इस आलेख में अन्य महत्वपूर्ण युक्तियों सहित व्यावसायिक प्रदर्शन पर डेटा गुणवत्ता के प्रभावों पर स्पष्ट रूप से चर्चा की गई है।
डेटा गुणवत्ता एक शब्द है जिसका उपयोग डेटा की स्थिति का वर्णन करने के लिए किया जाता है। यह अक्सर इस बात से मापा जाता है कि डेटा अपने इच्छित उद्देश्य की आवश्यकताओं को कितनी अच्छी तरह पूरा करता है। खराब डेटा गुणवत्ता व्यवसाय के प्रदर्शन पर नकारात्मक प्रभाव डाल सकती है। इससे गलत निर्णय लेने, संसाधनों की बर्बादी और ग्राहकों की हानि हो सकती है। व्यावसायिक प्रदर्शन पर डेटा गुणवत्ता के प्रभावों के बारे में अधिक जानने के लिए पढ़ते रहें।
डेटा गुणवत्ता क्या है?
डेटा की गुणवत्ता डेटा की सटीकता, पूर्णता और समयबद्धता है। यह ध्वनि व्यावसायिक निर्णय लेने में एक महत्वपूर्ण कारक है। सटीकता यह है कि डेटा वास्तविकता के कितना करीब है। पूर्णता यह है कि सेट में कितना डेटा शामिल है। समयबद्धता यह है कि डेटा कितना अद्यतित है। प्रासंगिकता यह है कि व्यवसाय संचालन के लिए डेटा कितना महत्वपूर्ण है। डेटा की गुणवत्ता डेटा संग्रह प्रक्रिया से शुरू होती है, और डेटा उन उपयोगकर्ताओं के लिए भी सुलभ होना चाहिए जिन्हें इसकी आवश्यकता है। डेटा गुणवत्ता मेट्रिक्स डेटा की गुणवत्ता को मापने का एक तरीका है। ये मीट्रिक व्यवसायों को यह समझने में मदद कर सकते हैं कि उनके डेटा का कितनी अच्छी तरह उपयोग किया जा रहा है और क्या सुधार किए जा सकते हैं।
खराब डेटा गुणवत्ता के संकेत क्या हैं?
ऐसे कई संकेत हैं कि डेटा खराब गुणवत्ता का हो सकता है। कुछ सबसे आम में डेटा शामिल है जो असंगत, अमान्य, पुराना, डुप्लिकेट और गलत है। असंगत डेटा तब होता है जब डेटा को विभिन्न प्रणालियों में असंगत रूप से दर्ज किया जाता है या जब इसे एक सुसंगत प्रक्रिया का पालन किए बिना मैन्युअल रूप से अपडेट किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक ग्राहक के नाम की अलग-अलग प्रणालियों में अलग-अलग वर्तनी हो सकती है, या एक ही ग्राहक की आयु 27 और 28 दोनों के रूप में दर्ज की जा सकती है।
अमान्य डेटा गलत इनपुट या डेटा के कारण होता है जो किसी तरह से दूषित हो गया है। उदाहरण के लिए, किसी उत्पाद की कीमत $1,000,000.3 के रूप में दर्ज की जा सकती है। पुराना डेटा उस डेटा के कारण होता है जिसे नियमित रूप से अपडेट नहीं किया गया है या डेटा जो संग्रहीत किया गया है और अब सटीक नहीं है। उदाहरण के लिए, किसी ग्राहक की संपर्क जानकारी पिछले महीने की तरह सटीक हो सकती है लेकिन अब सटीक नहीं है।
डुप्लिकेट डेटा कई बार कॉपी और पेस्ट किए गए डेटा या एक से अधिक बार दर्ज किए गए डेटा के कारण होता है। उदाहरण के लिए, एक ग्राहक का नाम सिस्टम में दो अलग-अलग पतों के साथ दो बार दर्ज किया जा सकता है। अंत में, गलत डेटा गलत तरीके से दर्ज किए गए डेटा या गलत तरीके से अनुवादित डेटा के कारण होता है। उदाहरण के लिए, एक ग्राहक का नाम "जॉन" के रूप में दर्ज किया जा सकता है जब इसे "जॉनाथन" लिखा जाता है।
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आप डेटा की गुणवत्ता में सुधार कैसे करते हैं?
डेटा की गुणवत्ता में सुधार करने के कई तरीके हैं। पहला कदम खराब डेटा के स्रोतों की पहचान करना है। यह डेटा प्रविष्टि त्रुटियों की समीक्षा करके, डुप्लिकेट रिकॉर्ड की जांच करके और गलत या अधूरी जानकारी की पहचान करके किया जा सकता है। एक बार समस्या के स्रोत की पहचान हो जाने के बाद, इसे ठीक करने के लिए कदम उठाए जा सकते हैं। सत्यापन नियमों का उपयोग करके डेटा गुणवत्ता में सुधार करने का एक तरीका है।
सत्यापन नियम निर्देशों के समूह हैं जो यह सुनिश्चित करने में मदद करते हैं कि सिस्टम में दर्ज किया गया डेटा कुछ मानदंडों को पूरा करता है। उदाहरण के लिए, एक सत्यापन नियम की आवश्यकता हो सकती है कि किसी कर्मचारी का नाम हर बार सिस्टम में उपयोग किए जाने पर ठीक उसी प्रारूप में दर्ज किया जाए।
एक अन्य सामान्य सत्यापन नियम एक श्रेणी जांच है, जो यह सुनिश्चित करता है कि संख्याएं एक निश्चित सीमा के भीतर हैं या कि तिथियां एक विशिष्ट तिथि सीमा के भीतर आती हैं। मानकीकरण प्रक्रियाओं के माध्यम से डेटा गुणवत्ता में सुधार करने का दूसरा तरीका है। इसमें यह सुनिश्चित करना शामिल है कि सभी डेटा पूर्वनिर्धारित प्रारूपों और नियमों का पालन करते हैं ताकि इसे कंप्यूटर द्वारा आसानी से समझा और संसाधित किया जा सके।
डेटा का मानकीकरण सूचना के विभिन्न सेटों की तुलना करना आसान बनाता है और मानवीय त्रुटि के कारण होने वाली अशुद्धियों को कम करने में मदद करता है। डेटा गुणवत्ता में सुधार करने का तीसरा तरीका सफाई प्रक्रियाओं के माध्यम से है। इसमें मौजूदा में गलत या अधूरी जानकारी की पहचान करना और उसे ठीक करना शामिल है विश्लेषणात्मक डेटासेट. सफाई प्रक्रियाओं में साधारण मैनुअल जांच से लेकर अधिक जटिल एल्गोरिदम तक कुछ भी शामिल हो सकता है जो डेटा में पैटर्न की पहचान करते हैं। डेटा गुणवत्ता में सुधार के लिए हुई प्रगति का ट्रैक रखना महत्वपूर्ण है, ताकि आप यह निर्धारित कर सकें कि आगे की कार्रवाई की आवश्यकता है या नहीं।
किन उद्योगों को अच्छी डेटा गुणवत्ता की आवश्यकता होती है?
ऐसे कई उद्योग हैं जो ठीक से काम करने के लिए अच्छी डेटा गुणवत्ता पर भरोसा करते हैं। इन उद्योगों में स्वास्थ्य सेवा, वित्तीय संस्थान और खुदरा विक्रेता शामिल हैं। स्वास्थ्य सेवा उद्योग वह है जो लगातार विकसित हो रहा है, और इसके साथ ही सटीक डेटा की आवश्यकता आती है। रोगियों के लिए सही उपचार और देखभाल प्रदान करने के लिए रोगी डेटा महत्वपूर्ण है। यदि डेटा सटीक नहीं है, तो इससे गलत उपचार और यहां तक कि मृत्यु भी हो सकती है। कुछ अलग-अलग प्रकार के डेटा हैं जो स्वास्थ्य सेवा उद्योग में महत्वपूर्ण हैं।
पहला जनसांख्यिकीय डेटा है, जिसमें रोगी का नाम, पता और संपर्क जानकारी जैसी जानकारी शामिल होती है। रोगियों और उनके चिकित्सा इतिहास पर नज़र रखने के लिए यह डेटा होना महत्वपूर्ण है। दूसरे प्रकार का डेटा नैदानिक डेटा है, जिसमें रोगी के निदान, उपचार और रोग का निदान की जानकारी शामिल होती है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि रोगियों को सर्वोत्तम संभव देखभाल मिल रही है, यह डेटा होना महत्वपूर्ण है।
वित्तीय संस्थाए कई चलती भागों के साथ जटिल संगठन हैं। एक भी गलत निर्णय के दूरगामी परिणाम हो सकते हैं। यह विशेष रूप से सच है जब ग्राहक डेटा की सटीकता की बात आती है। वित्तीय संस्थान अपने संसाधनों को कहां आवंटित करें, इस बारे में ठोस निर्णय लेने के लिए अच्छी डेटा गुणवत्ता पर भरोसा करते हैं। यदि ग्राहक डेटा सटीक नहीं है, तो इससे गलत वित्तीय निर्णय और यहां तक कि दिवालिया भी हो सकते हैं। यही कारण है कि वित्तीय संस्थानों के लिए अच्छा होना बहुत जरूरी है डेटा शासन जगह में।
यह कोई रहस्य नहीं है कि खुदरा विक्रेता अच्छी डेटा गुणवत्ता पर निर्भर हैं। गलत ग्राहक डेटा सभी प्रकार की समस्याओं को जन्म दे सकता है, जिसमें खोई हुई बिक्री और घटे हुए लाभ शामिल हैं। ग्राहक डेटा प्रबंधन (सीडीएम) समाधान का उपयोग करके खुदरा विक्रेता अच्छी डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित कर सकते हैं, इसका एक मुख्य तरीका है। एक सीडीएम समाधान ग्राहक डेटा को शुद्ध, विलय और अद्यतन करने में मदद कर सकता है, जिससे यह अधिक सटीक और विश्वसनीय बन जाता है। डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करने का दूसरा तरीका यह है कि आप अपने ग्राहक डेटा का नियमित रूप से ऑडिट करें। इसका मतलब है कि यह सुनिश्चित करने के लिए जाँच करना कि डेटा सटीक और अद्यतित है और मौजूद किसी भी त्रुटि को ठीक करना है।
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निष्कर्ष
व्यावसायिक प्रदर्शन पर डेटा गुणवत्ता के प्रभावों पर अधिक जोर नहीं दिया जा सकता है, और यह सब इस बात पर निर्भर करता है कि आपकी डेटा गुणवत्ता कैसे इच्छित उद्देश्य को पूरा करती है।
और हमने दिखाया है कि कितने उद्योगों को ठीक से काम करने के लिए डेटा गुणवत्ता की आवश्यकता होती है। और यदि आपको डेटा की गुणवत्ता में सुधार करना है, तो आपको खराब डेटा के स्रोतों की पहचान करने की आवश्यकता है, जैसा कि हमने इस लेख में चर्चा की है।
यदि आपको अधिक जानकारी की आवश्यकता है तो इस लेख को अधिक से अधिक बार पढ़ने का प्रयास करें।
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