ההשפעות של איכות הנתונים על הביצועים העסקיים נדונו במפורש במאמר זה כולל עצות חשובות אחרות.
איכות נתונים היא מונח המשמש לתיאור מצב הנתונים. לעתים קרובות הוא נמדד לפי מידת ההתאמה של הנתונים לצרכים של מטרתו המיועדת. איכות נתונים ירודה עלולה להשפיע לרעה על הביצועים העסקיים. זה יכול להוביל לקבלת החלטות לא מדויקות, לבזבוז משאבים ואובדן לקוחות. המשך לקרוא כדי ללמוד עוד על ההשפעות של איכות הנתונים על הביצועים העסקיים.
מהי איכות הנתונים?
איכות נתונים היא הדיוק, השלמות והעדכנות של הנתונים. זהו גורם קריטי בקבלת החלטות עסקיות נכונות. דיוק הוא עד כמה הנתונים קרובים למציאות. השלמות היא כמה מהנתונים נכללים בסט. עדכניות היא עד כמה הנתונים מעודכנים. רלוונטיות היא עד כמה הנתונים חשובים לפעילות העסקית. איכות הנתונים מתחילה בתהליך איסוף הנתונים, והנתונים חייבים להיות נגישים גם למשתמשים הזקוקים להם. מדדי איכות נתונים הם דרך למדוד את איכות הנתונים. מדדים אלו יכולים לעזור לעסקים להבין עד כמה נעשה שימוש בנתונים שלהם ואילו שיפורים ניתן לבצע.
מהם הסימנים לאיכות נתונים גרועה?
ישנם סימנים רבים לכך שהנתונים עשויים להיות באיכות ירודה. חלק מהנפוצים ביותר כוללים נתונים שאינם עקביים, לא חוקיים, לא מעודכנים, משוכפלים ושגויים. נתונים לא עקביים מתרחשים כאשר נתונים מוזנים באופן לא עקבי למערכות שונות או כאשר הם מתעדכנים באופן ידני מבלי לבצע תהליך עקבי. לדוגמה, שם של לקוח עשוי להיות מאויית אחרת במערכות שונות, או שגילו של אותו לקוח עשוי להיות מוזן כ-27 וגם כ-28.
נתונים לא חוקיים נגרמים על ידי קלט שגוי או על ידי נתונים שהושחתו בדרך כלשהי. לדוגמה, מחיר מוצר עשוי להיות מוזן כ-$1,000,000.3. נתונים לא מעודכנים נגרמים על ידי נתונים שלא עודכנו באופן קבוע או על ידי נתונים שהועברו לארכיון ואינם מדויקים עוד. לדוגמה, פרטי הקשר של לקוח עשויים להיות מדויקים מהחודש שעבר אך אינם מדויקים יותר.
נתונים כפולים נגרמים על ידי נתונים שהועתקו והודבקו מספר פעמים או על ידי נתונים שהוזנו יותר מפעם אחת. לדוגמה, שם לקוח עשוי להיות מוזן למערכת פעמיים, עם שתי כתובות שונות. לבסוף, נתונים שגויים נגרמים על ידי נתונים שהוזנו בצורה לא מדויקת או על ידי נתונים שתורגמו באופן שגוי. לדוגמה, שם לקוח עשוי להיות מוזן כ"יוחנן" כאשר הוא מאוית "יונתן".
גם לקרוא: 10 תוכניות הדוקטורט העסקיות המובילות באינטרנט
איך משפרים את איכות הנתונים?
ישנן דרכים רבות לשפר את איכות הנתונים. הצעד הראשון הוא לזהות את המקורות לנתונים גרועים. ניתן לעשות זאת על ידי סקירת שגיאות בהזנת נתונים, בדיקת רשומות כפולות וזיהוי מידע שגוי או חלקי. לאחר זיהוי מקור הבעיה, ניתן לנקוט בצעדים לתיקון. דרך אחת לשפר את איכות הנתונים היא באמצעות כללי אימות.
כללי אימות הם קבוצות של הוראות המסייעות להבטיח שהנתונים שהוכנסו למערכת עומדים בקריטריונים מסוימים. לדוגמה, כלל אימות עשוי לדרוש שהשם של עובד יוזן בדיוק באותו פורמט בכל פעם שהוא בשימוש במערכת.
כלל אימות נפוץ נוסף הוא בדיקת טווח, המבטיחה שמספרים נמצאים בטווח מסוים או שתאריכים נכנסים לטווח תאריכים ספציפי. דרך נוספת לשפר את איכות הנתונים היא באמצעות תהליכי סטנדרטיזציה. זה כולל הבטחה שכל הנתונים עוקבים אחר פורמטים וכללים מוגדרים מראש, כך שניתן יהיה להבין אותם ולעבד אותם בקלות על ידי מחשבים.
סטנדרטיזציה של נתונים מקלה על השוואת קבוצות מידע שונות ומסייעת להפחית אי דיוקים הנגרמים כתוצאה מטעויות אנוש. דרך שלישית לשיפור איכות הנתונים היא באמצעות תהליכי ניקוי. זה כרוך בזיהוי ותיקון מידע שגוי או לא שלם בקיים מערכי נתונים אנליטיים. תהליכי ניקוי יכולים לכלול כל דבר, החל מבדיקות ידניות פשוטות ועד אלגוריתמים מורכבים יותר המזהים דפוסים בנתונים. חשוב לעקוב אחר ההתקדמות בשיפור איכות הנתונים, כדי שתוכל לקבוע אם יש צורך בפעולה נוספת.
אילו תעשיות דורשות איכות נתונים טובה?
יש הרבה תעשיות שמסתמכות על איכות נתונים טובה על מנת לתפקד כראוי. ענפים אלה כוללים שירותי בריאות, מוסדות פיננסיים וקמעונאים. תעשיית הבריאות היא כזו שמתפתחת כל הזמן, ויחד עם זה מגיע הצורך בנתונים מדויקים. נתוני המטופלים חיוניים על מנת לספק את הטיפול והטיפול הנכונים למטופלים. אם הנתונים אינם מדויקים, זה יכול להוביל לטיפולים לא נכונים ואף למוות. ישנם כמה סוגים שונים של נתונים שחשובים בתעשיית הבריאות.
הראשון הוא נתונים דמוגרפיים, הכוללים מידע כגון שם מטופל, כתובת ופרטי איש קשר. חשוב להחזיק את הנתונים הללו על מנת לעקוב אחר המטופלים וההיסטוריה הרפואית שלהם. הסוג השני של נתונים הוא נתונים קליניים, הכוללים מידע על האבחנה, הטיפול והפרוגנוזה של המטופל. חשוב להחזיק בנתונים אלו על מנת לוודא שהמטופלים מקבלים את הטיפול הטוב ביותר האפשרי.
גופים פיננסיים הם ארגונים מורכבים עם חלקים נעים רבים. להחלטה רעה אחת יכולה להיות השלכות מרחיקות לכת. זה נכון במיוחד כאשר מדובר על דיוק נתוני הלקוחות. מוסדות פיננסיים מסתמכים על איכות נתונים טובה כדי לקבל החלטות נכונות לגבי היכן להקצות את המשאבים שלהם. אם נתוני הלקוחות אינם מדויקים, הדבר עלול להוביל להחלטות פיננסיות שגויות ואף לפשיטות רגל. זו הסיבה שכל כך חשוב למוסדות פיננסיים שיהיה טוב ממשל נתונים במקום.
זה לא סוד שהקמעונאים מסתמכים על איכות נתונים טובה. נתוני לקוחות לא מדויקים יכולים להוביל לכל מיני בעיות, כולל אובדן מכירות וירידה ברווחים. אחת הדרכים העיקריות שבהן קמעונאים יכולים להבטיח איכות נתונים טובה היא באמצעות פתרון ניהול נתוני לקוחות (CDM). פתרון CDM יכול לעזור לנקות, למזג ולעדכן את נתוני הלקוחות, מה שהופך אותם למדוייקים ואמינים יותר. דרך נוספת להבטיח את איכות הנתונים היא לבדוק את נתוני הלקוחות שלך באופן קבוע. המשמעות היא בדיקה כדי לוודא שהנתונים מדויקים ועדכניים ותיקון כל שגיאה שעשויה להתקיים.
גם לקרוא: 5 תוכנות משאבי אנוש הטובות ביותר לעסקים קטנים
סיכום
לא ניתן להדגיש יתר על המידה את ההשפעות של איכות הנתונים על הביצועים העסקיים, וכל זה מסתכם באופן שבו איכות הנתונים שלך עונה על המטרה המיועדת.
והראינו כמה תעשיות זקוקות לאיכות נתונים כדי לתפקד כראוי. ואתה צריך לזהות את המקורות של נתונים גרועים אם אתה רוצה לשפר את איכות הנתונים כפי שדיברנו במאמר זה.
כדאי לקרוא את המאמר הזה כמה שיותר פעמים אם אתה צריך מידע נוסף.
השאירו תגובה