მონაცემთა ხარისხის გავლენა ბიზნესის შესრულებაზე პირდაპირ განხილულია ამ სტატიაში სხვა მნიშვნელოვანი რჩევების ჩათვლით.
მონაცემთა ხარისხი არის ტერმინი, რომელიც გამოიყენება მონაცემთა მდგომარეობის აღსაწერად. ის ხშირად იზომება იმით, თუ რამდენად აკმაყოფილებს მონაცემები მისი დანიშნულების საჭიროებებს. მონაცემთა ცუდი ხარისხი შეიძლება უარყოფითად იმოქმედოს ბიზნესის შესრულებაზე. ამან შეიძლება გამოიწვიოს არაზუსტი გადაწყვეტილებების მიღება, რესურსების ფუჭად გაფლანგვა და მომხმარებლების დაკარგვა. განაგრძეთ კითხვა, რომ შეიტყოთ მეტი მონაცემთა ხარისხის გავლენის შესახებ ბიზნესის შესრულებაზე.
რა არის მონაცემთა ხარისხი?
მონაცემთა ხარისხი არის მონაცემების სიზუსტე, სისრულე და დროულობა. ეს გადამწყვეტი ფაქტორია სწორი ბიზნეს გადაწყვეტილებების მისაღებად. სიზუსტე არის ის, თუ რამდენად ახლოს არის მონაცემები რეალობასთან. სისრულე არის მონაცემების რამდენი ნაწილი შედის კომპლექტში. დროულობა არის ის, თუ რამდენად განახლებულია მონაცემები. რელევანტურობა არის ის, თუ რამდენად მნიშვნელოვანია მონაცემები ბიზნეს ოპერაციებისთვის. მონაცემთა ხარისხი იწყება მონაცემთა შეგროვების პროცესით და მონაცემები ასევე ხელმისაწვდომი უნდა იყოს მომხმარებლებისთვის, ვისაც ეს სჭირდება. მონაცემთა ხარისხის მეტრიკა არის მონაცემთა ხარისხის გაზომვის საშუალება. ეს მეტრიკა დაეხმარება ბიზნესს გააცნობიერონ, რამდენად კარგად გამოიყენება მათი მონაცემები და რა გაუმჯობესება შეიძლება.
რა არის მონაცემების ცუდი ხარისხის ნიშნები?
არსებობს მრავალი ნიშანი იმისა, რომ მონაცემები შეიძლება იყოს უხარისხო. ზოგიერთი ყველაზე გავრცელებული მოიცავს მონაცემებს, რომლებიც არათანმიმდევრულია, არასწორია, მოძველებულია, დუბლირებულია და არასწორია. არათანმიმდევრული მონაცემები ხდება მაშინ, როდესაც მონაცემები არათანმიმდევრულად შედის სხვადასხვა სისტემაში ან როდესაც ისინი განახლებულია ხელით თანმიმდევრული პროცესის გარეშე. მაგალითად, მომხმარებლის სახელი შეიძლება განსხვავებულად იყოს დაწერილი სხვადასხვა სისტემაში, ან ერთი და იგივე მომხმარებლის ასაკი შეიძლება იყოს შეყვანილი როგორც 27 და 28.
არასწორი მონაცემები გამოწვეულია არასწორი შეყვანით ან რაიმე ფორმით დაზიანებული მონაცემებით. მაგალითად, პროდუქტის ფასი შეიძლება იყოს შეყვანილი, როგორც $1,000,000.3. მოძველებული მონაცემები გამოწვეულია მონაცემებით, რომლებიც არ განახლებულა რეგულარულად ან მონაცემებით, რომლებიც დაარქივებულია და აღარ არის ზუსტი. მაგალითად, მომხმარებლის საკონტაქტო ინფორმაცია შეიძლება იყოს ზუსტი გასული თვის მდგომარეობით, მაგრამ ზუსტი აღარ არის.
მონაცემების დუბლიკატი გამოწვეულია მონაცემებით, რომლებიც დაკოპირებულია და ჩასმულია რამდენჯერმე ან მონაცემებით, რომლებიც არაერთხელ იქნა შეყვანილი. მაგალითად, მომხმარებლის სახელი შეიძლება ორჯერ იყოს შეყვანილი სისტემაში, ორი განსხვავებული მისამართით. და ბოლოს, არასწორი მონაცემები გამოწვეულია არასწორად შეყვანილი ან არასწორად თარგმნილი მონაცემებით. მაგალითად, მომხმარებლის სახელი შეიძლება შეიყვანოთ როგორც „ჯონ“, როდესაც ის იწერება „ჯონათან“.
ასევე წაიკითხე: ტოპ 10 ბიზნეს სადოქტორო პროგრამა ონლაინ
როგორ აუმჯობესებთ მონაცემთა ხარისხს?
მონაცემთა ხარისხის გაუმჯობესების მრავალი გზა არსებობს. პირველი ნაბიჯი არის ცუდი მონაცემების წყაროების იდენტიფიცირება. ეს შეიძლება გაკეთდეს მონაცემთა შეყვანის შეცდომების გადახედვით, დუბლიკატი ჩანაწერების შემოწმებით და არასწორი ან არასრული ინფორმაციის იდენტიფიცირებით. პრობლემის წყაროს დადგენის შემდეგ, შეიძლება გადაიდგას ზომები მის გამოსასწორებლად. მონაცემთა ხარისხის გაუმჯობესების ერთ-ერთი გზაა ვალიდაციის წესების გამოყენება.
ვალიდაციის წესები არის ინსტრუქციების ნაკრები, რომელიც უზრუნველყოფს სისტემაში შეყვანილი მონაცემების გარკვეულ კრიტერიუმებს. მაგალითად, ვალიდაციის წესმა შეიძლება მოითხოვოს, რომ თანამშრომლის სახელი შეიყვანოთ ზუსტად იმავე ფორმატში ყოველ ჯერზე, როდესაც ის გამოიყენება სისტემაში.
ვალიდაციის კიდევ ერთი გავრცელებული წესია დიაპაზონის შემოწმება, რომელიც უზრუნველყოფს, რომ რიცხვები გარკვეულ დიაპაზონშია ან თარიღები ხვდება თარიღის კონკრეტულ დიაპაზონში. მონაცემთა ხარისხის გაუმჯობესების კიდევ ერთი გზა არის სტანდარტიზაციის პროცესები. ეს გულისხმობს იმის უზრუნველყოფას, რომ ყველა მონაცემი მიჰყვება წინასწარ განსაზღვრულ ფორმატებსა და წესებს, რათა ადვილად იყოს გასაგები და დამუშავებული კომპიუტერების მიერ.
მონაცემთა სტანდარტიზაცია აადვილებს ინფორმაციის სხვადასხვა ნაკრების შედარებას და ხელს უწყობს ადამიანის შეცდომით გამოწვეული უზუსტობების შემცირებას. მონაცემთა ხარისხის გაუმჯობესების მესამე გზა არის გაწმენდის პროცესები. ეს გულისხმობს არსებული არასწორი ან არასრული ინფორმაციის იდენტიფიცირებას და გამოსწორებას ანალიტიკური მონაცემთა ნაკრები. გაწმენდის პროცესები შეიძლება მოიცავდეს ყველაფერს, მარტივი ხელით შემოწმებიდან უფრო რთულ ალგორითმებამდე, რომლებიც იდენტიფიცირებენ მონაცემებში არსებულ შაბლონებს. მნიშვნელოვანია თვალყური ადევნოთ მიღწეულ პროგრესს მონაცემთა ხარისხის გაუმჯობესებაში, ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ განსაზღვროთ საჭიროა თუ არა შემდგომი ქმედება.
რა ინდუსტრიებს სჭირდებათ მონაცემთა კარგი ხარისხი?
არსებობს მრავალი ინდუსტრია, რომელიც ეყრდნობა მონაცემთა კარგ ხარისხს, რათა სწორად იმუშაოს. ეს ინდუსტრიები მოიცავს ჯანდაცვას, ფინანსურ ინსტიტუტებს და საცალო ვაჭრობას. ჯანდაცვის ინდუსტრია არის ის, რომელიც მუდმივად ვითარდება და თან ახლავს ზუსტი მონაცემების საჭიროება. პაციენტის მონაცემები სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია პაციენტებზე სწორი მკურნალობისა და მოვლის უზრუნველსაყოფად. თუ მონაცემები არ არის ზუსტი, ამან შეიძლება გამოიწვიოს არასწორი მკურნალობა და სიკვდილიც კი. არსებობს რამდენიმე სხვადასხვა ტიპის მონაცემები, რომლებიც მნიშვნელოვანია ჯანდაცვის ინდუსტრიაში.
პირველი არის დემოგრაფიული მონაცემები, რომელიც მოიცავს ისეთ ინფორმაციას, როგორიცაა პაციენტის სახელი, მისამართი და საკონტაქტო ინფორმაცია. მნიშვნელოვანია ამ მონაცემების არსებობა, რათა თვალყური ადევნოთ პაციენტებს და მათ სამედიცინო ისტორიას. მეორე ტიპის მონაცემები არის კლინიკური მონაცემები, რომელიც მოიცავს ინფორმაციას პაციენტის დიაგნოზის, მკურნალობისა და პროგნოზის შესახებ. მნიშვნელოვანია ამ მონაცემების ქონა, რათა დავრწმუნდეთ, რომ პაციენტები იღებენ მაქსიმალურ დახმარებას.
ფინანსური ინსტიტუტები არის რთული ორგანიზაციები მრავალი მოძრავი ნაწილით. ერთმა ცუდ გადაწყვეტილებას შეიძლება ჰქონდეს შორსმიმავალი შედეგები. ეს განსაკუთრებით ეხება მომხმარებელთა მონაცემების სიზუსტეს. ფინანსური ინსტიტუტები ეყრდნობიან მონაცემთა კარგ ხარისხს, რათა მიიღონ სწორი გადაწყვეტილებები იმის შესახებ, თუ სად გაანაწილონ თავიანთი რესურსები. თუ მომხმარებლის მონაცემები არ არის ზუსტი, ამან შეიძლება გამოიწვიოს არასწორი ფინანსური გადაწყვეტილებები და გაკოტრებაც კი. ამიტომ არის ძალიან მნიშვნელოვანი ფინანსური ინსტიტუტებისთვის კარგი მონაცემთა მართვა ადგილზე.
საიდუმლო არ არის, რომ საცალო ვაჭრობა დამოკიდებულია მონაცემთა კარგ ხარისხზე. მომხმარებლის არაზუსტმა მონაცემებმა შეიძლება გამოიწვიოს ყველა სახის პრობლემა, მათ შორის დაკარგული გაყიდვები და შემცირებული მოგება. ერთ-ერთი მთავარი გზა, რომლითაც საცალო მოვაჭრეებს შეუძლიათ უზრუნველყონ მონაცემთა კარგი ხარისხი, არის მომხმარებლის მონაცემთა მართვის (CDM) გადაწყვეტის გამოყენება. CDM გადაწყვეტა დაგეხმარებათ გაასუფთავოთ, შერწყმა და განახლდეს მომხმარებელთა მონაცემები, რაც უფრო ზუსტი და საიმედო გახდება. მონაცემთა ხარისხის უზრუნველსაყოფად კიდევ ერთი გზაა თქვენი მომხმარებლის მონაცემების რეგულარულად შემოწმება. ეს ნიშნავს შემოწმებას, რომ დარწმუნდეთ, რომ მონაცემები არის ზუსტი და განახლებული და შეცდომის გამოსწორება, რომელიც შეიძლება არსებობდეს.
ასევე წაიკითხე: 5 საუკეთესო HR პროგრამა მცირე ბიზნესისთვის
დასკვნა
მონაცემთა ხარისხის ზეგავლენა ბიზნესის შესრულებაზე არ შეიძლება ზედმეტად ხაზგასმული იყოს და ეს ყველაფერი დამოკიდებულია იმაზე, თუ როგორ აკმაყოფილებს თქვენი მონაცემების ხარისხი დანიშნულ მიზანს.
ჩვენ ვაჩვენეთ, თუ რამდენ ინდუსტრიას სჭირდება მონაცემთა ხარისხი სწორად ფუნქციონირებისთვის. და თქვენ უნდა დაადგინოთ ცუდი მონაცემების წყაროები, თუ გსურთ გააუმჯობესოთ მონაცემთა ხარისხი, როგორც ეს განვიხილეთ ამ სტატიაში.
კარგი იქნება, რომ წაიკითხოთ ეს სტატია რაც შეიძლება ბევრჯერ, თუ მეტი ინფორმაცია გჭირდებათ.
რეკომენდაციები:
- 5 მაღალანაზღაურებადი სატვირთო მანქანის მძღოლის სამუშაო, რომლის შესახებაც უნდა იცოდეთ
- ონლაინ თამაშების უარყოფითი ეფექტები სტუდენტებზე
- სამუშაოები, რომლებიც არ საჭიროებს კოლეჯის ხარისხს
- უფასო ონლაინ კურსები ჰარვარდის უნივერსიტეტში სერთიფიკატით
- ავსტრალიის საუკეთესო უნივერსიტეტების სია მონაცემთა მეცნიერების დოქტორით
დატოვე პასუხი