비즈니스 성과에 대한 데이터 품질의 영향은 다른 중요한 팁을 포함하여 이 기사에서 명시적으로 논의되었습니다.
데이터 품질은 데이터의 상태를 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 데이터가 의도한 목적의 요구 사항을 얼마나 잘 충족하는지에 따라 종종 측정됩니다. 낮은 데이터 품질은 비즈니스 성과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 부정확한 의사 결정, 자원 낭비, 고객 손실로 이어질 수 있습니다. 데이터 품질이 비즈니스 성과에 미치는 영향에 대해 자세히 알아보려면 계속 읽으십시오.
데이터 품질이란 무엇입니까?
데이터 품질은 데이터의 정확성, 완전성 및 적시성입니다. 이는 건전한 비즈니스 결정을 내리는 데 중요한 요소입니다. 정확도는 데이터가 실제와 얼마나 가까운가입니다. 완전성은 집합에 포함된 데이터의 양입니다. 적시성은 데이터가 얼마나 최신 상태인지입니다. 관련성은 데이터가 비즈니스 운영에 얼마나 중요한가입니다. 데이터 품질은 데이터 수집 프로세스에서 시작되며 데이터가 필요한 사용자도 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. 데이터 품질 측정항목 데이터의 품질을 측정하는 방법입니다. 이러한 메트릭은 기업에서 데이터가 얼마나 잘 사용되고 있으며 어떤 개선이 필요한지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
나쁜 데이터 품질의 징후는 무엇입니까?
데이터의 품질이 좋지 않을 수 있다는 징후가 많이 있습니다. 가장 일반적인 데이터에는 일관성이 없고 유효하지 않으며 구식이며 중복되고 잘못된 데이터가 포함됩니다. 불일치 데이터는 데이터가 다른 시스템에 일관되지 않게 입력되거나 일관된 프로세스를 따르지 않고 수동으로 업데이트될 때 발생합니다. 예를 들어, 고객의 이름은 다른 시스템에서 다르게 철자될 수 있거나 동일한 고객의 나이가 27과 28로 모두 입력될 수 있습니다.
잘못된 데이터는 잘못된 입력이나 어떤 식으로든 손상된 데이터로 인해 발생합니다. 예를 들어, 제품 가격은 $1,000,000.3로 입력될 수 있습니다.XNUMX. 오래된 데이터는 정기적으로 업데이트되지 않은 데이터나 보관되어 더 이상 정확하지 않은 데이터로 인해 발생합니다. 예를 들어 고객의 연락처 정보가 지난달 현재 정확하지만 더 이상 정확하지 않을 수 있습니다.
중복 데이터는 여러 번 복사하여 붙여넣은 데이터 또는 두 번 이상 입력한 데이터로 인해 발생합니다. 예를 들어, 고객의 이름은 두 개의 다른 주소로 시스템에 두 번 입력될 수 있습니다. 마지막으로 잘못된 데이터는 부정확하게 입력된 데이터나 잘못 번역된 데이터로 인해 발생합니다. 예를 들어, 고객의 이름은 철자가 "Johnathan"인 경우 "John"으로 입력할 수 있습니다.
또한 읽기 : 온라인 최고의 10 비즈니스 박사 과정
데이터 품질을 어떻게 개선합니까?
데이터 품질을 향상시키는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 첫 번째 단계는 열악한 데이터의 출처를 식별하는 것입니다. 이는 데이터 입력 오류를 검토하고 중복 기록을 확인하고 부정확하거나 불완전한 정보를 식별하여 수행할 수 있습니다. 문제의 원인이 확인되면 문제를 해결하기 위한 조치를 취할 수 있습니다. 데이터 품질을 개선하는 한 가지 방법은 유효성 검사 규칙을 사용하는 것입니다.
유효성 검사 규칙은 시스템에 입력된 데이터가 특정 기준을 충족하는지 확인하는 데 도움이 되는 일련의 지침입니다. 예를 들어, 유효성 검사 규칙은 직원의 이름이 시스템에서 사용될 때마다 정확히 같은 형식으로 입력해야 할 수 있습니다.
또 다른 일반적인 유효성 검사 규칙은 숫자가 특정 범위 내에 있는지 또는 날짜가 특정 날짜 범위에 속하는지 확인하는 범위 검사입니다. 데이터 품질을 개선하는 또 다른 방법은 표준화 프로세스를 사용하는 것입니다. 여기에는 컴퓨터에서 쉽게 이해하고 처리할 수 있도록 모든 데이터가 미리 정의된 형식과 규칙을 따르는지 확인하는 것이 포함됩니다.
데이터를 표준화하면 다양한 정보 세트를 더 쉽게 비교할 수 있고 인적 오류로 인한 부정확성을 줄이는 데 도움이 됩니다. 데이터 품질을 개선하는 세 번째 방법은 정리 프로세스를 사용하는 것입니다. 여기에는 기존의 부정확하거나 불완전한 정보를 식별하고 수정하는 작업이 포함됩니다. 분석 데이터 세트. 정리 프로세스에는 간단한 수동 검사부터 데이터의 패턴을 식별하는 더 복잡한 알고리즘에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있습니다. 추가 조치가 필요한지 여부를 결정할 수 있도록 데이터 품질 개선의 진행 상황을 추적하는 것이 중요합니다.
좋은 데이터 품질이 필요한 산업은 무엇입니까?
제대로 작동하기 위해 좋은 데이터 품질에 의존하는 많은 산업이 있습니다. 이러한 산업에는 의료, 금융 기관 및 소매업체가 포함됩니다. 의료 산업은 끊임없이 진화하는 산업이며 이에 따라 정확한 데이터가 필요합니다. 환자 데이터는 환자에게 올바른 치료와 관리를 제공하는 데 매우 중요합니다. 데이터가 정확하지 않으면 잘못된 치료와 사망으로 이어질 수 있습니다. 의료 산업에서 중요한 몇 가지 다른 유형의 데이터가 있습니다.
첫 번째는 환자의 이름, 주소 및 연락처 정보와 같은 정보를 포함하는 인구 통계 데이터입니다. 환자와 그들의 병력을 추적하기 위해 이 데이터를 갖는 것이 중요합니다. 두 번째 유형의 데이터는 환자의 진단, 치료 및 예후에 대한 정보를 포함하는 임상 데이터입니다. 환자가 최상의 치료를 받을 수 있도록 이 데이터를 보유하는 것이 중요합니다.
금융 기관 움직이는 부분이 많은 복잡한 조직입니다. 단 한 번의 잘못된 결정이 엄청난 결과를 초래할 수 있습니다. 이는 고객 데이터의 정확성과 관련하여 특히 그렇습니다. 금융 기관은 리소스를 할당할 위치에 대해 올바른 결정을 내리기 위해 우수한 데이터 품질에 의존합니다. 고객 데이터가 정확하지 않으면 잘못된 재무 결정과 파산으로 이어질 수 있습니다. 그렇기 때문에 금융기관이 좋은 평가를 받는 것이 중요합니다. 데이터 거버넌스 그 자리에.
소매업체가 우수한 데이터 품질에 의존한다는 것은 비밀이 아닙니다. 부정확한 고객 데이터는 매출 손실 및 이익 감소를 비롯한 모든 종류의 문제로 이어질 수 있습니다. 소매업체가 우수한 데이터 품질을 보장할 수 있는 주요 방법 중 하나는 CDM(고객 데이터 관리) 솔루션을 사용하는 것입니다. CDM 솔루션은 고객 데이터를 정리, 병합 및 업데이트하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있도록 합니다. 데이터 품질을 보장하는 또 다른 방법은 정기적으로 고객 데이터를 감사하는 것입니다. 이는 데이터가 정확하고 최신 상태인지 확인하고 존재할 수 있는 오류를 수정하는 것을 의미합니다.
또한 읽기 : 중소기업을 위한 5가지 최고의 HR 소프트웨어
결론
데이터 품질이 비즈니스 성과에 미치는 영향은 아무리 강조해도 지나치지 않으며, 이는 데이터 품질이 의도한 목적을 어떻게 충족시키는가에 달려 있습니다.
그리고 우리는 얼마나 많은 산업이 제대로 작동하기 위해 데이터 품질이 필요한지 보여주었습니다. 그리고 이 기사에서 논의한 것처럼 데이터 품질을 향상시키려면 열악한 데이터의 출처를 식별해야 합니다.
더 많은 정보가 필요하면 이 기사를 가능한 한 많이 읽는 것이 좋습니다.
댓글을 남겨주세요.