D'Effekter vun der Datequalitéit op d'Geschäftsleeschtung sinn ausdrécklech an dësem Artikel diskutéiert ginn, dorënner aner wichteg Tipps.
Datequalitéit ass e Begrëff benotzt fir den Zoustand vun den Donnéeën ze beschreiwen. Et gëtt dacks gemooss wéi gutt d'Donnéeën d'Bedierfnesser vun hirem virgesinnenen Zweck entspriechen. Schlecht Datequalitéit kann en negativen Impakt op d'Geschäftsleeschtung hunn. Et kann zu ongenauen Entscheedungsprozess, verschwendene Ressourcen an e Verloscht vu Clienten féieren. Weiderliesen fir méi iwwer d'Effekter vun der Datequalitéit op d'Geschäftsleeschtung ze léieren.
Wat ass Datequalitéit?
Datequalitéit ass d'Genauegkeet, d'Vollständegkeet an d'Aktualitéit vun den Donnéeën. Et ass e kritesche Faktor fir gesond geschäftlech Entscheedungen ze treffen. Genauegkeet ass wéi no d'Donnéeën un d'Realitéit sinn. Vollständegkeet ass wéi vill vun den Donnéeën am Set abegraff sinn. Timeliness ass wéi aktuell d'Donnéeën sinn. D'Relevanz ass wéi wichteg d'Donnéeën fir d'Geschäftsoperatioune sinn. Datequalitéit fänkt mam Datesammlungsprozess un, an d'Donnéeën mussen och zougänglech sinn fir d'Benotzer déi se brauchen. Daten Qualitéit Metriken sinn e Wee fir d'Qualitéit vun den Donnéeën ze moossen. Dës Metriken kënnen d'Entreprisen hëllefen ze verstoen wéi gutt hir Donnéeën benotzt ginn a wéi eng Verbesserunge kënne gemaach ginn.
Wat sinn d'Unzeeche vu schlechter Datequalitéit?
Et gi vill Unzeeche datt Daten vu schlechter Qualitéit kënne sinn. E puer vun den heefegsten enthalen Donnéeën déi inkonsistent, ongëlteg, aktuell, duplizéiert a falsch sinn. Inkonsistent Donnéeën passéieren wann Daten inkonsistent a verschiddene Systemer aginn ginn oder wann se manuell aktualiséiert ginn ouni e konsequente Prozess ze verfollegen. Zum Beispill kann den Numm vun engem Client anescht a verschiddene Systemer geschriwwe ginn, oder den Alter vum selwechte Client ka souwuel als 27 an 28 aginn.
Ongülteg Donnéeën ginn duerch falsch Input verursaacht oder duerch Donnéeën déi op iergendeng Manéier beschiedegt goufen. Zum Beispill kann de Präis vun engem Produkt als $ 1,000,000.3 aginn ginn.Out-of-date Daten ginn duerch Daten verursaacht déi net regelméisseg aktualiséiert goufen oder duerch Daten déi archivéiert goufen an net méi korrekt sinn. Zum Beispill kënnen d'Kontaktinformatioune vun engem Client wéi de leschte Mount korrekt sinn awer net méi korrekt.
Duplizéiert Daten ginn duerch Daten verursaacht déi e puer Mol kopéiert a gepecht goufen oder duerch Daten déi méi wéi eemol aginn goufen. Zum Beispill kann den Numm vun engem Client zweemol an de System aginn ginn, mat zwou verschiddenen Adressen. Schlussendlech entstinn falsch Donnéeën duerch Donnéeën déi falsch agefouert goufen oder duerch Donnéeën déi falsch iwwersat goufen. Zum Beispill kann den Numm vun engem Client als "John" aginn ginn wann et "Johnathan" geschriwwe gëtt.
Och liesen: Top 10 Business Doktoral Programmer online
Wéi verbessert Dir d'Datequalitéit?
Et gi vill Weeër fir Datenqualitéit ze verbesseren. Den éischte Schrëtt ass d'Quell vu schlechten Donnéeën z'identifizéieren. Dëst kann gemaach ginn andeems Dir Datenentrée Feeler iwwerpréift, no Duplikate records iwwerpréift, a falsch oder onkomplett Informatioun z'identifizéieren. Wann d'Quell vum Problem identifizéiert gouf, kënne Schrëtt gemaach ginn fir et ze korrigéieren. Ee Wee fir d'Datequalitéit ze verbesseren ass d'Benotzung vu Validatiounsregelen.
Validatiounsregele si Sets vun Instruktiounen déi hëllefen ze garantéieren datt d'Donnéeën, déi an e System aginn sinn, bestëmmte Critèren entspriechen. Zum Beispill kann eng Validatiounsregel erfuerderen datt den Numm vun engem Employé a genau datselwecht Format aginn gëtt all Kéier wann et am System benotzt gëtt.
Eng aner gemeinsam Validatiounsregel ass e Rangecheck, dee garantéiert datt d'Zuelen an engem bestëmmte Beräich sinn oder datt d'Datume bannent engem spezifeschen Datumberäich falen. Eng aner Manéier fir d'Datequalitéit ze verbesseren ass duerch Standardiséierungsprozesser. Dëst beinhalt sécherzestellen datt all Daten virdefinéiert Formater a Reegele befollegen, sou datt se einfach vu Computere verstanen a veraarbecht kënne ginn.
Standardiséierung vun Daten mécht et méi einfach verschidde Sätz vun Informatioun ze vergläichen an hëlleft Ongenauegkeeten ze reduzéieren, déi duerch mënschleche Feeler verursaacht ginn. En drëtte Wee fir d'Datequalitéit ze verbesseren ass duerch Reinigungsprozesser. Dëst beinhalt d'Identifikatioun a Korrigéiere vu falschen oder onkompletten Informatioun an existéierend analytesch Datesätz. Reinigungsprozesser kënnen alles vun einfache manuelle Kontrollen op méi komplex Algorithmen involvéieren déi Mustere an den Daten identifizéieren. Et ass wichteg de Fortschrëtt ze halen fir d'Datequalitéit ze verbesseren, sou datt Dir feststellt ob weider Handlung gebraucht gëtt.
Wéi eng Industrien erfuerderen gutt Datequalitéit?
Et gi vill Industrien déi op gutt Datequalitéit vertrauen fir richteg ze fonktionnéieren. Dës Industrien enthalen Gesondheetsariichtung, Finanzinstituter, an Händler. D'Gesondheetsindustrie ass eng déi stänneg evoluéiert, a mat deem kënnt d'Bedierfnes fir korrekt Daten. Patientendaten si wesentlech fir déi richteg Behandlung a Betreiung fir Patienten ze bidden. Wann d'Donnéeën net korrekt sinn, kann et zu falschen Behandlungen a souguer zum Doud féieren. Et ginn e puer verschidden Aarte vun Daten déi wichteg sinn an der Gesondheetsindustrie.
Déi éischt ass demographesch Donnéeën, déi Informatioun enthält wéi den Numm vum Patient, d'Adress an d'Kontaktinformatioun. Et ass wichteg dës Donnéeën ze hunn fir d'Patienten an hir medizinesch Geschicht ze verfollegen. Déi zweet Zort vun Donnéeën ass klinesch Donnéeën, déi Informatiounen iwwer d'Diagnos, d'Behandlung an d'Prognose vum Patient enthält. Et ass wichteg dës Donnéeën ze hunn fir sécherzestellen datt d'Patienten déi beschtméiglech Betreiung kréien.
Finanzinstituter sinn komplex Organisatiounen mat vill bewegt Deeler. Eng eenzeg schlecht Entscheedung kann wäitreegend Konsequenzen hunn. Dëst ass besonnesch wouer wann et ëm d'Genauegkeet vun de Clientdaten geet. Finanzinstituter vertrauen op eng gutt Datequalitéit fir gesond Entscheedungen ze treffen iwwer wou se hir Ressourcen allocéieren. Wann d'Clientdaten net korrekt sinn, kann et zu falschen finanziellen Entscheedungen a souguer Faillite féieren. Dofir ass et sou wichteg fir Finanzinstituter gutt ze hunn daten Gouvernance op der Plaz.
Et ass kee Geheimnis datt Händler op eng gutt Datequalitéit ofhängeg sinn. Onpräzise Clientdaten kënnen zu all Zorte vu Probleemer féieren, dorënner verluere Verkaf a reduzéierte Gewënn. Ee vun den Haapt Weeër fir Händler eng gutt Datequalitéit ze garantéieren ass andeems Dir eng Client Data Management (CDM) Léisung benotzt. Eng CDM-Léisung kann hëllefe fir Clientdaten ze botzen, ze fusionéieren an ze aktualiséieren, sou datt et méi genau an zouverlässeg ass. Eng aner Manéier fir Datenqualitéit ze garantéieren ass Är Clientdaten regelméisseg ze kontrolléieren. Dëst bedeit iwwerpréift fir sécher ze sinn datt d'Donnéeën korrekt an aktuell sinn an eventuell Feeler korrigéiert déi existéieren.
Och liesen: 5 Beschte HR Software fir kleng Geschäfter
Konklusioun
D'Effekter vun der Datequalitéit op d'Geschäftsleeschtung kënnen net iwwerhaapt betount ginn, an dëst alles hänkt dovun of wéi Är Datequalitéit dem virgesinnenen Zweck entsprécht.
A mir hu gewisen wéi vill Industrien Datenqualitéit brauchen fir richteg ze fonktionnéieren. An Dir musst d'Quell vu schlechten Donnéeën z'identifizéieren wann Dir d'Datequalitéit verbessert wéi mir an dësem Artikel diskutéiert hunn.
Maacht gutt dësen Artikel esou oft wéi méiglech ze liesen wann Dir méi Informatioun braucht.
Hannerlooss eng Äntwert