
In oare mienskiplike falidaasjeregel is in berikkontrôle, dy't derfoar soarget dat nûmers binnen in bepaald berik binne of dat datums binnen in spesifyk datumberik falle. In oare manier om gegevenskwaliteit te ferbetterjen is troch standerdisearringsprosessen. Dit hâldt yn om te soargjen dat alle gegevens foarôf definieare formaten en regels folgje, sadat se maklik begrepen en ferwurke wurde kinne troch kompjûters.
Standerdisearring fan gegevens makket it makliker om ferskate sets fan ynformaasje te fergelykjen en helpt om ûnjildigens te ferminderjen dy't feroarsake binne troch minsklike flater. In tredde manier om gegevenskwaliteit te ferbetterjen is troch reinigingsprosessen. Dit omfettet it identifisearjen en korrigearjen fan ferkearde of ûnfolsleine ynformaasje yn besteande analytyske datasets. Reinigingsprosessen kinne alles belûke, fan ienfâldige hânkontrôles oant kompleksere algoritmen dy't patroanen yn 'e gegevens identifisearje. It is wichtich om de foarútgong by it ferbetterjen fan gegevenskwaliteit by te hâlden, sadat jo kinne bepale oft fierdere aksje nedich is.
Hokker yndustry fereaskje goede gegevenskwaliteit?
D'r binne in protte yndustry dy't fertrouwe op goede gegevenskwaliteit om goed te funksjonearjen. Dizze yndustry omfetsje sûnenssoarch, finansjele ynstellingen en retailers. De sûnenssektor is ien dy't konstant evoluearret, en dêrmei komt de needsaak foar krekte gegevens. Patientgegevens binne essensjeel om de juste behanneling en soarch foar pasjinten te leverjen. As de gegevens net krekt binne, kin it liede ta ferkearde behannelingen en sels de dea. D'r binne in pear ferskillende soarten gegevens dy't wichtich binne yn 'e sûnenssektor.
De earste is demografyske gegevens, dy't ynformaasje omfetsje lykas de namme, adres en kontaktynformaasje fan in pasjint. It is wichtich om dizze gegevens te hawwen om pasjinten en har medyske skiednis by te hâlden. It twadde type gegevens is klinyske gegevens, dy't ynformaasje omfetsje oer de diagnoaze, behanneling en prognoaze fan in pasjint. It is wichtich om dizze gegevens te hawwen om derfoar te soargjen dat pasjinten de bêste mooglike soarch krije.
Finansjele ynstellingen binne komplekse organisaasjes mei in protte bewegende dielen. In inkeld min beslút kin fiergeande gefolgen hawwe. Dit is benammen wier as it giet om de krektens fan klantgegevens. Finansjele ynstellingen fertrouwe op goede gegevenskwaliteit om sûne besluten te nimmen oer wêr't se har middels moatte allocearje. As klantgegevens net krekt binne, kin it liede ta ferkearde finansjele besluten en sels falliseminten. Dit is de reden dat it sa wichtich is foar finansjele ynstellingen om goed te hawwen gegevensbestjoer yn plak.
It is gjin geheime dat retailers ôfhinklik binne fan goede gegevenskwaliteit. Unjildige klantgegevens kinne liede ta allerhanne problemen, ynklusyf ferlerne ferkeap en fermindere winsten. Ien fan 'e wichtichste manieren wêrop retailers in goede gegevenskwaliteit kinne soargje is troch in oplossing foar klantgegevensbehear (CDM) te brûken. In CDM-oplossing kin helpe om klantgegevens skjin te meitsjen, te fusearjen en te aktualisearjen, wêrtroch it krekter en betrouberder wurdt. In oare manier om gegevenskwaliteit te garandearjen is om jo klantgegevens regelmjittich te kontrolearjen. Dit betsjut kontrolearjen om te soargjen dat de gegevens akkuraat en aktueel binne en alle flaters korrizjearje dy't bestean kinne.
Lês ek: 5 Bêste HR-software foar lytse bedriuwen
Konklúzje
De effekten fan gegevenskwaliteit op bedriuwsprestaasjes kinne net te folle beklamme wurde, en dit komt allegear del op hoe't jo gegevenskwaliteit oan it beëage doel foldocht.
En wy hawwe sjen litten hoefolle yndustry nedich gegevens kwaliteit te funksjonearjen goed. En jo moatte de boarnen fan minne gegevens identifisearje as jo gegevenskwaliteit moatte ferbetterje, lykas wy hawwe besprutsen yn dit artikel.
Doch it goed om dit artikel sa faak mooglik te lêzen as jo mear ynformaasje nedich binne.
Leave a Reply