Gli effetti della qualità dei dati sulle prestazioni aziendali sono stati espressamente discussi in questo articolo includendo altri suggerimenti importanti.
La qualità dei dati è un termine utilizzato per descrivere la condizione dei dati. Viene spesso misurato dal modo in cui i dati soddisfano le esigenze dello scopo previsto. Una scarsa qualità dei dati può avere un impatto negativo sulle prestazioni aziendali. Può portare a decisioni imprecise, risorse sprecate e perdita di clienti. Continua a leggere per saperne di più sugli effetti della qualità dei dati sulle prestazioni aziendali.
Che cos'è la qualità dei dati?
La qualità dei dati è l'accuratezza, la completezza e la tempestività dei dati. È un fattore critico per prendere decisioni aziendali sane. La precisione è quanto i dati sono vicini alla realtà. La completezza è la quantità di dati inclusa nel set. La tempestività è quanto sono aggiornati i dati. La rilevanza è l'importanza dei dati per le operazioni aziendali. La qualità dei dati inizia con il processo di raccolta dei dati e i dati devono essere accessibili anche agli utenti che ne hanno bisogno. Metriche di qualità dei dati sono un modo per misurare la qualità dei dati. Queste metriche possono aiutare le aziende a capire in che modo vengono utilizzati i loro dati e quali miglioramenti possono essere apportati.
Quali sono i segni di una cattiva qualità dei dati?
Ci sono molti segnali che indicano che i dati potrebbero essere di scarsa qualità. Alcuni dei più comuni includono dati incoerenti, non validi, non aggiornati, duplicati e errati. I dati incoerenti si verificano quando i dati vengono inseriti in modo incoerente in sistemi diversi o quando vengono aggiornati manualmente senza seguire un processo coerente. Ad esempio, il nome di un cliente potrebbe essere scritto in modo diverso in sistemi diversi, oppure l'età dello stesso cliente potrebbe essere inserita sia come 27 che come 28.
I dati non validi sono causati da un input errato o da dati che sono stati danneggiati in qualche modo. Ad esempio, il prezzo di un prodotto potrebbe essere inserito come $ 1,000,000.3. I dati scaduti sono causati da dati che non sono stati aggiornati regolarmente o da dati che sono stati archiviati e non sono più accurati. Ad esempio, le informazioni di contatto di un cliente potrebbero essere accurate fino al mese scorso ma non più accurate.
I dati duplicati sono causati da dati che sono stati copiati e incollati più volte o da dati inseriti più di una volta. Ad esempio, il nome di un cliente potrebbe essere inserito nel sistema due volte, con due indirizzi diversi. Infine, dati errati sono causati da dati inseriti in modo errato o da dati tradotti in modo errato. Ad esempio, il nome di un cliente potrebbe essere inserito come "John" quando viene scritto "Johnathan".
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Come si migliora la qualità dei dati?
Esistono molti modi per migliorare la qualità dei dati. Il primo passo è identificare le fonti di dati scadenti. Questo può essere fatto esaminando gli errori di immissione dei dati, verificando la presenza di record duplicati e identificando informazioni errate o incomplete. Una volta individuata l'origine del problema, è possibile intervenire per correggerlo. Un modo per migliorare la qualità dei dati è utilizzare le regole di convalida.
Le regole di convalida sono insiemi di istruzioni che aiutano a garantire che i dati inseriti in un sistema soddisfino determinati criteri. Ad esempio, una regola di convalida potrebbe richiedere che il nome di un dipendente venga inserito esattamente nello stesso formato ogni volta che viene utilizzato nel sistema.
Un'altra regola di convalida comune è un controllo dell'intervallo, che garantisce che i numeri rientrino in un determinato intervallo o che le date rientrino in un intervallo di date specifico. Un altro modo per migliorare la qualità dei dati è attraverso processi di standardizzazione. Ciò implica garantire che tutti i dati seguano formati e regole predefiniti in modo che possano essere facilmente compresi ed elaborati dai computer.
La standardizzazione dei dati semplifica il confronto di diversi insiemi di informazioni e aiuta a ridurre le imprecisioni causate dall'errore umano. Un terzo modo per migliorare la qualità dei dati è attraverso processi di pulizia. Ciò comporta l'identificazione e la correzione di informazioni errate o incomplete esistenti set di dati analitici. I processi di pulizia possono coinvolgere qualsiasi cosa, da semplici controlli manuali ad algoritmi più complessi che identificano schemi nei dati. È importante tenere traccia dei progressi compiuti nel miglioramento della qualità dei dati, in modo da poter determinare se sono necessarie ulteriori azioni.
Quali settori richiedono una buona qualità dei dati?
Ci sono molti settori che fanno affidamento su una buona qualità dei dati per funzionare correttamente. Questi settori includono assistenza sanitaria, istituzioni finanziarie e rivenditori. Il settore sanitario è in continua evoluzione e con ciò deriva la necessità di dati accurati. I dati dei pazienti sono fondamentali per fornire il trattamento e la cura corretti ai pazienti. Se i dati non sono accurati, può portare a trattamenti errati e persino alla morte. Esistono diversi tipi di dati importanti nel settore sanitario.
Il primo sono i dati demografici, che includono informazioni come il nome, l'indirizzo e le informazioni di contatto di un paziente. È importante disporre di questi dati per tenere traccia dei pazienti e della loro storia medica. Il secondo tipo di dati sono i dati clinici, che includono informazioni sulla diagnosi, il trattamento e la prognosi del paziente. È importante disporre di questi dati per assicurarsi che i pazienti ricevano la migliore assistenza possibile.
Istituzioni finanziarie sono organizzazioni complesse con molte parti mobili. Una singola decisione sbagliata può avere conseguenze di vasta portata. Ciò è particolarmente vero quando si tratta dell'accuratezza dei dati dei clienti. Le istituzioni finanziarie fanno affidamento su una buona qualità dei dati per prendere decisioni valide su dove allocare le proprie risorse. Se i dati dei clienti non sono accurati, possono portare a decisioni finanziarie errate e persino a fallimenti. Questo è il motivo per cui è così importante che le istituzioni finanziarie abbiano buone capacità governance dei dati a posto.
Non è un segreto che i rivenditori facciano affidamento su una buona qualità dei dati. Dati dei clienti imprecisi possono portare a tutti i tipi di problemi, comprese le vendite perse e la diminuzione dei profitti. Uno dei modi principali in cui i rivenditori possono garantire una buona qualità dei dati è l'utilizzo di una soluzione di gestione dei dati dei clienti (CDM). Una soluzione CDM può aiutare a pulire, unire e aggiornare i dati dei clienti, rendendoli più precisi e affidabili. Un altro modo per garantire la qualità dei dati è controllare regolarmente i dati dei clienti. Ciò significa verificare che i dati siano accurati e aggiornati e correggere eventuali errori.
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Conclusione
Gli effetti della qualità dei dati sulle prestazioni aziendali non possono essere enfatizzati eccessivamente e tutto ciò si riduce al modo in cui la qualità dei dati soddisfa lo scopo previsto.
E abbiamo mostrato quanti settori hanno bisogno della qualità dei dati per funzionare correttamente. E devi identificare le fonti di dati scadenti se vuoi migliorare la qualità dei dati, come abbiamo discusso in questo articolo.
Fai bene a leggere questo articolo più volte possibile se hai bisogno di maggiori informazioni.
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