Տվյալների որակի ազդեցությունը բիզնեսի կատարողականի վրա հստակորեն քննարկվել է այս հոդվածում, ներառյալ այլ կարևոր խորհուրդներ:
Տվյալների որակը տերմին է, որն օգտագործվում է տվյալների վիճակը նկարագրելու համար: Այն հաճախ չափվում է նրանով, թե որքանով են տվյալները համապատասխանում իրենց նպատակային նպատակներին: Տվյալների վատ որակը կարող է բացասական ազդեցություն ունենալ բիզնեսի գործունեության վրա: Դա կարող է հանգեցնել ոչ ճշգրիտ որոշումների կայացման, ռեսուրսների վատնման և հաճախորդների կորստի: Շարունակեք կարդալ՝ բիզնեսի արդյունավետության վրա տվյալների որակի ազդեցության մասին ավելին իմանալու համար:
Ի՞նչ է տվյալների որակը:
Տվյալների որակը տվյալների ճշգրտությունն է, ամբողջականությունը և ժամանակին լինելը: Սա կարևոր գործոն է բիզնեսի առողջ որոշումներ կայացնելու համար: Ճշգրտությունն այն է, թե որքան մոտ են տվյալներն իրականությանը: Ամբողջականությունն այն է, թե տվյալների որքան մասն է ներառված հավաքածուում: Ժամանակավորությունն այն է, թե որքանով են արդիական տվյալները: Համապատասխանությունն այն է, թե որքան կարևոր են տվյալները բիզնես գործունեության համար: Տվյալների որակը սկսվում է տվյալների հավաքագրման գործընթացից, և տվյալները պետք է հասանելի լինեն նաև այն օգտագործողների համար, ովքեր դրա կարիքն ունեն: Տվյալների որակի չափումներ տվյալների որակը չափելու միջոց են։ Այս չափումները կարող են օգնել ձեռնարկություններին հասկանալու, թե որքան լավ են օգտագործվում իրենց տվյալները և ինչ բարելավումներ կարելի է անել:
Որո՞նք են տվյալների վատ որակի նշանները:
Կան բազմաթիվ նշաններ, որ տվյալները կարող են լինել անորակ: Ամենատարածվածներից մի քանիսը ներառում են անհամապատասխան, անվավեր, հնացած, կրկնվող և սխալ տվյալներ: Անհամապատասխան տվյալները տեղի են ունենում, երբ տվյալները անհամապատասխան կերպով մուտքագրվում են տարբեր համակարգեր կամ երբ դրանք թարմացվում են ձեռքով, առանց հետևողական գործընթացին հետևելու: Օրինակ՝ տարբեր համակարգերում հաճախորդի անունը կարող է տարբեր կերպ գրվել, կամ նույն հաճախորդի տարիքը կարող է մուտքագրվել և՛ 27, և՛ 28:
Անվավեր տվյալները առաջանում են սխալ մուտքագրման կամ որևէ կերպ վնասված տվյալների պատճառով: Օրինակ՝ ապրանքի գինը կարող է մուտքագրվել որպես $1,000,000.3:XNUMX: Հնացած տվյալները պայմանավորված են կանոնավոր չթարմացվող տվյալների կամ արխիվացված և այլևս ոչ ճշգրիտ տվյալների պատճառով: Օրինակ, հաճախորդի կոնտակտային տվյալները կարող են ճշգրիտ լինել անցյալ ամսվա դրությամբ, բայց այլևս ճշգրիտ չեն:
Կրկնվող տվյալները առաջանում են մի քանի անգամ պատճենված և տեղադրված տվյալների կամ մեկից ավելի անգամ մուտքագրված տվյալների պատճառով: Օրինակ, հաճախորդի անունը կարող է երկու անգամ մուտքագրվել համակարգ՝ երկու տարբեր հասցեներով: Վերջապես, սխալ տվյալները պայմանավորված են սխալ մուտքագրված կամ սխալ թարգմանված տվյալների պատճառով: Օրինակ, հաճախորդի անունը կարող է մուտքագրվել որպես «Ջոն», երբ այն գրված է «Ջոնաթան»:
Նաեւ Կարդալ: Բիզնեսի 10 լավագույն դոկտորական ծրագրեր առցանց
Ինչպե՞ս եք բարելավում տվյալների որակը:
Տվյալների որակը բարելավելու բազմաթիվ եղանակներ կան: Առաջին քայլը վատ տվյալների աղբյուրների բացահայտումն է: Դա կարելի է անել՝ վերանայելով տվյալների մուտքագրման սխալները, ստուգելով կրկնօրինակ գրառումները և հայտնաբերելով սխալ կամ թերի տեղեկատվությունը: Խնդրի աղբյուրը պարզելուց հետո կարելի է քայլեր ձեռնարկել այն շտկելու համար: Տվյալների որակը բարելավելու եղանակներից մեկը վավերացման կանոնների օգտագործումն է:
Վավերացման կանոնները հրահանգների մի շարք են, որոնք օգնում են ապահովել, որ համակարգ մուտքագրված տվյալները համապատասխանում են որոշակի չափանիշներին: Օրինակ, վավերացման կանոնը կարող է պահանջել, որ աշխատողի անունը մուտքագրվի ճիշտ նույն ձևաչափով ամեն անգամ, երբ այն օգտագործվում է համակարգում:
Վավերացման մեկ այլ ընդհանուր կանոն է միջակայքի ստուգումը, որն ապահովում է, որ թվերը գտնվում են որոշակի տիրույթում կամ որ ամսաթվերը ընկնում են որոշակի ժամկետների միջակայքում: Տվյալների որակը բարելավելու մեկ այլ միջոց է ստանդարտացման գործընթացները: Սա ներառում է ապահովել, որ բոլոր տվյալները հետևեն նախապես սահմանված ձևաչափերին և կանոններին, որպեսզի դրանք հեշտությամբ ընկալվեն և մշակվեն համակարգիչների կողմից:
Տվյալների ստանդարտացումը հեշտացնում է տեղեկատվության տարբեր հավաքածուների համեմատությունը և օգնում է նվազեցնել մարդկային սխալների հետևանքով առաջացած անճշտությունները: Տվյալների որակը բարելավելու երրորդ միջոցը մաքրման գործընթացներն են: Սա ներառում է գոյություն ունեցող սխալ կամ թերի տեղեկատվության նույնականացում և ուղղում վերլուծական տվյալների հավաքածուներ. Մաքրման գործընթացները կարող են ներառել ամեն ինչ՝ պարզ ձեռքով ստուգումներից մինչև ավելի բարդ ալգորիթմներ, որոնք նույնացնում են տվյալների օրինաչափությունները: Կարևոր է հետևել տվյալների որակի բարելավման ուղղությամբ գրանցված առաջընթացին, որպեսզի կարողանաք որոշել, թե արդյոք անհրաժեշտ է հետագա գործողություն:
Ո՞ր ոլորտներն են պահանջում տվյալների լավ որակ:
Կան բազմաթիվ արդյունաբերություններ, որոնք հիմնված են տվյալների լավ որակի վրա՝ ճիշտ գործելու համար: Այս ոլորտները ներառում են առողջապահություն, ֆինանսական հաստատություններ և մանրածախ առևտուր: Առողջապահության ոլորտն այն է, որն անընդհատ զարգանում է, և դրա հետ մեկտեղ գալիս է ճշգրիտ տվյալների անհրաժեշտությունը: Հիվանդների տվյալները կենսական նշանակություն ունեն հիվանդներին ճիշտ բուժում և խնամք ապահովելու համար: Եթե տվյալները ճշգրիտ չեն, դա կարող է հանգեցնել սխալ բուժման և նույնիսկ մահվան: Կան մի քանի տարբեր տեսակի տվյալներ, որոնք կարևոր են առողջապահության ոլորտում:
Առաջինը ժողովրդագրական տվյալներն են, որոնք ներառում են այնպիսի տեղեկություններ, ինչպիսիք են հիվանդի անունը, հասցեն և կոնտակտային տվյալները: Կարևոր է ունենալ այս տվյալները՝ հիվանդներին և նրանց բժշկական պատմությանը հետևելու համար: Տվյալների երկրորդ տեսակը կլինիկական տվյալներն են, որոնք ներառում են տեղեկատվություն հիվանդի ախտորոշման, բուժման և կանխատեսման վերաբերյալ: Կարևոր է ունենալ այս տվյալները՝ համոզվելու համար, որ հիվանդները ստանում են հնարավոր լավագույն օգնությունը:
Ֆինանսական հաստատություններ բարդ կազմակերպություններ են՝ բազմաթիվ շարժական մասերով։ Մեկ սխալ որոշումը կարող է ունենալ հեռուն գնացող հետեւանքներ: Սա հատկապես ճիշտ է, երբ խոսքը վերաբերում է հաճախորդների տվյալների ճշգրտությանը: Ֆինանսական հաստատությունները հիմնվում են տվյալների լավ որակի վրա՝ իրենց ռեսուրսները տեղաբաշխելու վերաբերյալ հիմնավոր որոշումներ կայացնելու համար: Եթե հաճախորդի տվյալները ճշգրիտ չեն, դա կարող է հանգեցնել ոչ ճիշտ ֆինանսական որոշումների և նույնիսկ սնանկացման: Սա է պատճառը, որ ֆինանսական հաստատությունների համար այդքան կարևոր է լավը ունենալ տվյալների կառավարում տեղում:
Գաղտնիք չէ, որ մանրածախ առևտրականները կախված են տվյալների լավ որակից: Հաճախորդների ոչ ճշգրիտ տվյալները կարող են հանգեցնել բոլոր տեսակի խնդիրների, այդ թվում՝ կորցրած վաճառքի և շահույթի նվազման: Հիմնական միջոցներից մեկը, որով մանրածախ վաճառողները կարող են ապահովել տվյալների լավ որակ, հաճախորդների տվյալների կառավարման (CDM) լուծումների օգտագործումն է: ՄԶՄ լուծումը կարող է օգնել մաքրել, միավորել և թարմացնել հաճախորդների տվյալները՝ դրանք դարձնելով ավելի ճշգրիտ և հուսալի: Տվյալների որակն ապահովելու մեկ այլ միջոց է ձեր հաճախորդի տվյալների կանոնավոր ստուգումը: Սա նշանակում է ստուգել՝ համոզվելու համար, որ տվյալները ճշգրիտ են և արդիական, և ուղղել բոլոր հնարավոր սխալները:
Նաեւ Կարդալ: 5 լավագույն HR ծրագրակազմ փոքր բիզնեսի համար
Եզրափակում
Տվյալների որակի ազդեցությունը բիզնեսի արդյունավետության վրա չի կարող չափազանցված լինել, և այս ամենը պայմանավորված է նրանով, թե ինչպես է ձեր տվյալների որակը համապատասխանում նախատեսված նպատակին:
Եվ մենք ցույց ենք տվել, թե քանի արդյունաբերության կարիք ունի տվյալների որակը ճիշտ գործելու համար: Եվ դուք պետք է բացահայտեք վատ տվյալների աղբյուրները, եթե ցանկանում եք բարելավել տվյալների որակը, ինչպես մենք քննարկել ենք այս հոդվածում:
Լավ արեք կարդալ այս հոդվածը որքան հնարավոր է շատ անգամ, եթե լրացուցիչ տեղեկությունների կարիք ունեք:
Խորհուրդներ քանակը:
- Բեռնատար վարորդի 5 բարձր վարձատրվող աշխատանք, որոնց մասին պետք է իմանաք
- Առցանց խաղերի բացասական հետևանքները ուսանողների վրա
- Աշխատանքներ, որոնք չեն պահանջում քոլեջի աստիճան
- Անվճար առցանց դասընթացներ Հարվարդի համալսարանում վկայականով
- Ավստրալիայի լավագույն համալսարանների ցանկը՝ տվյալների գիտության դոկտորի աստիճանով
Թողնել գրառում