Učinci kvalitete podataka na poslovnu izvedbu izričito su razmotreni u ovom članku, uključujući i druge važne savjete.
Kvaliteta podataka je izraz koji se koristi za opisivanje stanja podataka. Često se mjeri prema tome koliko dobro podaci zadovoljavaju potrebe svoje namjene. Loša kvaliteta podataka može imati negativan utjecaj na poslovanje. To može dovesti do netočnog donošenja odluka, uzaludnih resursa i gubitka kupaca. Nastavite čitati kako biste saznali više o učincima kvalitete podataka na poslovnu izvedbu.
Što je kvaliteta podataka?
Kvaliteta podataka je točnost, potpunost i pravodobnost podataka. To je ključni čimbenik u donošenju dobrih poslovnih odluka. Točnost je koliko su podaci blizu stvarnosti. Potpunost je koliko je podataka uključeno u skup. Pravovremenost je koliko su podaci ažurni. Relevantnost je koliko su podaci važni za poslovanje. Kvaliteta podataka počinje procesom prikupljanja podataka, a podaci također moraju biti dostupni korisnicima kojima su potrebni. Mjerila kvalitete podataka su način mjerenja kvalitete podataka. Ove metrike mogu pomoći tvrtkama da razumiju koliko se dobro koriste njihovi podaci i koja se poboljšanja mogu učiniti.
Koji su znakovi loše kvalitete podataka?
Mnogo je znakova da su podaci možda loše kvalitete. Neki od najčešćih uključuju podatke koji su nedosljedni, nevažeći, zastarjeli, duplicirani i netočni. Nedosljedni podaci se događaju kada se podaci nedosljedno unose u različite sustave ili kada se ažuriraju ručno bez praćenja dosljednog procesa. Na primjer, ime klijenta može biti različito napisano u različitim sustavima ili se dob istog klijenta može unijeti kao 27 i 28.
Nevažeći podaci uzrokovani su netočnim unosom ili podacima koji su na neki način oštećeni. Na primjer, cijena proizvoda može se unijeti kao 1,000,000.3 USD.XNUMX. Zastarjeli podaci uzrokovani su podacima koji nisu redovito ažurirani ili podacima koji su arhivirani i više nisu točni. Na primjer, podaci za kontakt korisnika mogu biti točni od prošlog mjeseca, ali više nisu točni.
Duplicirani podaci nastaju zbog podataka koji su kopirani i zalijepljeni više puta ili zbog podataka koji su uneseni više puta. Na primjer, ime klijenta može biti uneseno u sustav dva puta, s dvije različite adrese. Na kraju, netočni podaci uzrokovani su podacima koji su netočno uneseni ili podacima koji su netočno prevedeni. Na primjer, ime klijenta može biti uneseno kao "John" kada je napisano "Johnathan".
Također pročitajte: Top 10 poslovnih doktorskih programa online
Kako poboljšavate kvalitetu podataka?
Postoji mnogo načina za poboljšanje kvalitete podataka. Prvi korak je identificirati izvore loših podataka. To se može učiniti pregledom pogrešaka pri unosu podataka, provjerom dupliciranih zapisa i identificiranjem netočnih ili nepotpunih informacija. Nakon što se identificira izvor problema, mogu se poduzeti koraci za njegovo ispravljanje. Jedan od načina poboljšanja kvalitete podataka je korištenje pravila provjere valjanosti.
Pravila provjere valjanosti su skupovi uputa koje pomažu osigurati da podaci uneseni u sustav zadovoljavaju određene kriterije. Na primjer, pravilo provjere valjanosti može zahtijevati da se ime zaposlenika unese u potpuno istom formatu svaki put kada se koristi u sustavu.
Još jedno uobičajeno pravilo provjere je provjera raspona, koja osigurava da su brojevi unutar određenog raspona ili da datumi spadaju unutar određenog datumskog raspona. Drugi način poboljšanja kvalitete podataka je putem procesa standardizacije. To uključuje osiguravanje da svi podaci slijede unaprijed definirane formate i pravila tako da ih računala mogu lako razumjeti i obraditi.
Standardiziranje podataka olakšava usporedbu različitih skupova informacija i pomaže smanjiti netočnosti uzrokovane ljudskom pogreškom. Treći način poboljšanja kvalitete podataka je proces čišćenja. To uključuje prepoznavanje i ispravljanje netočnih ili nepotpunih informacija u postojećim analitički skupovi podataka. Procesi čišćenja mogu uključivati bilo što, od jednostavnih ručnih provjera do složenijih algoritama koji identificiraju obrasce u podacima. Važno je pratiti napredak postignut u poboljšanju kvalitete podataka kako biste mogli utvrditi jesu li potrebne daljnje radnje.
Koje industrije zahtijevaju dobru kvalitetu podataka?
Postoje mnoge industrije koje se oslanjaju na dobru kvalitetu podataka kako bi pravilno funkcionirale. Te industrije uključuju zdravstvo, financijske institucije i trgovce na malo. Zdravstvena industrija se stalno razvija, a s time dolazi i potreba za točnim podacima. Podaci o pacijentima ključni su za pružanje ispravnog liječenja i skrbi za pacijente. Ako podaci nisu točni, to može dovesti do nepravilnog liječenja, pa čak i smrti. Postoji nekoliko različitih vrsta podataka koji su važni u zdravstvenoj industriji.
Prvi su demografski podaci, koji uključuju podatke kao što su ime pacijenta, adresa i podaci za kontakt. Važno je imati ove podatke kako bismo pratili pacijente i njihovu povijest bolesti. Druga vrsta podataka su klinički podaci, koji uključuju informacije o dijagnozi, liječenju i prognozi pacijenta. Važno je imati ove podatke kako bismo bili sigurni da pacijenti dobivaju najbolju moguću skrb.
Financijske institucije su složene organizacije s mnogo pokretnih dijelova. Jedna loša odluka može imati dalekosežne posljedice. To posebno vrijedi kada je riječ o točnosti podataka o klijentima. Financijske institucije oslanjaju se na dobru kvalitetu podataka kako bi donijele ispravne odluke o tome gdje rasporediti svoje resurse. Ako podaci o kupcima nisu točni, to može dovesti do pogrešnih financijskih odluka, pa čak i bankrota. Zbog toga je toliko važno da financijske institucije imaju dobro upravljanje podacima na mjestu.
Nije tajna da se trgovci na malo oslanjaju na dobru kvalitetu podataka. Netočni podaci o kupcima mogu dovesti do raznih problema, uključujući gubitak prodaje i smanjenu zaradu. Jedan od glavnih načina na koji trgovci mogu osigurati dobru kvalitetu podataka je korištenje rješenja za upravljanje podacima o kupcima (CDM). CDM rješenje može pomoći u čišćenju, spajanju i ažuriranju korisničkih podataka, čineći ih točnijim i pouzdanijim. Još jedan način da osigurate kvalitetu podataka je redovita revizija podataka o klijentima. To znači provjeriti jesu li podaci točni i ažurni te ispraviti eventualne pogreške.
Također pročitajte: 5 najboljih HR softvera za mala poduzeća
Zaključak
Učinci kvalitete podataka na poslovnu izvedbu ne mogu se prenaglasiti, a sve se svodi na to kako kvaliteta vaših podataka ispunjava predviđenu svrhu.
I pokazali smo koliko industrija treba kvalitetu podataka da bi ispravno funkcioniralo. I morate identificirati izvore loših podataka ako želite poboljšati kvalitetu podataka kao što smo raspravljali u ovom članku.
Dobro je pročitati ovaj članak što je moguće više puta ako trebate više informacija.
Ostavi odgovor