ផលប៉ះពាល់នៃគុណភាពទិន្នន័យលើដំណើរការអាជីវកម្មត្រូវបានពិភាក្សាយ៉ាងច្បាស់នៅក្នុងអត្ថបទនេះ រួមទាំងគន្លឹះសំខាន់ៗផ្សេងទៀត។
គុណភាពទិន្នន័យគឺជាពាក្យដែលប្រើដើម្បីពិពណ៌នាអំពីស្ថានភាពនៃទិន្នន័យ។ ជារឿយៗវាត្រូវបានវាស់ដោយថាតើទិន្នន័យបំពេញតាមតម្រូវការនៃគោលបំណងដែលបានគ្រោងទុករបស់វាកម្រិតណា។ គុណភាពទិន្នន័យខ្សោយអាចជះឥទ្ធិពលអវិជ្ជមានដល់ដំណើរការអាជីវកម្ម។ វាអាចនាំឱ្យមានការសម្រេចចិត្តមិនត្រឹមត្រូវ ការខ្ជះខ្ជាយធនធាន និងការបាត់បង់អតិថិជន។ បន្តអានដើម្បីស្វែងយល់បន្ថែមអំពីផលប៉ះពាល់នៃគុណភាពទិន្នន័យលើដំណើរការអាជីវកម្ម។
តើគុណភាពទិន្នន័យគឺជាអ្វី?
គុណភាពទិន្នន័យគឺជាភាពត្រឹមត្រូវ ភាពពេញលេញ និងទាន់ពេលវេលានៃទិន្នន័យ។ វាជាកត្តាសំខាន់ក្នុងការធ្វើការសម្រេចចិត្តអាជីវកម្មឱ្យបានត្រឹមត្រូវ។ ភាពត្រឹមត្រូវគឺកម្រិតដែលទិន្នន័យជិតស្និទ្ធទៅនឹងការពិត។ ភាពពេញលេញគឺជាចំនួននៃទិន្នន័យដែលត្រូវបានរួមបញ្ចូលនៅក្នុងសំណុំ។ ភាពទាន់ពេលគឺជារបៀបដែលទិន្នន័យទាន់សម័យ។ ភាពពាក់ព័ន្ធគឺជារបៀបដែលទិន្នន័យមានសារៈសំខាន់ចំពោះប្រតិបត្តិការអាជីវកម្ម។ គុណភាពទិន្នន័យចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងដំណើរការប្រមូលទិន្នន័យ ហើយទិន្នន័យក៏ត្រូវតែអាចចូលប្រើបានសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ដែលត្រូវការវាផងដែរ។ រង្វាស់គុណភាពទិន្នន័យ គឺជាវិធីវាស់គុណភាពទិន្នន័យ។ រង្វាស់ទាំងនេះអាចជួយឱ្យអាជីវកម្មយល់ពីរបៀបដែលទិន្នន័យរបស់ពួកគេត្រូវបានប្រើប្រាស់បានល្អ និងការកែលម្អអ្វីដែលអាចធ្វើបាន។
តើអ្វីជាសញ្ញានៃគុណភាពទិន្នន័យមិនល្អ?
មានសញ្ញាជាច្រើនដែលថាទិន្នន័យអាចមានគុណភាពអន់។ មួយចំនួននៃទូទៅបំផុតរួមមានទិន្នន័យដែលមិនស៊ីគ្នា មិនត្រឹមត្រូវ ហួសសម័យ ស្ទួន និងមិនត្រឹមត្រូវ។ ទិន្នន័យមិនស៊ីសង្វាក់គ្នាកើតឡើងនៅពេលដែលទិន្នន័យត្រូវបានបញ្ចូលមិនជាប់លាប់ទៅក្នុងប្រព័ន្ធផ្សេងៗ ឬនៅពេលដែលវាត្រូវបានធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពដោយដៃដោយមិនអនុវត្តតាមដំណើរការស្របគ្នា។ ឧទាហរណ៍ ឈ្មោះរបស់អតិថិជនអាចត្រូវបានសរសេរខុសគ្នានៅក្នុងប្រព័ន្ធផ្សេងៗគ្នា ឬអាយុរបស់អតិថិជនដូចគ្នាអាចត្រូវបានបញ្ចូលទាំង 27 និង 28 ឆ្នាំ។
ទិន្នន័យមិនត្រឹមត្រូវគឺបណ្តាលមកពីការបញ្ចូលមិនត្រឹមត្រូវ ឬដោយទិន្នន័យដែលត្រូវបានខូចតាមមធ្យោបាយណាមួយ។ ឧទាហរណ៍ តម្លៃរបស់ផលិតផលមួយអាចត្រូវបានបញ្ចូលជា $1,000,000.3.ទិន្នន័យហួសសម័យគឺបណ្តាលមកពីទិន្នន័យដែលមិនត្រូវបានធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពជាប្រចាំ ឬដោយទិន្នន័យដែលបានរក្សាទុកក្នុងប័ណ្ណសារ និងមិនមានភាពត្រឹមត្រូវទៀតទេ។ ឧទាហរណ៍ ព័ត៌មានទំនាក់ទំនងរបស់អតិថិជនអាចមានភាពសុក្រឹតត្រឹមខែមុន ប៉ុន្តែមិនមានភាពត្រឹមត្រូវទៀតទេ។
ទិន្នន័យស្ទួនគឺបណ្តាលមកពីទិន្នន័យដែលត្រូវបានចម្លង និងបិទភ្ជាប់ច្រើនដង ឬដោយទិន្នន័យដែលត្រូវបានបញ្ចូលច្រើនជាងម្តង។ ឧទាហរណ៍ ឈ្មោះរបស់អតិថិជនអាចត្រូវបានបញ្ចូលទៅក្នុងប្រព័ន្ធពីរដង ដោយមានអាសយដ្ឋានពីរផ្សេងគ្នា។ ចុងក្រោយ ទិន្នន័យមិនត្រឹមត្រូវគឺបណ្តាលមកពីទិន្នន័យដែលត្រូវបានបញ្ចូលមិនត្រឹមត្រូវ ឬដោយទិន្នន័យដែលត្រូវបានបកប្រែមិនត្រឹមត្រូវ។ ជាឧទាហរណ៍ ឈ្មោះរបស់អតិថិជនអាចនឹងត្រូវបានបញ្ចូលជា "John" នៅពេលដែលវាត្រូវបានសរសេរថា "Johnathan"។
សូមអានផងដែរ: កម្មវិធីបណ្ឌិតពាណិជ្ជកម្មកំពូលទាំង 10 តាមអ៊ីនធឺណិត
តើអ្នកកែលម្អគុណភាពទិន្នន័យដោយរបៀបណា?
មានវិធីជាច្រើនដើម្បីកែលម្អគុណភាពទិន្នន័យ។ ជំហានដំបូងគឺត្រូវកំណត់ប្រភពនៃទិន្នន័យមិនល្អ។ នេះអាចត្រូវបានធ្វើដោយការពិនិត្យមើលកំហុសក្នុងការបញ្ចូលទិន្នន័យ ពិនិត្យមើលកំណត់ត្រាស្ទួន និងកំណត់អត្តសញ្ញាណព័ត៌មានមិនត្រឹមត្រូវ ឬមិនពេញលេញ។ នៅពេលដែលប្រភពនៃបញ្ហាត្រូវបានរកឃើញ ជំហានអាចត្រូវបានចាត់វិធានការដើម្បីកែវា។ វិធីមួយដើម្បីកែលម្អគុណភាពទិន្នន័យគឺដោយប្រើច្បាប់សុពលភាព។
ច្បាប់សុពលភាពគឺជាសំណុំនៃការណែនាំដែលជួយធានាថាទិន្នន័យដែលបានបញ្ចូលទៅក្នុងប្រព័ន្ធត្រូវនឹងលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យជាក់លាក់។ ឧទាហរណ៍ ច្បាប់សុពលភាពអាចតម្រូវឱ្យបញ្ចូលឈ្មោះរបស់និយោជិតក្នុងទម្រង់ដូចគ្នារាល់ពេលដែលវាត្រូវបានប្រើនៅក្នុងប្រព័ន្ធ។
ច្បាប់សុពលភាពទូទៅមួយទៀតគឺការត្រួតពិនិត្យជួរ ដែលធានាថាលេខស្ថិតនៅក្នុងជួរជាក់លាក់ ឬកាលបរិច្ឆេទនោះធ្លាក់ក្នុងចន្លោះកាលបរិច្ឆេទជាក់លាក់មួយ។ វិធីមួយទៀតដើម្បីកែលម្អគុណភាពទិន្នន័យគឺតាមរយៈដំណើរការស្តង់ដារ។ នេះពាក់ព័ន្ធនឹងការធានាថាទិន្នន័យទាំងអស់អនុវត្តតាមទម្រង់ និងច្បាប់ដែលបានកំណត់ជាមុន ដូច្នេះវាអាចយល់បានយ៉ាងងាយស្រួល និងដំណើរការដោយកុំព្យូទ័រ។
ការធ្វើស្តង់ដារទិន្នន័យធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលក្នុងការប្រៀបធៀបសំណុំព័ត៌មានផ្សេងៗគ្នា និងជួយកាត់បន្ថយភាពមិនត្រឹមត្រូវដែលបណ្តាលមកពីកំហុសរបស់មនុស្ស។ វិធីទីបីដើម្បីកែលម្អគុណភាពទិន្នន័យគឺតាមរយៈដំណើរការសម្អាត។ នេះពាក់ព័ន្ធនឹងការកំណត់អត្តសញ្ញាណ និងកែតម្រូវព័ត៌មានមិនត្រឹមត្រូវ ឬមិនពេញលេញដែលមានស្រាប់ សំណុំទិន្នន័យវិភាគ. ដំណើរការសម្អាតអាចពាក់ព័ន្ធនឹងអ្វីទាំងអស់ពីការត្រួតពិនិត្យដោយដៃសាមញ្ញទៅក្បួនដោះស្រាយស្មុគស្មាញបន្ថែមទៀតដែលកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូនៅក្នុងទិន្នន័យ។ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការតាមដានវឌ្ឍនភាពដែលបានធ្វើឡើងក្នុងការកែលម្អគុណភាពទិន្នន័យ ដូច្នេះអ្នកអាចកំណត់ថាតើត្រូវការសកម្មភាពបន្ថែមទៀតឬអត់។
តើឧស្សាហកម្មអ្វីខ្លះដែលត្រូវការគុណភាពទិន្នន័យល្អ?
មានឧស្សាហកម្មជាច្រើនដែលពឹងផ្អែកលើគុណភាពទិន្នន័យល្អ ដើម្បីដំណើរការបានត្រឹមត្រូវ។ ឧស្សាហកម្មទាំងនេះរួមមានការថែទាំសុខភាព គ្រឹះស្ថានហិរញ្ញវត្ថុ និងអ្នកលក់រាយ។ ឧស្សាហកម្មថែទាំសុខភាពគឺជាផ្នែកមួយដែលកំពុងវិវឌ្ឍឥតឈប់ឈរ ហើយជាមួយនឹងតម្រូវការសម្រាប់ទិន្នន័យត្រឹមត្រូវ។ ទិន្នន័យអ្នកជំងឺមានសារៈសំខាន់ណាស់ ដើម្បីផ្តល់ការព្យាបាល និងការថែទាំត្រឹមត្រូវដល់អ្នកជំងឺ។ ប្រសិនបើទិន្នន័យមិនត្រឹមត្រូវ វាអាចនាំឱ្យមានការព្យាបាលមិនត្រឹមត្រូវ និងអាចឈានដល់ការស្លាប់។ មានប្រភេទទិន្នន័យមួយចំនួនដែលមានសារៈសំខាន់នៅក្នុងឧស្សាហកម្មថែទាំសុខភាព។
ទីមួយគឺទិន្នន័យប្រជាសាស្ត្រ ដែលរួមមានព័ត៌មានដូចជា ឈ្មោះ អាសយដ្ឋាន និងព័ត៌មានទំនាក់ទំនងរបស់អ្នកជំងឺ។ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការមានទិន្នន័យនេះ ដើម្បីតាមដានអ្នកជំងឺ និងប្រវត្តិវេជ្ជសាស្ត្ររបស់ពួកគេ។ ប្រភេទទីពីរនៃទិន្នន័យគឺជាទិន្នន័យគ្លីនិក ដែលរួមបញ្ចូលព័ត៌មានស្តីពីការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ ការព្យាបាល និងការព្យាករណ៍របស់អ្នកជំងឺ។ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការមានទិន្នន័យនេះ ដើម្បីប្រាកដថាអ្នកជំងឺកំពុងទទួលបានការថែទាំល្អបំផុត។
គ្រឹះស្ថានហិរញ្ញវត្ថុ គឺជាអង្គការស្មុគស្មាញដែលមានផ្នែកផ្លាស់ទីជាច្រើន។ ការសម្រេចចិត្តអាក្រក់តែមួយអាចមានផលវិបាកយ៉ាងឆ្ងាយ។ នេះជាការពិតជាពិសេសនៅពេលនិយាយអំពីភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យអតិថិជន។ ស្ថាប័នហិរញ្ញវត្ថុពឹងផ្អែកលើគុណភាពទិន្នន័យល្អដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តត្រឹមត្រូវអំពីកន្លែងដែលត្រូវបែងចែកធនធានរបស់ពួកគេ។ ប្រសិនបើទិន្នន័យរបស់អតិថិជនមិនត្រឹមត្រូវ វាអាចនាំឱ្យមានការសម្រេចចិត្តផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុមិនត្រឹមត្រូវ និងសូម្បីតែការក្ស័យធន។ នេះហើយជាមូលហេតុដែលវាមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ស្ថាប័នហិរញ្ញវត្ថុដើម្បីមានភាពល្អ។ ការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យ នៅក្នុងកន្លែង។
វាមិនមែនជារឿងសម្ងាត់ទេដែលអ្នកលក់រាយពឹងផ្អែកលើគុណភាពទិន្នន័យល្អ។ ទិន្នន័យអតិថិជនមិនត្រឹមត្រូវអាចនាំឱ្យមានបញ្ហាគ្រប់ប្រភេទ រួមទាំងការលក់ដែលបាត់បង់ និងការថយចុះប្រាក់ចំណេញ។ មធ្យោបាយសំខាន់មួយដែលអ្នកលក់រាយអាចធានាបាននូវគុណភាពទិន្នន័យល្អគឺដោយប្រើដំណោះស្រាយគ្រប់គ្រងទិន្នន័យអតិថិជន (CDM)។ ដំណោះស្រាយ CDM អាចជួយសម្អាត បញ្ចូលចូលគ្នា និងធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពទិន្នន័យអតិថិជន ដែលធ្វើឱ្យវាកាន់តែត្រឹមត្រូវ និងអាចទុកចិត្តបាន។ មធ្យោបាយមួយទៀតដើម្បីធានាគុណភាពទិន្នន័យគឺត្រូវត្រួតពិនិត្យទិន្នន័យអតិថិជនរបស់អ្នកឱ្យបានទៀងទាត់។ នេះមានន័យថាការពិនិត្យមើលដើម្បីធ្វើឱ្យប្រាកដថាទិន្នន័យមានភាពត្រឹមត្រូវ និងទាន់សម័យ និងកែតម្រូវរាល់កំហុសដែលអាចកើតមាន។
សូមអានផងដែរ: 5 កម្មវិធីធនធានមនុស្សល្អបំផុតសម្រាប់អាជីវកម្មខ្នាតតូច
សន្និដ្ឋាន
ផលប៉ះពាល់នៃគុណភាពទិន្នន័យលើដំណើរការអាជីវកម្មមិនអាចត្រូវបានគេសង្កត់ធ្ងន់ពេកនោះទេ ហើយទាំងអស់នេះធ្វើឱ្យខូចដល់របៀបដែលគុណភាពទិន្នន័យរបស់អ្នកបំពេញតាមគោលបំណងដែលបានគ្រោងទុក។
ហើយយើងបានបង្ហាញពីចំនួនឧស្សាហកម្មដែលត្រូវការគុណភាពទិន្នន័យដើម្បីដំណើរការបានត្រឹមត្រូវ។ ហើយអ្នកត្រូវកំណត់អត្តសញ្ញាណប្រភពនៃទិន្នន័យមិនល្អ ប្រសិនបើអ្នកចង់កែលម្អគុណភាពទិន្នន័យ ដូចដែលយើងបានពិភាក្សានៅក្នុងអត្ថបទនេះ។
សូមអានអត្ថបទនេះឱ្យបានច្រើនដងតាមដែលអាចធ្វើទៅបាន ប្រសិនបើអ្នកត្រូវការព័ត៌មានបន្ថែម។
សូមផ្ដល់យោបល់