Duomenų kokybės poveikis verslo rezultatams buvo aiškiai aptartas šiame straipsnyje, įskaitant kitus svarbius patarimus.
Duomenų kokybė yra terminas, apibūdinantis duomenų būklę. Jis dažnai matuojamas pagal tai, kaip duomenys atitinka jų numatyto tikslo poreikius. Prasta duomenų kokybė gali turėti neigiamos įtakos verslo rezultatams. Tai gali lemti netikslių sprendimų priėmimą, išteklių švaistymą ir klientų praradimą. Skaitykite toliau, kad sužinotumėte daugiau apie duomenų kokybės poveikį verslo našumui.
Kas yra duomenų kokybė?
Duomenų kokybė – tai duomenų tikslumas, išsamumas ir savalaikiškumas. Tai labai svarbus veiksnys priimant pagrįstus verslo sprendimus. Tikslumas yra tai, kiek duomenys yra arti tikrovės. Išsamumas – tai, kiek duomenų įtraukta į rinkinį. Savalaikiškumas yra tai, kiek duomenys yra atnaujinami. Aktualumas – tai duomenų svarba verslo operacijoms. Duomenų kokybė prasideda nuo duomenų rinkimo proceso, o duomenys taip pat turi būti prieinami vartotojams, kuriems jų reikia. Duomenų kokybės metrika yra duomenų kokybės matavimo būdas. Ši metrika gali padėti įmonėms suprasti, kaip gerai naudojami jų duomenys ir ką galima patobulinti.
Kokie yra prastos duomenų kokybės požymiai?
Yra daug požymių, kad duomenys gali būti prastos kokybės. Kai kurie dažniausiai pasitaikantys duomenys yra nenuoseklūs, negaliojantys, pasenę, pasikartojantys ir neteisingi. Nenuoseklūs duomenys atsiranda, kai duomenys įvedami nenuosekliai į skirtingas sistemas arba kai jie atnaujinami rankiniu būdu, nesilaikant nuoseklaus proceso. Pavyzdžiui, skirtingose sistemose kliento vardas gali būti rašomas skirtingai arba to paties kliento amžius gali būti įvestas ir kaip 27, ir 28 metai.
Neteisingi duomenys atsiranda dėl neteisingos įvesties arba dėl tam tikru būdu sugadintų duomenų. Pavyzdžiui, produkto kaina gali būti įvesta kaip 1,000,000.3 XNUMX XNUMX USD.XNUMX. Pasenę duomenys atsiranda dėl duomenų, kurie nebuvo reguliariai atnaujinami arba dėl duomenų, kurie buvo suarchyvuoti ir nebėra tikslūs. Pavyzdžiui, praėjusio mėnesio kliento kontaktinė informacija gali būti tiksli, bet nebetiksli.
Duomenų kopijavimas atsiranda dėl duomenų, kurie buvo nukopijuoti ir įklijuoti kelis kartus, arba dėl duomenų, kurie buvo įvesti daugiau nei vieną kartą. Pavyzdžiui, kliento vardas gali būti įvestas į sistemą du kartus su dviem skirtingais adresais. Galiausiai neteisingus duomenis lemia netiksliai įvesti arba neteisingai išversti duomenys. Pavyzdžiui, kliento vardas gali būti įvestas kaip „Jonas“, kai jis parašytas „Johnatanas“.
Taip pat perskaitykite: 10 geriausių verslo doktorantūros programų internete
Kaip gerinate duomenų kokybę?
Yra daug būdų, kaip pagerinti duomenų kokybę. Pirmas žingsnis – nustatyti prastų duomenų šaltinius. Tai galima padaryti peržiūrint duomenų įvedimo klaidas, tikrinant, ar nepasikartoja įrašai, ir nustatant neteisingą ar neišsamią informaciją. Nustačius problemos šaltinį, galima imtis veiksmų jai ištaisyti. Vienas iš būdų pagerinti duomenų kokybę yra naudoti patvirtinimo taisykles.
Tikrinimo taisyklės – tai instrukcijų rinkiniai, padedantys užtikrinti, kad į sistemą įvesti duomenys atitiktų tam tikrus kriterijus. Pavyzdžiui, patvirtinimo taisyklė gali reikalauti, kad darbuotojo vardas būtų įvestas tiksliai tuo pačiu formatu kiekvieną kartą, kai jis naudojamas sistemoje.
Kita įprasta patvirtinimo taisyklė yra diapazono patikra, užtikrinanti, kad skaičiai yra tam tikroje diapazone arba datos patenka į konkrečią dienų seką. Kitas būdas pagerinti duomenų kokybę yra standartizacijos procesai. Tai reiškia, kad reikia užtikrinti, kad visi duomenys atitiktų iš anksto nustatytus formatus ir taisykles, kad kompiuteriai galėtų juos lengvai suprasti ir apdoroti.
Duomenų standartizavimas leidžia lengviau palyginti skirtingus informacijos rinkinius ir padeda sumažinti netikslumus, atsiradusius dėl žmogiškųjų klaidų. Trečias būdas pagerinti duomenų kokybę yra valymo procesai. Tai apima neteisingos arba neišsamios esamos informacijos nustatymą ir taisymą analitiniai duomenų rinkiniai. Valymo procesai gali apimti bet ką – nuo paprastų rankinių patikrinimų iki sudėtingesnių algoritmų, kurie nustato duomenų šablonus. Svarbu sekti pažangą, padarytą gerinant duomenų kokybę, kad galėtumėte nuspręsti, ar reikia imtis tolesnių veiksmų.
Kokioms pramonės šakoms reikalinga gera duomenų kokybė?
Yra daug pramonės šakų, kurios, norėdamos tinkamai veikti, priklauso nuo geros duomenų kokybės. Šios pramonės šakos apima sveikatos priežiūrą, finansų įstaigas ir mažmenininkus. Sveikatos priežiūros pramonė nuolat vystosi, todėl reikia tikslių duomenų. Pacientų duomenys yra gyvybiškai svarbūs, kad pacientams būtų suteiktas tinkamas gydymas ir priežiūra. Jei duomenys netikslūs, tai gali sukelti netinkamą gydymą ir net mirtį. Yra keletas skirtingų duomenų, kurie yra svarbūs sveikatos priežiūros pramonėje.
Pirmoji – tai demografiniai duomenys, apimantys tokią informaciją kaip paciento vardas, pavardė, adresas ir kontaktinė informacija. Svarbu turėti šiuos duomenis, kad būtų galima sekti pacientus ir jų ligos istoriją. Antrojo tipo duomenys – klinikiniai duomenys, apimantys informaciją apie paciento diagnozę, gydymą ir prognozes. Svarbu turėti šiuos duomenis, kad pacientai gautų geriausią įmanomą priežiūrą.
Finansinės institucijos yra sudėtingos organizacijos, turinčios daug judančių dalių. Vienintelis blogas sprendimas gali turėti toli siekiančių pasekmių. Tai ypač aktualu, kai kalbama apie klientų duomenų tikslumą. Finansų įstaigos pasikliauja gera duomenų kokybe, kad galėtų priimti pagrįstus sprendimus, kur paskirstyti savo išteklius. Jei klientų duomenys nėra tikslūs, tai gali lemti neteisingus finansinius sprendimus ir net bankrotus. Štai kodėl taip svarbu, kad finansinės institucijos turėtų gero duomenų valdymas vietoje.
Ne paslaptis, kad mažmenininkai priklauso nuo geros duomenų kokybės. Dėl netikslių klientų duomenų gali kilti įvairių problemų, įskaitant prarastus pardavimus ir sumažėjusį pelną. Vienas iš pagrindinių būdų, kaip mažmenininkai gali užtikrinti gerą duomenų kokybę, yra klientų duomenų valdymo (CDM) sprendimas. CDM sprendimas gali padėti išvalyti, sujungti ir atnaujinti klientų duomenis, kad jie būtų tikslesni ir patikimesni. Kitas būdas užtikrinti duomenų kokybę – reguliariai tikrinti klientų duomenis. Tai reiškia, kad reikia patikrinti, ar duomenys yra tikslūs ir atnaujinti, ir ištaisyti visas galimas klaidas.
Taip pat perskaitykite: 5 geriausia žmogiškųjų išteklių programinė įranga mažoms įmonėms
Išvada
Negalima per daug pabrėžti duomenų kokybės poveikio verslo rezultatams, ir visa tai priklauso nuo to, kaip duomenų kokybė atitinka numatytą tikslą.
Ir mes parodėme, kiek pramonės šakų reikia duomenų kokybės, kad jos tinkamai veiktų. Jei norite pagerinti duomenų kokybę, kaip aptarėme šiame straipsnyje, turite nustatyti prastų duomenų šaltinius.
Jei reikia daugiau informacijos, perskaitykite šį straipsnį kiek įmanoma daugiau kartų.
Atsiliepimai:
- 5 gerai apmokami sunkvežimio vairuotojo darbai, apie kuriuos turėtumėte žinoti
- Neigiamas internetinių žaidimų poveikis studentams
- Darbai, kuriems nereikia koledžo laipsnio
- Nemokami internetiniai kursai Harvardo universitete su sertifikatu
- Populiariausių Australijos universitetų, turinčių duomenų mokslų daktaro laipsnį, sąrašas
Palikti atsakymą