Efek kualitas data ing kinerja bisnis wis dibahas kanthi jelas ing artikel iki kalebu tips penting liyane.
Kualitas data inggih menika istilah ingkang dipunginakaken kangge ngandharaken kawontenan data. Asring diukur kanthi cara data nyukupi kabutuhan sing dikarepake. Kualitas data sing ora apik bisa nduwe pengaruh negatif marang kinerja bisnis. Bisa nyebabake pengambilan keputusan sing ora akurat, sumber daya boroske, lan mundhut pelanggan. Tansah maca kanggo mangerteni sing luwih lengkap babagan efek kualitas data ing kinerja bisnis.
Apa kualitas data?
Kualitas data yaiku akurasi, jangkep, lan ketepatan data. Iki minangka faktor kritis kanggo nggawe keputusan bisnis sing apik. Akurasi yaiku sepira cedhake data karo kasunyatan. Kelengkapan yaiku jumlah data sing kalebu ing set kasebut. Timeliness minangka data sing paling anyar. Relevansi minangka pentinge data kanggo operasi bisnis. Kualitas data diwiwiti kanthi proses pangumpulan data, lan data kasebut uga kudu bisa diakses dening pangguna sing mbutuhake. Metrik kualitas data minangka cara kanggo ngukur kualitas data. Metrik kasebut bisa mbantu bisnis ngerti kepiye data digunakake lan perbaikan apa sing bisa ditindakake.
Apa tandha-tandha kualitas data sing ala?
Ana akeh pratandha yen data bisa uga kurang kualitas. Sawetara sing paling umum kalebu data sing ora konsisten, ora valid, ketinggalan jaman, duplikat, lan ora bener. Data sing ora konsisten kedadeyan nalika data dilebokake kanthi ora konsisten menyang sistem sing beda-beda utawa nalika dianyari kanthi manual tanpa ngetutake proses sing konsisten. Contone, jeneng pelanggan bisa ditulis kanthi beda ing sistem sing beda, utawa umur pelanggan sing padha bisa uga dilebokake minangka 27 lan 28.
Data sing ora bener disebabake input sing salah utawa data sing wis rusak ing sawetara cara. Contone, rega produk bisa dilebokake minangka $1,000,000.3.Data sing wis kadaluwarsa disebabake data sing durung dianyari sacara rutin utawa data sing wis diarsipake lan ora akurat maneh. Contone, informasi kontak pelanggan bisa uga akurat wiwit wulan kepungkur nanging ora akurat maneh.
Data duplikat disebabake data sing wis disalin lan ditempelake kaping pirang-pirang utawa data sing dilebokake luwih saka sepisan. Contone, jeneng pelanggan bisa dilebokake ing sistem kaping pindho, kanthi rong alamat sing beda. Pungkasan, data sing salah disebabake dening data sing ora dilebokake utawa data sing diterjemahake kanthi ora bener. Contone, jeneng pelanggan bisa dilebokake minangka "John" yen dieja "Johnathan".
Uga Waca: Top 10 Program Doktor Bisnis online
Kepiye carane nambah kualitas data?
Ana akeh cara kanggo nambah kualitas data. Langkah pisanan yaiku ngenali sumber data sing kurang. Iki bisa ditindakake kanthi mriksa kesalahan entri data, mriksa cathetan duplikat, lan ngenali informasi sing salah utawa ora lengkap. Sawise sumber masalah wis diidentifikasi, langkah-langkah bisa ditindakake kanggo mbenerake. Salah sawijining cara kanggo nambah kualitas data yaiku nggunakake aturan validasi.
Aturan validasi minangka set instruksi sing mbantu njamin yen data sing dilebokake ing sistem cocog karo kritéria tartamtu. Contone, aturan validasi bisa uga mbutuhake jeneng karyawan dilebokake ing format sing padha saben digunakake ing sistem.
Aturan validasi umum liyane yaiku mriksa kisaran, sing mesthekake yen nomer ana ing kisaran tartamtu utawa tanggal kasebut kalebu ing kisaran tanggal tartamtu. Cara liya kanggo nambah kualitas data yaiku liwat proses standarisasi. Iki kalebu mesthekake yen kabeh data ngetutake format lan aturan sing wis ditemtokake supaya bisa gampang dimangerteni lan diproses dening komputer.
Data standarisasi nggawe luwih gampang kanggo mbandhingake set informasi sing beda-beda lan mbantu nyuda akurasi sing disebabake kesalahan manungsa. Cara katelu kanggo nambah kualitas data yaiku liwat proses reresik. Iki kalebu ngenali lan mbenerake informasi sing salah utawa ora lengkap sing ana kumpulan data analitik. Proses reresik bisa kalebu apa wae saka pamriksa manual sing prasaja nganti algoritma sing luwih rumit sing ngenali pola ing data kasebut. Penting kanggo nglacak kemajuan sing ditindakake kanggo ningkatake kualitas data, supaya sampeyan bisa nemtokake manawa perlu tindakan luwih lanjut.
Industri apa sing mbutuhake kualitas data sing apik?
Ana akeh industri sing ngandelake kualitas data sing apik supaya bisa digunakake kanthi bener. Industri kasebut kalebu perawatan kesehatan, lembaga keuangan, lan pengecer. Industri kesehatan minangka salah sawijining sing terus berkembang, lan mbutuhake data sing akurat. Data pasien penting kanggo nyedhiyakake perawatan lan perawatan sing bener kanggo pasien. Yen data kasebut ora akurat, bisa nyebabake perawatan sing salah lan malah pati. Ana sawetara macem-macem jinis data sing penting ing industri kesehatan.
Kapisan yaiku data demografi, sing kalebu informasi kayata jeneng pasien, alamat, lan informasi kontak. Penting kanggo duwe data iki supaya bisa nglacak pasien lan riwayat medis. Tipe data kapindho yaiku data klinis, sing kalebu informasi babagan diagnosis, perawatan, lan prognosis pasien. Penting kanggo duwe data iki kanggo mesthekake yen pasien entuk perawatan sing paling apik.
Lembaga keuangan organisasi Komplek karo akeh bagean obah. A kaputusan ala siji bisa duwe jalaran adoh-sik njongko. Iki utamané bener nalika nerangake akurasi data pelanggan. Institusi keuangan ngandelake kualitas data sing apik kanggo nggawe keputusan sing apik babagan ngendi kanggo nyedhiyakake sumber daya. Yen data pelanggan ora akurat, bisa nyebabake keputusan finansial sing salah lan malah bangkrut. Mulane penting banget kanggo institusi finansial duwe apik pamrentahan data ing panggonan.
Ora ana rahasia manawa pengecer gumantung marang kualitas data sing apik. Data pelanggan sing ora akurat bisa nyebabake macem-macem masalah, kalebu dodolan sing ilang lan nyuda bathi. Salah sawijining cara utama para pengecer bisa njamin kualitas data sing apik yaiku nggunakake solusi manajemen data pelanggan (CDM). Solusi CDM bisa mbantu ngresiki, nggabungake, lan nganyari data pelanggan, dadi luwih akurat lan dipercaya. Cara liya kanggo njamin kualitas data yaiku mriksa data pelanggan kanthi rutin. Iki tegese mriksa kanggo mesthekake yen data akurat lan up-to-date lan mbenerake kesalahan sing ana.
Uga Waca: 5 Piranti Lunak HR paling apik kanggo Usaha Cilik
kesimpulan
Efek kualitas data ing kinerja bisnis ora bisa ditekanake, lan iki kabeh gumantung ing kepiye kualitas data sampeyan cocog karo tujuan sing dituju.
Lan kita wis nuduhake pirang-pirang industri sing butuh kualitas data supaya bisa mlaku kanthi bener. Lan sampeyan kudu ngenali sumber data sing ora apik yen sampeyan pengin nambah kualitas data kaya sing wis dibahas ing artikel iki.
Apike maca artikel iki kaping pirang-pirang yen sampeyan butuh informasi luwih lengkap.
Ninggalake a Reply