Os efectos da calidade dos datos no rendemento empresarial foron expresamente discutidos neste artigo, incluíndo outros consellos importantes.
A calidade dos datos é un termo usado para describir a condición dos datos. A miúdo mídese polo que os datos satisfacen as necesidades do seu propósito. A mala calidade dos datos pode ter un impacto negativo no rendemento empresarial. Pode levar a toma de decisións inexactas, desperdicio de recursos e perda de clientes. Continúa lendo para obter máis información sobre os efectos da calidade dos datos no rendemento empresarial.
Que é a calidade dos datos?
A calidade dos datos é a precisión, a integridade e a actualidade dos datos. É un factor crítico para tomar decisións empresariais acertadas. A precisión é o preto que están os datos da realidade. A integridade é a cantidade de datos que se inclúen no conxunto. A puntualidade é como están actualizados os datos. A relevancia é a importancia dos datos para as operacións comerciais. A calidade dos datos comeza co proceso de recollida de datos, e os datos tamén deben ser accesibles para os usuarios que o necesiten. Métricas de calidade dos datos son unha forma de medir a calidade dos datos. Estas métricas poden axudar ás empresas a comprender o ben que se utilizan os seus datos e as melloras que se poden facer.
Cales son os signos de mala calidade dos datos?
Hai moitos sinais de que os datos poden ser de mala calidade. Algúns dos máis comúns inclúen datos que son inconsistentes, non válidos, desactualizados, duplicados e incorrectos. Os datos inconsistentes ocorren cando os datos se introducen de forma inconsistente en diferentes sistemas ou cando se actualizan manualmente sen seguir un proceso consistente. Por exemplo, o nome dun cliente pode escribirse de forma diferente en sistemas diferentes, ou a idade do mesmo cliente pódese escribir 27 e 28 anos.
Os datos non válidos son causados por unha entrada incorrecta ou por datos que foron corrompidos dalgún xeito. Por exemplo, o prezo dun produto pode introducirse en 1,000,000.3 USD.XNUMX.Os datos desactualizados son causados por datos que non se actualizaron regularmente ou por datos que se arquivaron e xa non son precisos. Por exemplo, a información de contacto dun cliente pode ser precisa desde o mes pasado, pero xa non.
Os datos duplicados prodúcense por datos que foron copiados e pegados varias veces ou por datos que se introduciron máis dunha vez. Por exemplo, o nome dun cliente pode introducirse no sistema dúas veces, con dous enderezos diferentes. Por último, os datos incorrectos prodúcense por datos que foron introducidos de forma incorrecta ou por datos que foron traducidos incorrectamente. Por exemplo, o nome dun cliente pódese introducir como "John" cando se escribe "Johnathan".
Ler tamén: Os 10 mellores programas de doutoramento en empresas en liña
Como melloras a calidade dos datos?
Hai moitas formas de mellorar a calidade dos datos. O primeiro paso é identificar as fontes de datos deficientes. Isto pódese facer revisando os erros de entrada de datos, comprobando rexistros duplicados e identificando información incorrecta ou incompleta. Unha vez identificada a orixe do problema, pódense tomar medidas para corrixilo. Unha forma de mellorar a calidade dos datos é empregando regras de validación.
As regras de validación son conxuntos de instrucións que axudan a garantir que os datos introducidos nun sistema cumpren determinados criterios. Por exemplo, unha regra de validación pode requirir que o nome dun empregado se introduza exactamente no mesmo formato cada vez que se use no sistema.
Outra regra de validación común é a comprobación do intervalo, que garante que os números estean dentro dun determinado intervalo ou que as datas estean dentro dun intervalo de datas específico. Outra forma de mellorar a calidade dos datos é mediante procesos de estandarización. Isto implica garantir que todos os datos seguen formatos e regras predefinidos para que os ordenadores poidan comprender e procesar facilmente.
A estandarización dos datos facilita a comparación de diferentes conxuntos de información e axuda a reducir as imprecisións causadas por erros humanos. Unha terceira forma de mellorar a calidade dos datos é mediante procesos de limpeza. Isto implica identificar e corrixir información incorrecta ou incompleta na existente conxuntos de datos analíticos. Os procesos de limpeza poden implicar calquera cousa, desde simples comprobacións manuais ata algoritmos máis complexos que identifican patróns nos datos. É importante realizar un seguimento dos progresos realizados na mellora da calidade dos datos, para que poida determinar se é necesario tomar máis medidas.
Que industrias requiren unha boa calidade de datos?
Hai moitas industrias que dependen dunha boa calidade de datos para funcionar correctamente. Estas industrias inclúen a saúde, as institucións financeiras e os venda polo miúdo. A industria da saúde é unha que está en constante evolución, e con iso vén a necesidade de contar con datos precisos. Os datos dos pacientes son vitais para proporcionar o tratamento e coidados correctos aos pacientes. Se os datos non son precisos, pode levar a tratamentos incorrectos e mesmo a morte. Hai algúns tipos diferentes de datos que son importantes na industria da saúde.
O primeiro son os datos demográficos, que inclúen información como o nome, o enderezo e a información de contacto dun paciente. É importante ter estes datos para poder facer un seguimento dos pacientes e da súa historia clínica. O segundo tipo de datos son os datos clínicos, que inclúen información sobre o diagnóstico, tratamento e prognóstico dun paciente. É importante ter estes datos para asegurarse de que os pacientes reciben a mellor atención posible.
Institucións financeiras son organizacións complexas con moitas partes móbiles. Unha soa mala decisión pode ter consecuencias de gran alcance. Isto é especialmente certo cando se trata da precisión dos datos dos clientes. As institucións financeiras confían na boa calidade dos datos para tomar decisións acertadas sobre onde destinar os seus recursos. Se os datos dos clientes non son precisos, pode levar a decisións financeiras incorrectas e mesmo a quebras. Por iso é tan importante que as entidades financeiras teñan un bo gobernanza de datos En lugar.
Non é ningún segredo que os venda polo miúdo dependen dunha boa calidade de datos. Os datos inexactos dos clientes poden provocar todo tipo de problemas, incluídas a perda de vendas e a diminución dos beneficios. Unha das principais formas en que os venda polo miúdo poden garantir unha boa calidade dos datos é empregando unha solución de xestión de datos de clientes (CDM). Unha solución CDM pode axudar a limpar, combinar e actualizar os datos dos clientes, facéndoos máis precisos e fiables. Outra forma de garantir a calidade dos datos é auditar regularmente os datos dos seus clientes. Isto significa comprobar que os datos son precisos e actualizados e corrixir os erros que poidan existir.
Ler tamén: Os 5 mellores programas de recursos humanos para pequenas empresas
Conclusión
Non se pode enfatizar demasiado os efectos da calidade dos datos no rendemento empresarial, e todo isto redúcese a como a calidade dos datos cumpre o propósito previsto.
E demostramos cantas industrias necesitan calidade de datos para funcionar correctamente. E cómpre identificar as fontes dos datos deficientes se queres mellorar a calidade dos datos, como comentamos neste artigo.
Fai ben en ler este artigo tantas veces como sexa posible se necesitas máis información.
Recomendacións:
- 5 traballos de condutor de camión ben remunerados que deberías coñecer
- Efectos negativos dos xogos en liña para os estudantes
- Traballos que non requiren un título universitario
- Cursos en liña gratuítos na Universidade de Harvard con certificado
- Lista das mellores universidades de Australia con doutoramento en Data Science
Deixe unha resposta