この記事では、他の重要なヒントを含め、データ品質が業績に与える影響について明確に説明しています。
データ品質は、データの状態を説明するために使用される用語です。 多くの場合、データがその意図された目的のニーズをどの程度満たしているかによって測定されます。 データ品質が低いと、業績に悪影響を与える可能性があります。 不正確な意思決定、リソースの浪費、顧客の喪失につながる可能性があります。 データ品質が業績に与える影響について詳しくは、読み続けてください。
データ品質とは何ですか?
データ品質とは、データの正確性、完全性、適時性です。 これは、健全なビジネス上の意思決定を行う上で重要な要素です。 精度とは、データが現実にどれだけ近いかということです。 完全性とは、セットに含まれるデータの量です。 適時性とは、データがどれだけ最新であるかです。 関連性とは、データが事業運営にとってどれほど重要であるかということです。 データ品質はデータ収集プロセスから始まり、データを必要とするユーザーもデータにアクセスできる必要があります。 データ品質メトリクス データの品質を測定する方法です。 これらの指標は、企業がデータがどの程度使用されているか、どのような改善が可能かを理解するのに役立ちます。
悪いデータ品質の兆候は何ですか?
データの品質が低い可能性があるという兆候はたくさんあります。 最も一般的なものには、一貫性がない、無効である、古くなっている、重複している、および正しくないデータが含まれます。 一貫性のないデータは、データが一貫性のない別のシステムに入力された場合、または一貫性のあるプロセスに従わずに手動で更新された場合に発生します。 たとえば、顧客の名前のスペルがシステムによって異なる場合や、同じ顧客の年齢が27と28の両方として入力される場合があります。
無効なデータは、誤った入力または何らかの方法で破損したデータが原因で発生します。 たとえば、製品の価格が$ 1,000,000.3と入力される場合があります。古いデータは、定期的に更新されていないデータ、またはアーカイブされて正確でなくなったデータが原因で発生します。 たとえば、顧客の連絡先情報は先月の時点では正確であるが、それ以上正確ではない場合があります。
データの重複は、複数回コピーアンドペーストされたデータ、または複数回入力されたデータが原因で発生します。 たとえば、顧客の名前がXNUMXつの異なるアドレスでシステムにXNUMX回入力される場合があります。 最後に、誤ったデータは、不正確に入力されたデータ、または誤って変換されたデータが原因で発生します。 たとえば、顧客の名前が「Johnathan」と綴られている場合、「John」と入力される場合があります。
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データ品質をどのように改善しますか?
データ品質を向上させる方法はたくさんあります。 最初のステップは、不十分なデータのソースを特定することです。 これは、データ入力エラーを確認し、重複するレコードをチェックし、誤った情報または不完全な情報を特定することで実行できます。 問題の原因が特定されたら、それを修正するための手順を実行できます。 データ品質を向上させるXNUMXつの方法は、検証ルールを使用することです。
検証ルールは、システムに入力されたデータが特定の基準を満たしていることを確認するのに役立つ一連の指示です。 たとえば、検証ルールでは、システムで使用されるたびに、従業員の名前をまったく同じ形式で入力する必要がある場合があります。
もうXNUMXつの一般的な検証ルールは範囲チェックです。これは、数値が特定の範囲内にあること、または日付が特定の日付範囲内にあることを確認します。 データ品質を向上させるもうXNUMXつの方法は、標準化プロセスを使用することです。 これには、すべてのデータが事前定義された形式とルールに従って、コンピューターが簡単に理解して処理できるようにすることが含まれます。
データを標準化すると、さまざまな情報セットの比較が容易になり、人的エラーによって引き起こされる不正確さを減らすことができます。 データ品質を向上させるXNUMX番目の方法は、クレンジングプロセスを使用することです。 これには、既存の不正確または不完全な情報を特定して修正することが含まれます 分析データセット。 クレンジングプロセスには、単純な手動チェックから、データ内のパターンを識別するより複雑なアルゴリズムまで、あらゆるものが含まれます。 データ品質の向上の進捗状況を追跡することが重要です。これにより、さらにアクションが必要かどうかを判断できます。
どの業界が優れたデータ品質を必要としていますか?
適切に機能するために優れたデータ品質に依存している多くの業界があります。 これらの業界には、ヘルスケア、金融機関、小売業者が含まれます。 ヘルスケア業界は絶えず進化している業界であり、それに伴い正確なデータが必要になります。 患者データは、患者に正しい治療とケアを提供するために不可欠です。 データが正確でない場合、それは誤った治療や死にさえつながる可能性があります。 ヘルスケア業界で重要なデータにはいくつかの種類があります。
XNUMXつは人口統計データで、患者の名前、住所、連絡先情報などの情報が含まれています。 患者とその病歴を追跡するために、このデータを持つことが重要です。 XNUMX番目のタイプのデータは、患者の診断、治療、および予後に関する情報を含む臨床データです。 患者が可能な限り最善の治療を受けていることを確認するために、このデータを入手することが重要です。
金融機関 多くの可動部分を持つ複雑な組織です。 単一の悪い決定は、広範囲にわたる結果をもたらす可能性があります。 これは、顧客データの正確性に関しては特に当てはまります。 金融機関は、リソースをどこに割り当てるかについて適切な決定を下すために、優れたデータ品質に依存しています。 顧客データが正確でない場合、誤った財務上の決定や破産につながる可能性があります。 これが、金融機関が良いものを持っていることが非常に重要である理由です データガバナンス 所定の位置に。
小売業者が優れたデータ品質に依存していることは周知の事実です。 不正確な顧客データは、売上の損失や利益の減少など、あらゆる種類の問題につながる可能性があります。 小売業者が優れたデータ品質を確保できる主な方法のXNUMXつは、顧客データ管理(CDM)ソリューションを使用することです。 CDMソリューションは、顧客データのクレンジング、マージ、および更新を支援し、より正確で信頼性の高いものにします。 データ品質を保証するもうXNUMXつの方法は、顧客データを定期的に監査することです。 これは、データが正確で最新であることを確認し、存在する可能性のあるエラーを修正することを意味します。
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まとめ
データ品質が業績に与える影響を強調しすぎることはできません。これはすべて、データ品質が意図した目的をどのように満たすかということです。
また、適切に機能するためにデータ品質が必要な業界がいくつあるかを示しました。 また、この記事で説明したように、データ品質を向上させるには、貧弱なデータの原因を特定する必要があります。
さらに情報が必要な場合は、この記事をできるだけ何度も読んでください。
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