Деректер сапасының бизнес өнімділігіне әсері осы мақалада, соның ішінде басқа да маңызды кеңестермен нақты талқыланды.
Деректер сапасы – деректердің жағдайын сипаттау үшін қолданылатын термин. Ол көбінесе деректердің мақсатты мақсатының қажеттіліктеріне қаншалықты сәйкес келетінімен өлшенеді. Төмен деректер сапасы бизнес өнімділігіне теріс әсер етуі мүмкін. Бұл дұрыс емес шешім қабылдауға, ресурстарды ысырап етуге және тұтынушыларды жоғалтуға әкелуі мүмкін. Деректер сапасының бизнес өнімділігіне әсері туралы көбірек білу үшін оқуды жалғастырыңыз.
Деректер сапасы деген не?
Деректер сапасы – бұл мәліметтердің дәлдігі, толықтығы және уақытылылығы. Бұл дұрыс бизнес шешімдерін қабылдаудың маңызды факторы. Дәлдік - бұл деректердің шындыққа қаншалықты жақын екендігі. Толық - бұл жиынтыққа қанша деректер кіретіні. Уақыттылық – бұл деректердің қаншалықты жаңартылғандығы. Сәйкестік - бұл деректердің бизнес операциялары үшін қаншалықты маңызды екендігі. Деректер сапасы деректерді жинау процесінен басталады және деректер қажет пайдаланушылар үшін де қолжетімді болуы керек. Деректер сапасының көрсеткіштері деректердің сапасын өлшеу әдісі болып табылады. Бұл көрсеткіштер бизнеске деректерінің қаншалықты жақсы пайдаланылып жатқанын және қандай жақсартулар жасауға болатынын түсінуге көмектеседі.
Нашар деректер сапасының белгілері қандай?
Деректер сапасыз болуы мүмкін көптеген белгілер бар. Ең жиі кездесетіндердің кейбіріне сәйкес емес, жарамсыз, ескірген, қайталанатын және дұрыс емес деректер жатады. Сәйкес емес деректер деректер әртүрлі жүйелерге сәйкессіз енгізілгенде немесе дәйекті процесті орындамай қолмен жаңартылған кезде орын алады. Мысалы, тұтынушының аты әртүрлі жүйелерде басқаша жазылуы мүмкін немесе бір тұтынушының жасы 27 және 28 ретінде енгізілуі мүмкін.
Жарамсыз деректер қате енгізуден немесе қандай да бір жолмен бүлінген деректерден туындады. Мысалы, өнімнің бағасы $1,000,000.3 XNUMX XNUMX ретінде енгізілуі мүмкін.XNUMX. Ескірген деректер жүйелі түрде жаңартылмайтын деректерден немесе мұрағатталған және дәл емес деректерден туындайды. Мысалы, тұтынушының байланыс ақпараты өткен айда дәл болуы мүмкін, бірақ енді дәл емес.
Қайталанатын деректер бірнеше рет көшірілген және қойылған деректерден немесе бірнеше рет енгізілген деректерден туындайды. Мысалы, тұтынушының аты жүйеге екі түрлі мекенжаймен екі рет енгізілуі мүмкін. Соңында, қате деректер қате енгізілген деректерден немесе қате аударылған деректерден туындайды. Мысалы, тұтынушының аты «Джоннатан» деп жазылғанда «Джон» ретінде енгізілуі мүмкін.
Сондай-ақ оқыңыз: 10 бизнес-докторантураның онлайн бағдарламасы
Деректер сапасын қалай жақсартасыз?
Деректер сапасын жақсартудың көптеген жолдары бар. Бірінші қадам - нашар деректер көздерін анықтау. Мұны деректерді енгізу қателерін қарап шығу, қайталанатын жазбаларды тексеру және қате немесе толық емес ақпаратты анықтау арқылы жасауға болады. Мәселенің көзі анықталғаннан кейін оны түзету үшін шаралар қабылдауға болады. Деректер сапасын жақсартудың бір жолы - тексеру ережелерін пайдалану.
Тексеру ережелері – жүйеге енгізілген деректердің белгілі бір критерийлерге сәйкестігіне көз жеткізуге көмектесетін нұсқаулар жиыны. Мысалы, тексеру ережесі қызметкердің аты жүйеде пайдаланылған сайын дәл сол пішімде енгізілуін талап етуі мүмкін.
Басқа кең таралған тексеру ережесі - бұл сандардың белгілі бір ауқымда болуын немесе күндердің белгілі бір күн ауқымында болуын қамтамасыз ететін ауқымды тексеру. Деректер сапасын жақсартудың тағы бір жолы - стандарттау процестері. Бұл компьютерлер оңай түсінуге және өңдеуге болатындай барлық деректердің алдын ала анықталған пішімдер мен ережелерге сәйкес келуін қамтамасыз етуді қамтиды.
Деректерді стандарттау әртүрлі ақпарат жиынын салыстыруды жеңілдетеді және адам қателігінен туындаған дәлсіздіктерді азайтуға көмектеседі. Деректер сапасын жақсартудың үшінші жолы - тазалау процестері. Бұл қолда бар қате немесе толық емес ақпаратты анықтауды және түзетуді қамтиды аналитикалық деректер жиынтығы. Тазалау процестері қарапайым қолмен тексерулерден бастап деректердегі үлгілерді анықтайтын күрделірек алгоритмдерге дейін кез келген нәрсені қамтуы мүмкін. Деректердің сапасын жақсартуда қол жеткізілген прогресті қадағалау маңызды, осылайша қосымша әрекет қажет пе екенін анықтауға болады.
Қандай салалар жақсы деректер сапасын талап етеді?
Дұрыс жұмыс істеуі үшін жақсы деректер сапасына сүйенетін көптеген салалар бар. Бұл салаларға денсаулық сақтау, қаржы институттары және бөлшек сауда орындары кіреді. Денсаулық сақтау саласы үнемі дамып отыратын сала болып табылады, сондықтан нақты деректерге деген қажеттілік туындайды. Пациенттерге дұрыс емдеу мен күтім көрсету үшін пациент туралы деректер өте маңызды. Егер деректер дәл болмаса, бұл дұрыс емес емдеуге және тіпті өлімге әкелуі мүмкін. Денсаулық сақтау саласында маңызды деректердің бірнеше түрі бар.
Біріншісі – емделушінің аты-жөні, мекен-жайы және байланыс ақпараты сияқты ақпаратты қамтитын демографиялық деректер. Пациенттер мен олардың ауру тарихын қадағалау үшін бұл деректердің болуы маңызды. Мәліметтердің екінші түрі – пациенттің диагнозы, емі және болжамы туралы ақпаратты қамтитын клиникалық деректер. Пациенттерге ең жақсы көмек көрсетілетініне көз жеткізу үшін бұл деректердің болуы маңызды.
Қаржы институттары көптеген қозғалатын бөліктері бар күрделі ұйымдар. Бір ғана қате шешімнің салдары ауыр болуы мүмкін. Бұл әсіресе тұтынушы деректерінің дәлдігіне қатысты. Қаржы институттары өз ресурстарын қайда бөлу туралы дұрыс шешім қабылдау үшін жақсы деректер сапасына сүйенеді. Клиент деректері дәл болмаса, бұл дұрыс емес қаржылық шешімдерге және тіпті банкроттыққа әкелуі мүмкін. Сондықтан қаржы институттары үшін жақсылыққа ие болу өте маңызды деректерді басқару орында.
Сатушылар деректердің жақсы сапасына сенетіні ешкімге құпия емес. Тұтынушының дұрыс емес деректері сатылымдар мен кірістердің төмендеуін қоса алғанда, барлық мәселелерге әкелуі мүмкін. Сатушылар деректердің жақсы сапасын қамтамасыз ете алатын негізгі әдістердің бірі тұтынушы деректерін басқару (CDM) шешімін пайдалану болып табылады. CDM шешімі тұтынушы деректерін тазартуға, біріктіруге және жаңартуға көмектесіп, оны дәлірек және сенімдірек етеді. Деректер сапасын қамтамасыз етудің тағы бір жолы - тұтынушы деректерін жүйелі түрде тексеру. Бұл деректердің дәл және жаңартылғанына көз жеткізу үшін тексеруді және болуы мүмкін қателерді түзетуді білдіреді.
Сондай-ақ оқыңыз: Шағын бизнеске арналған 5 үздік HR бағдарламалық қамтамасыз ету
қорытынды
Деректер сапасының бизнес өнімділігіне әсерін тым көп атап өтуге болмайды және мұның бәрі деректер сапасының мақсатқа сай келетініне байланысты.
Және біз дұрыс жұмыс істеуі үшін қанша салаға деректер сапасы қажет екенін көрсеттік. Егер сіз осы мақалада талқылағандай деректер сапасын жақсартқыңыз келсе, нашар деректер көздерін анықтауыңыз керек.
Қосымша ақпарат қажет болса, осы мақаланы мүмкіндігінше көп оқып шығыңыз.
пікір қалдыру