Šajā rakstā ir īpaši apspriesta datu kvalitātes ietekme uz uzņēmējdarbības veiktspēju, tostarp citi svarīgi padomi.
Datu kvalitāte ir termins, ko izmanto, lai aprakstītu datu stāvokli. To bieži mēra pēc tā, cik labi dati atbilst paredzētā mērķa vajadzībām. Slikta datu kvalitāte var negatīvi ietekmēt uzņēmuma darbību. Tas var izraisīt neprecīzu lēmumu pieņemšanu, resursu izšķērdēšanu un klientu zaudēšanu. Turpiniet lasīt, lai uzzinātu vairāk par datu kvalitātes ietekmi uz uzņēmuma veiktspēju.
Kas ir datu kvalitāte?
Datu kvalitāte ir datu precizitāte, pilnīgums un savlaicīgums. Tas ir būtisks faktors saprātīgu biznesa lēmumu pieņemšanā. Precizitāte ir tas, cik tuvu dati ir realitātei. Pilnīgums ir tas, cik daudz datu ir iekļauts komplektā. Savlaicīgums ir tas, cik atjaunināti ir dati. Atbilstība norāda, cik svarīgi dati ir uzņēmējdarbībai. Datu kvalitāte sākas ar datu vākšanas procesu, un datiem ir jābūt pieejamiem arī lietotājiem, kuriem tie ir nepieciešami. Datu kvalitātes rādītāji ir veids, kā izmērīt datu kvalitāti. Šie rādītāji var palīdzēt uzņēmumiem saprast, cik labi tiek izmantoti viņu dati un kādus uzlabojumus var veikt.
Kādas ir sliktas datu kvalitātes pazīmes?
Ir daudzas pazīmes, kas liecina, ka dati var būt sliktas kvalitātes. Daži no visizplatītākajiem ir dati, kas ir nekonsekventi, nederīgi, novecojuši, dublēti un nepareizi. Nekonsekventi dati rodas, ja dati tiek ievadīti nekonsekventi dažādās sistēmās vai kad tie tiek atjaunināti manuāli, neievērojot konsekventu procesu. Piemēram, klienta vārds dažādās sistēmās var tikt rakstīts atšķirīgi vai viena un tā paša klienta vecums var tikt ievadīts gan kā 27, gan 28 gadi.
Nederīgus datus izraisa nepareiza ievade vai dati, kas ir kaut kādā veidā bojāti. Piemēram, produkta cena var tikt ievadīta kā USD 1,000,000.3 XNUMX XNUMX. Novecojušus datus izraisa dati, kas nav regulāri atjaunināti, vai dati, kas ir arhivēti un vairs nav precīzi. Piemēram, klienta kontaktinformācija var būt precīza pagājušajā mēnesī, bet vairs nav precīza.
Dublētus datus izraisa dati, kas ir kopēti un ielīmēti vairākas reizes, vai dati, kas ievadīti vairāk nekā vienu reizi. Piemēram, klienta vārdu sistēmā var ievadīt divas reizes ar divām dažādām adresēm. Visbeidzot, nepareizus datus izraisa dati, kas ir ievadīti neprecīzi vai dati, kas ir nepareizi tulkoti. Piemēram, klienta vārds var tikt ievadīts kā “Jānis”, ja tas ir uzrakstīts “Johnathan”.
Arī lasīt: 10 populārākās biznesa doktorantūras programmas tiešsaistē
Kā jūs uzlabojat datu kvalitāti?
Ir daudzi veidi, kā uzlabot datu kvalitāti. Pirmais solis ir identificēt sliktu datu avotus. To var izdarīt, pārskatot datu ievades kļūdas, pārbaudot, vai nav ierakstu dublikātu, un identificējot nepareizu vai nepilnīgu informāciju. Kad problēmas avots ir identificēts, var veikt pasākumus, lai to novērstu. Viens veids, kā uzlabot datu kvalitāti, ir izmantot validācijas noteikumus.
Validācijas noteikumi ir instrukciju kopas, kas palīdz nodrošināt, ka sistēmā ievadītie dati atbilst noteiktiem kritērijiem. Piemēram, validācijas noteikums var pieprasīt, lai darbinieka vārds tiktu ievadīts tieši tādā pašā formātā katru reizi, kad tas tiek izmantots sistēmā.
Vēl viens izplatīts validācijas noteikums ir diapazona pārbaude, kas nodrošina, ka skaitļi ir noteiktā diapazonā vai datumi ietilpst noteiktā datumu diapazonā. Vēl viens veids, kā uzlabot datu kvalitāti, ir standartizācijas procesi. Tas nozīmē, ka visi dati atbilst iepriekš noteiktiem formātiem un noteikumiem, lai datori tos varētu viegli saprast un apstrādāt.
Datu standartizēšana atvieglo dažādu informācijas kopu salīdzināšanu un palīdz samazināt cilvēka kļūdu radītās neprecizitātes. Trešais veids, kā uzlabot datu kvalitāti, ir tīrīšanas procesi. Tas ietver nepareizas vai nepilnīgas informācijas identificēšanu un labošanu esošajā analītiskās datu kopas. Tīrīšanas procesi var ietvert jebko, sākot no vienkāršām manuālām pārbaudēm līdz sarežģītākiem algoritmiem, kas identificē datu modeļus. Ir svarīgi sekot līdzi progresam datu kvalitātes uzlabošanā, lai varētu noteikt, vai ir nepieciešama turpmāka darbība.
Kurām nozarēm nepieciešama laba datu kvalitāte?
Ir daudzas nozares, kas paļaujas uz labu datu kvalitāti, lai darbotos pareizi. Šīs nozares ietver veselības aprūpi, finanšu iestādes un mazumtirgotājus. Veselības aprūpes nozare pastāvīgi attīstās, un līdz ar to rodas vajadzība pēc precīziem datiem. Pacientu dati ir ļoti svarīgi, lai nodrošinātu pareizu ārstēšanu un aprūpi pacientiem. Ja dati nav precīzi, tas var izraisīt nepareizu ārstēšanu un pat nāvi. Ir daži dažādi datu veidi, kas ir svarīgi veselības aprūpes nozarē.
Pirmais ir demogrāfiskie dati, kas ietver tādu informāciju kā pacienta vārds, adrese un kontaktinformācija. Ir svarīgi, lai šie dati būtu pieejami, lai sekotu līdzi pacientiem un viņu slimības vēsturei. Otrs datu veids ir klīniskie dati, kas ietver informāciju par pacienta diagnozi, ārstēšanu un prognozi. Ir svarīgi, lai šie dati būtu pieejami, lai nodrošinātu, ka pacienti saņem vislabāko iespējamo aprūpi.
Finanšu institūcijas ir sarežģītas organizācijas ar daudzām kustīgām daļām. Vienam sliktam lēmumam var būt tālejošas sekas. Tas jo īpaši attiecas uz klientu datu precizitāti. Finanšu iestādes paļaujas uz labu datu kvalitāti, lai pieņemtu pareizus lēmumus par to, kur piešķirt savus resursus. Ja klientu dati nav precīzi, tas var novest pie nepareizu finanšu lēmumu pieņemšanas un pat bankrota. Tāpēc ir tik svarīgi, lai finanšu iestādēm būtu labi datu pārvaldība vietā.
Nav noslēpums, ka mazumtirgotāji paļaujas uz labu datu kvalitāti. Neprecīzi klientu dati var radīt visa veida problēmas, tostarp zaudētu pārdošanas apjomu un samazinātu peļņu. Viens no galvenajiem veidiem, kā mazumtirgotāji var nodrošināt labu datu kvalitāti, ir klientu datu pārvaldības (CDM) risinājuma izmantošana. CDM risinājums var palīdzēt tīrīt, apvienot un atjaunināt klientu datus, padarot tos precīzākus un uzticamākus. Vēl viens veids, kā nodrošināt datu kvalitāti, ir regulāri pārbaudīt klientu datus. Tas nozīmē, ka ir jāpārbauda, vai dati ir precīzi un atjaunināti, un jāizlabo visas iespējamās kļūdas.
Arī lasīt: 5 labākā personāla programmatūra mazajiem uzņēmumiem
Secinājumi
Datu kvalitātes ietekmi uz uzņēmuma darbību nevar pārāk uzsvērt, un tas viss ir atkarīgs no tā, kā jūsu datu kvalitāte atbilst paredzētajam mērķim.
Un mēs esam parādījuši, cik daudzām nozarēm ir nepieciešama datu kvalitāte, lai tās pareizi darbotos. Un jums ir jāidentificē sliktu datu avoti, ja vēlaties uzlabot datu kvalitāti, kā mēs esam apsprieduši šajā rakstā.
Ja jums nepieciešama papildu informācija, izlasiet šo rakstu pēc iespējas vairāk reižu.
Ieteikumus:
- 5 labi apmaksāti kravas automašīnu vadītāju darbi, par kuriem jums jāzina
- Tiešsaistes spēļu negatīvā ietekme uz studentiem
- Darbi, kuriem nav nepieciešams koledžas grāds
- Bezmaksas tiešsaistes kursi Hārvardas Universitātē ar sertifikātu
- Austrālijas populārāko universitāšu saraksts ar doktora grādu datu zinātnē
Atstāj atbildi