વ્યવસાય પ્રદર્શન પર ડેટાની ગુણવત્તાની અસરોની અન્ય મહત્વપૂર્ણ ટીપ્સ સહિત આ લેખમાં સ્પષ્ટપણે ચર્ચા કરવામાં આવી છે.
ડેટા ગુણવત્તા એ ડેટાની સ્થિતિનું વર્ણન કરવા માટે વપરાતો શબ્દ છે. તે ઘણીવાર ડેટા તેના ઉદ્દેશિત હેતુની જરૂરિયાતોને કેટલી સારી રીતે પૂર્ણ કરે છે તેના દ્વારા માપવામાં આવે છે. નબળી ડેટા ગુણવત્તાને કારણે વ્યવસાયની કામગીરી પર નકારાત્મક અસર પડી શકે છે. તે અચોક્કસ નિર્ણય લેવા, વેડફાઈ ગયેલા સંસાધનો અને ગ્રાહકોની ખોટ તરફ દોરી શકે છે. વ્યવસાય પ્રદર્શન પર ડેટા ગુણવત્તાની અસરો વિશે વધુ જાણવા માટે વાંચતા રહો.
ડેટા ગુણવત્તા શું છે?
ડેટાની ગુણવત્તા એ ડેટાની ચોકસાઈ, સંપૂર્ણતા અને સમયસરતા છે. વ્યવસાયિક નિર્ણયો લેવા માટે તે એક મહત્વપૂર્ણ પરિબળ છે. ચોકસાઈ એ છે કે ડેટા વાસ્તવિકતાની કેટલી નજીક છે. સંપૂર્ણતા એ છે કે સેટમાં કેટલો ડેટા શામેલ છે. સમયસૂચકતા એ છે કે ડેટા કેટલો અપ-ટૂ-ડેટ છે. વ્યવસાયિક કામગીરી માટે ડેટા કેટલો મહત્વપૂર્ણ છે તે સુસંગતતા છે. ડેટાની ગુણવત્તા ડેટા એકત્રીકરણ પ્રક્રિયાથી શરૂ થાય છે, અને જે વપરાશકર્તાઓને તેની જરૂર હોય તેઓ માટે પણ ડેટા ઍક્સેસિબલ હોવો જોઈએ. ડેટા ગુણવત્તા મેટ્રિક્સ ડેટાની ગુણવત્તા માપવાની એક રીત છે. આ મેટ્રિક્સ વ્યવસાયોને તેમના ડેટાનો કેટલો સારી રીતે ઉપયોગ કરવામાં આવી રહ્યો છે અને તેમાં કયા સુધારાઓ કરી શકાય છે તે સમજવામાં મદદ કરી શકે છે.
ખરાબ ડેટા ગુણવત્તાના સંકેતો શું છે?
એવા ઘણા ચિહ્નો છે કે ડેટા નબળી ગુણવત્તાનો હોઈ શકે છે. કેટલાક સૌથી સામાન્યમાં અસંગત, અમાન્ય, જૂનો, ડુપ્લિકેટ અને ખોટો ડેટાનો સમાવેશ થાય છે. અસંગત ડેટા ત્યારે થાય છે જ્યારે ડેટા વિવિધ સિસ્ટમોમાં અસંગત રીતે દાખલ કરવામાં આવે છે અથવા જ્યારે તે સુસંગત પ્રક્રિયાને અનુસર્યા વિના મેન્યુઅલી અપડેટ કરવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, ગ્રાહકના નામની જોડણી જુદી જુદી સિસ્ટમમાં અલગ-અલગ રીતે થઈ શકે છે, અથવા એક જ ગ્રાહકની ઉંમર 27 અને 28 બંને તરીકે દાખલ થઈ શકે છે.
અમાન્ય ડેટા ખોટા ઇનપુટને કારણે અથવા કોઈ રીતે દૂષિત થયેલ ડેટાને કારણે થાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, ઉત્પાદનની કિંમત $1,000,000.3 તરીકે દાખલ કરવામાં આવી શકે છે. જૂનો ડેટા તે ડેટા કે જે નિયમિતપણે અપડેટ કરવામાં આવ્યો નથી અથવા જે ડેટા આર્કાઇવ કરવામાં આવ્યો છે અને હવે સચોટ નથી તેના કારણે થાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, ગ્રાહકની સંપર્ક માહિતી ગયા મહિનાની જેમ સચોટ હોઈ શકે છે પરંતુ હવે સચોટ નથી.
ડુપ્લિકેટ ડેટા એવા ડેટાને કારણે થાય છે જે ઘણી વખત કૉપિ અને પેસ્ટ કરવામાં આવ્યો હોય અથવા એકથી વધુ વખત દાખલ કરવામાં આવ્યો હોય. ઉદાહરણ તરીકે, ગ્રાહકનું નામ બે અલગ અલગ સરનામાંઓ સાથે સિસ્ટમમાં બે વાર દાખલ થઈ શકે છે. છેલ્લે, ખોટો ડેટા એ ડેટાને કારણે થાય છે જે અચોક્કસ રીતે દાખલ કરવામાં આવ્યો છે અથવા ખોટી રીતે અનુવાદિત કરવામાં આવ્યો છે. ઉદાહરણ તરીકે, ગ્રાહકનું નામ "જ્હોન" તરીકે દાખલ થઈ શકે છે જ્યારે તેની જોડણી "જોનાથન" હોય.
આ પણ વાંચો: ટોચના 10 બિઝનેસ ડોક્ટરલ પ્રોગ્રામ્સ ઓનલાઇન
તમે ડેટાની ગુણવત્તા કેવી રીતે સુધારશો?
ડેટાની ગુણવત્તા સુધારવાની ઘણી રીતો છે. પ્રથમ પગલું એ નબળા ડેટાના સ્ત્રોતોને ઓળખવાનું છે. આ ડેટા એન્ટ્રી ભૂલોની સમીક્ષા કરીને, ડુપ્લિકેટ રેકોર્ડની તપાસ કરીને અને ખોટી અથવા અપૂર્ણ માહિતીને ઓળખીને કરી શકાય છે. એકવાર સમસ્યાના સ્ત્રોતની ઓળખ થઈ જાય, પછી તેને સુધારવા માટે પગલાં લઈ શકાય છે. ડેટાની ગુણવત્તા સુધારવાની એક રીત માન્યતા નિયમોનો ઉપયોગ કરીને છે.
માન્યતા નિયમો એ સૂચનાઓનો સમૂહ છે જે ખાતરી કરવામાં મદદ કરે છે કે સિસ્ટમમાં દાખલ કરેલ ડેટા ચોક્કસ માપદંડોને પૂર્ણ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, માન્યતાના નિયમ માટે જરૂરી હોઈ શકે છે કે જ્યારે પણ સિસ્ટમમાં કર્મચારીનું નામ વપરાય ત્યારે બરાબર એ જ ફોર્મેટમાં દાખલ કરવામાં આવે.
અન્ય સામાન્ય માન્યતા નિયમ એ શ્રેણીની તપાસ છે, જે ખાતરી કરે છે કે સંખ્યાઓ ચોક્કસ શ્રેણીમાં છે અથવા તારીખો ચોક્કસ તારીખ શ્રેણીમાં આવે છે. ડેટાની ગુણવત્તા સુધારવાની બીજી રીત માનકીકરણ પ્રક્રિયાઓ દ્વારા છે. આમાં એ સુનિશ્ચિત કરવાનો સમાવેશ થાય છે કે તમામ ડેટા પૂર્વવ્યાખ્યાયિત ફોર્મેટ અને નિયમોને અનુસરે છે જેથી તે કમ્પ્યુટર દ્વારા સરળતાથી સમજી શકાય અને તેની પ્રક્રિયા કરી શકાય.
ડેટાનું માનકીકરણ માહિતીના વિવિધ સેટની તુલના કરવાનું સરળ બનાવે છે અને માનવીય ભૂલને કારણે થતી અચોક્કસતાઓને ઘટાડવામાં મદદ કરે છે. ડેટાની ગુણવત્તા સુધારવા માટેની ત્રીજી રીત સફાઈ પ્રક્રિયાઓ દ્વારા છે. આમાં અસ્તિત્વમાં રહેલી ખોટી અથવા અપૂર્ણ માહિતીને ઓળખવા અને સુધારવાનો સમાવેશ થાય છે વિશ્લેષણાત્મક ડેટાસેટ્સ. સફાઇ પ્રક્રિયાઓમાં સરળ મેન્યુઅલ ચેકથી માંડીને વધુ જટિલ અલ્ગોરિધમ્સ જે ડેટામાં પેટર્નને ઓળખે છે તે કંઈપણ સામેલ કરી શકે છે. ડેટાની ગુણવત્તા સુધારવામાં થયેલી પ્રગતિનો ટ્રૅક રાખવો મહત્વપૂર્ણ છે, જેથી તમે નક્કી કરી શકો કે આગળની કાર્યવાહીની જરૂર છે કે નહીં.
કયા ઉદ્યોગોને સારી ડેટા ગુણવત્તાની જરૂર છે?
એવા ઘણા ઉદ્યોગો છે જે યોગ્ય રીતે કાર્ય કરવા માટે સારી ડેટા ગુણવત્તા પર આધાર રાખે છે. આ ઉદ્યોગોમાં હેલ્થકેર, નાણાકીય સંસ્થાઓ અને રિટેલર્સનો સમાવેશ થાય છે. હેલ્થકેર ઉદ્યોગ એ એક એવો છે જે સતત વિકસિત થઈ રહ્યો છે, અને તેની સાથે ચોક્કસ ડેટાની જરૂરિયાત આવે છે. દર્દીઓને યોગ્ય સારવાર અને કાળજી પૂરી પાડવા માટે દર્દીનો ડેટા મહત્વપૂર્ણ છે. જો ડેટા સચોટ નથી, તો તે ખોટી સારવાર અને મૃત્યુ પણ તરફ દોરી શકે છે. કેટલાક વિવિધ પ્રકારના ડેટા છે જે હેલ્થકેર ઉદ્યોગમાં મહત્વપૂર્ણ છે.
પ્રથમ ડેમોગ્રાફિક ડેટા છે, જેમાં દર્દીનું નામ, સરનામું અને સંપર્ક માહિતી જેવી માહિતીનો સમાવેશ થાય છે. દર્દીઓ અને તેમના તબીબી ઇતિહાસ પર નજર રાખવા માટે આ ડેટા હોવો મહત્વપૂર્ણ છે. ડેટાનો બીજો પ્રકાર ક્લિનિકલ ડેટા છે, જેમાં દર્દીના નિદાન, સારવાર અને પૂર્વસૂચન અંગેની માહિતીનો સમાવેશ થાય છે. દર્દીઓને શ્રેષ્ઠ સંભવિત સંભાળ મળી રહી છે તેની ખાતરી કરવા માટે આ ડેટા હોવો મહત્વપૂર્ણ છે.
નાણાકીય સંસ્થાઓ ઘણા ફરતા ભાગો સાથે જટિલ સંસ્થાઓ છે. એક પણ ખરાબ નિર્ણયના દૂરગામી પરિણામો આવી શકે છે. ગ્રાહક ડેટાની ચોકસાઈની વાત આવે ત્યારે આ ખાસ કરીને સાચું છે. નાણાકીય સંસ્થાઓ તેમના સંસાધનો ક્યાં ફાળવવા તે અંગે યોગ્ય નિર્ણય લેવા માટે સારી ડેટા ગુણવત્તા પર આધાર રાખે છે. જો ગ્રાહક ડેટા સચોટ નથી, તો તે ખોટા નાણાકીય નિર્ણયો અને નાદારી પણ તરફ દોરી શકે છે. તેથી જ નાણાકીય સંસ્થાઓ માટે સારું હોવું ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે ડેટા ગવર્નન્સ જગ્યા માં.
તે કોઈ રહસ્ય નથી કે રિટેલર્સ સારી ડેટા ગુણવત્તા પર નિર્ભર છે. અચોક્કસ ગ્રાહક ડેટા તમામ પ્રકારની સમસ્યાઓ તરફ દોરી શકે છે, જેમાં વેચાણ ગુમાવવું અને નફો ઘટે છે. ગ્રાહક ડેટા મેનેજમેન્ટ (CDM) સોલ્યુશનનો ઉપયોગ કરીને રિટેલરો સારી ડેટા ગુણવત્તાની ખાતરી કરી શકે તે મુખ્ય રીતોમાંની એક છે. CDM સોલ્યુશન ગ્રાહક ડેટાને સાફ કરવા, મર્જ કરવા અને અપડેટ કરવામાં મદદ કરી શકે છે, તેને વધુ સચોટ અને વિશ્વસનીય બનાવે છે. ડેટાની ગુણવત્તા સુનિશ્ચિત કરવાની બીજી રીત એ છે કે તમારા ગ્રાહક ડેટાનું નિયમિતપણે ઓડિટ કરવું. આનો અર્થ એ છે કે ડેટા સચોટ અને અપ-ટૂ-ડેટ છે તેની ખાતરી કરવા માટે તપાસ કરવી અને અસ્તિત્વમાં હોય તેવી કોઈપણ ભૂલોને સુધારવી.
આ પણ વાંચો: નાના વ્યવસાયો માટે 5 શ્રેષ્ઠ HR સોફ્ટવેર
ઉપસંહાર
વ્યવસાય પ્રદર્શન પર ડેટા ગુણવત્તાની અસરો પર વધુ ભાર આપી શકાતો નથી, અને આ બધું તમારા ડેટાની ગુણવત્તા ઇચ્છિત હેતુને કેવી રીતે પૂર્ણ કરે છે તેના પર ઉકળે છે.
અને અમે બતાવ્યું છે કે કેટલા ઉદ્યોગોને યોગ્ય રીતે કાર્ય કરવા માટે ડેટા ગુણવત્તાની જરૂર છે. અને જો તમે આ લેખમાં ચર્ચા કરી છે તેમ ડેટાની ગુણવત્તા સુધારવા માટે તમારે નબળા ડેટાના સ્ત્રોતોને ઓળખવાની જરૂર છે.
જો તમને વધુ માહિતીની જરૂર હોય તો આ લેખ શક્ય તેટલી વાર વાંચો.
એક જવાબ છોડો