മറ്റ് പ്രധാന നുറുങ്ങുകൾ ഉൾപ്പെടെ ഈ ലേഖനത്തിൽ ബിസിനസ്സ് പ്രകടനത്തിലെ ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരത്തിന്റെ ഫലങ്ങൾ വ്യക്തമായി ചർച്ച ചെയ്തിട്ടുണ്ട്.
ഡാറ്റ നിലവാരം എന്നത് ഡാറ്റയുടെ അവസ്ഥയെ വിവരിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു പദമാണ്. ഡാറ്റ അതിന്റെ ഉദ്ദേശിച്ച ഉദ്ദേശ്യത്തിന്റെ ആവശ്യങ്ങൾ എത്ര നന്നായി നിറവേറ്റുന്നു എന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ഇത് പലപ്പോഴും അളക്കുന്നത്. മോശം ഡാറ്റ നിലവാരം ബിസിനസ്സ് പ്രകടനത്തെ പ്രതികൂലമായി ബാധിക്കും. ഇത് കൃത്യമല്ലാത്ത തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും വിഭവങ്ങൾ പാഴാക്കുന്നതിനും ഉപഭോക്താക്കളുടെ നഷ്ടത്തിനും ഇടയാക്കും. ബിസിനസ്സ് പ്രകടനത്തിൽ ഡാറ്റ നിലവാരം ചെലുത്തുന്ന ഫലങ്ങളെക്കുറിച്ച് കൂടുതലറിയാൻ വായന തുടരുക.
ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം എന്താണ്?
ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം എന്നത് ഡാറ്റയുടെ കൃത്യത, പൂർണ്ണത, സമയബന്ധിതത എന്നിവയാണ്. മികച്ച ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിൽ ഇത് ഒരു നിർണായക ഘടകമാണ്. ഡാറ്റ യാഥാർത്ഥ്യവുമായി എത്രത്തോളം അടുത്തിരിക്കുന്നു എന്നതാണ് കൃത്യത. സെറ്റിൽ എത്രത്തോളം ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട് എന്നത് പൂർണ്ണതയാണ്. ഡാറ്റ എത്രത്തോളം കാലികമാണ് എന്നത് സമയബന്ധിതമാണ്. ബിസിനസ് പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ എത്രത്തോളം പ്രധാനമാണ് എന്നതാണ് പ്രസക്തി. ഡാറ്റാ ഗുണനിലവാരം ആരംഭിക്കുന്നത് ഡാറ്റാ ശേഖരണ പ്രക്രിയയിൽ നിന്നാണ്, കൂടാതെ ഡാറ്റ ആവശ്യമുള്ള ഉപയോക്താക്കൾക്കും ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതായിരിക്കണം. ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര അളവുകൾ ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം അളക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗമാണ്. തങ്ങളുടെ ഡാറ്റ എത്ര നന്നായി ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്നും എന്തൊക്കെ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ വരുത്താമെന്നും മനസ്സിലാക്കാൻ ഈ മെട്രിക്കുകൾക്ക് ബിസിനസുകളെ സഹായിക്കാനാകും.
മോശം ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരത്തിന്റെ അടയാളങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
ഡാറ്റ മോശമായിരിക്കാമെന്നതിന് നിരവധി അടയാളങ്ങളുണ്ട്. സ്ഥിരതയില്ലാത്തതും അസാധുവായതും കാലഹരണപ്പെട്ടതും തനിപ്പകർപ്പുള്ളതും തെറ്റായതുമായ ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുന്നു. വ്യത്യസ്ത സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഡാറ്റ പൊരുത്തക്കേടായി നൽകുമ്പോഴോ സ്ഥിരമായ ഒരു പ്രക്രിയ പിന്തുടരാതെ സ്വമേധയാ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുമ്പോഴോ പൊരുത്തമില്ലാത്ത ഡാറ്റ സംഭവിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഉപഭോക്താവിന്റെ പേര് വ്യത്യസ്ത സിസ്റ്റങ്ങളിൽ വ്യത്യസ്തമായി എഴുതിയേക്കാം, അല്ലെങ്കിൽ ഒരേ ഉപഭോക്താവിന്റെ പ്രായം 27 ഉം 28 ഉം ആയി നൽകാം.
തെറ്റായ ഇൻപുട്ട് അല്ലെങ്കിൽ ഏതെങ്കിലും തരത്തിൽ കേടായ ഡാറ്റ മൂലമാണ് അസാധുവായ ഡാറ്റ ഉണ്ടാകുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ വില $1,000,000.3 എന്ന് രേഖപ്പെടുത്തിയേക്കാം. കാലഹരണപ്പെട്ട ഡാറ്റ പതിവായി അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റ മൂലമോ ആർക്കൈവ് ചെയ്തതും കൃത്യമല്ലാത്തതുമായ ഡാറ്റ മൂലമോ ഉണ്ടാകുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഉപഭോക്താവിന്റെ കോൺടാക്റ്റ് വിവരങ്ങൾ കഴിഞ്ഞ മാസം വരെ കൃത്യമായിരിക്കാം എന്നാൽ ഇനി കൃത്യമായിരിക്കില്ല.
ഒന്നിലധികം തവണ പകർത്തി ഒട്ടിച്ച ഡാറ്റയോ ഒന്നിലധികം തവണ നൽകിയ ഡാറ്റയോ ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ഡാറ്റയ്ക്ക് കാരണമാകുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഉപഭോക്താവിന്റെ പേര് രണ്ട് വ്യത്യസ്ത വിലാസങ്ങളോടെ രണ്ട് തവണ സിസ്റ്റത്തിൽ നൽകിയേക്കാം. അവസാനമായി, തെറ്റായ ഡാറ്റ തെറ്റായി നൽകിയ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായി വിവർത്തനം ചെയ്ത ഡാറ്റ മൂലമാണ് തെറ്റായ ഡാറ്റ ഉണ്ടാകുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഉപഭോക്താവിന്റെ പേര് "ജൊനാഥൻ" എന്ന് എഴുതുമ്പോൾ "ജോൺ" എന്ന് നൽകാം.
വായിക്കുക: ഓൺലൈനിൽ മികച്ച 10 ബിസിനസ് ഡോക്ടറൽ പ്രോഗ്രാമുകൾ
ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താം?
ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ നിരവധി മാർഗങ്ങളുണ്ട്. മോശം ഡാറ്റയുടെ ഉറവിടങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുക എന്നതാണ് ആദ്യപടി. ഡാറ്റാ എൻട്രി പിശകുകൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് റെക്കോർഡുകൾ പരിശോധിക്കുകയും തെറ്റായതോ അപൂർണ്ണമായതോ ആയ വിവരങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെയും ഇത് ചെയ്യാൻ കഴിയും. പ്രശ്നത്തിന്റെ ഉറവിടം കണ്ടെത്തിക്കഴിഞ്ഞാൽ, അത് പരിഹരിക്കാനുള്ള നടപടികൾ കൈക്കൊള്ളാം. മൂല്യനിർണ്ണയ നിയമങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക എന്നതാണ് ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗം.
ഒരു സിസ്റ്റത്തിലേക്ക് നൽകിയ ഡാറ്റ ചില മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന നിർദ്ദേശങ്ങളുടെ കൂട്ടമാണ് മൂല്യനിർണ്ണയ നിയമങ്ങൾ. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു മൂല്യനിർണ്ണയ നിയമത്തിന് ഒരു ജീവനക്കാരന്റെ പേര് സിസ്റ്റത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുമ്പോഴെല്ലാം ഒരേ ഫോർമാറ്റിൽ നൽകണം.
മറ്റൊരു സാധാരണ മൂല്യനിർണ്ണയ നിയമം ഒരു ശ്രേണി പരിശോധനയാണ്, ഇത് നമ്പറുകൾ ഒരു നിശ്ചിത പരിധിക്കുള്ളിലാണോ അല്ലെങ്കിൽ തീയതികൾ ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട തീയതി പരിധിക്കുള്ളിൽ ആണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഡാറ്റ നിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള മറ്റൊരു മാർഗ്ഗം സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ പ്രക്രിയകളാണ്. കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും കഴിയുന്ന തരത്തിൽ എല്ലാ ഡാറ്റയും മുൻനിശ്ചയിച്ച ഫോർമാറ്റുകളും നിയമങ്ങളും പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഡാറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസ് ചെയ്യുന്നത് വ്യത്യസ്ത സെറ്റ് വിവരങ്ങളെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നത് എളുപ്പമാക്കുകയും മനുഷ്യ പിശക് മൂലമുണ്ടാകുന്ന കൃത്യത കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള മൂന്നാമത്തെ മാർഗ്ഗം ശുദ്ധീകരണ പ്രക്രിയകളാണ്. നിലവിലുള്ളതിൽ തെറ്റായതോ അപൂർണ്ണമോ ആയ വിവരങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതും തിരുത്തുന്നതും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു അനലിറ്റിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ. ശുദ്ധീകരണ പ്രക്രിയകളിൽ ലളിതമായ മാനുവൽ പരിശോധനകൾ മുതൽ ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്ന കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ അൽഗോരിതങ്ങൾ വരെ ഉൾപ്പെടാം. ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലെ പുരോഗതിയുടെ ട്രാക്ക് സൂക്ഷിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്, അതിനാൽ കൂടുതൽ നടപടി ആവശ്യമാണോ എന്ന് നിങ്ങൾക്ക് നിർണ്ണയിക്കാനാകും.
നല്ല ഡാറ്റ നിലവാരം ആവശ്യമുള്ള വ്യവസായങ്ങൾ ഏതാണ്?
ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് നല്ല ഡാറ്റ നിലവാരത്തെ ആശ്രയിക്കുന്ന നിരവധി വ്യവസായങ്ങളുണ്ട്. ഈ വ്യവസായങ്ങളിൽ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങൾ, ചില്ലറ വ്യാപാരികൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വ്യവസായം നിരന്തരം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഒന്നാണ്, അതോടൊപ്പം കൃത്യമായ ഡാറ്റയുടെ ആവശ്യകതയും വരുന്നു. രോഗികൾക്ക് ശരിയായ ചികിത്സയും പരിചരണവും നൽകുന്നതിന് രോഗിയുടെ ഡാറ്റ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ഡാറ്റ കൃത്യമല്ലെങ്കിൽ, അത് തെറ്റായ ചികിത്സകളിലേക്കും മരണത്തിലേക്കും നയിച്ചേക്കാം. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വ്യവസായത്തിൽ പ്രധാനപ്പെട്ട ചില വ്യത്യസ്ത തരം ഡാറ്റകളുണ്ട്.
ആദ്യത്തേത് ഡെമോഗ്രാഫിക് ഡാറ്റയാണ്, അതിൽ രോഗിയുടെ പേര്, വിലാസം, ബന്ധപ്പെടാനുള്ള വിവരങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. രോഗികളുടെയും അവരുടെ മെഡിക്കൽ ചരിത്രത്തിന്റെയും ട്രാക്ക് സൂക്ഷിക്കാൻ ഈ ഡാറ്റ ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. രണ്ടാമത്തെ തരം ഡാറ്റ ക്ലിനിക്കൽ ഡാറ്റയാണ്, അതിൽ രോഗിയുടെ രോഗനിർണയം, ചികിത്സ, രോഗനിർണയം എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. രോഗികൾക്ക് ഏറ്റവും മികച്ച പരിചരണം ലഭിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഈ ഡാറ്റ ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.
ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങൾ നിരവധി ചലിക്കുന്ന ഭാഗങ്ങളുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ സംഘടനകളാണ്. ഒരു തെറ്റായ തീരുമാനം ദൂരവ്യാപകമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കും. ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റയുടെ കൃത്യതയുടെ കാര്യത്തിൽ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും സത്യമാണ്. ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങൾ തങ്ങളുടെ വിഭവങ്ങൾ എവിടെ വിനിയോഗിക്കണം എന്നതിനെ കുറിച്ച് നല്ല തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് നല്ല ഡാറ്റാ നിലവാരത്തെ ആശ്രയിക്കുന്നു. ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ കൃത്യമല്ലെങ്കിൽ, അത് തെറ്റായ സാമ്പത്തിക തീരുമാനങ്ങളിലേക്കും പാപ്പരത്തത്തിലേക്കും നയിച്ചേക്കാം. അതുകൊണ്ടാണ് ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് നല്ലത് ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടത് വളരെ പ്രധാനമായത് ഡാറ്റ ഭരണം സ്ഥലത്ത്.
ചില്ലറ വ്യാപാരികൾ നല്ല ഡാറ്റ നിലവാരത്തെ ആശ്രയിക്കുന്നു എന്നത് രഹസ്യമല്ല. കൃത്യമല്ലാത്ത ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ എല്ലാത്തരം പ്രശ്നങ്ങളിലേക്കും നയിച്ചേക്കാം, നഷ്ടമായ വിൽപ്പനയും ലാഭം കുറയുന്നതും ഉൾപ്പെടെ. ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റ് (സിഡിഎം) സൊല്യൂഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ചില്ലറ വ്യാപാരികൾക്ക് നല്ല ഡാറ്റ നിലവാരം ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു പ്രധാന മാർഗമാണ്. ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ ശുദ്ധീകരിക്കാനും ലയിപ്പിക്കാനും അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാനും ഒരു CDM സൊല്യൂഷന് സഹായിക്കും, ഇത് കൂടുതൽ കൃത്യവും വിശ്വസനീയവുമാക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ പതിവായി ഓഡിറ്റ് ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം ഉറപ്പാക്കാനുള്ള മറ്റൊരു മാർഗം. ഇതിനർത്ഥം ഡാറ്റ കൃത്യവും കാലികവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാനും നിലവിലുള്ള ഏതെങ്കിലും പിശകുകൾ തിരുത്താനും പരിശോധിക്കുന്നു.
വായിക്കുക: 5 ചെറുകിട ബിസിനസ്സുകൾക്കുള്ള മികച്ച എച്ച്ആർ സോഫ്റ്റ്വെയർ
തീരുമാനം
ബിസിനസ്സ് പ്രകടനത്തിലെ ഡാറ്റാ നിലവാരത്തിന്റെ സ്വാധീനം അമിതമായി ഊന്നിപ്പറയാൻ കഴിയില്ല, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം ഉദ്ദേശിച്ച ഉദ്ദേശ്യം എങ്ങനെ നിറവേറ്റുന്നു എന്നതിലേക്ക് ഇതെല്ലാം തിളച്ചുമറിയുന്നു.
കൂടാതെ ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കാൻ എത്ര വ്യവസായങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം ആവശ്യമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണിച്ചുതന്നിട്ടുണ്ട്. ഈ ലേഖനത്തിൽ ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്തതുപോലെ ഡാറ്റ നിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തണമെങ്കിൽ മോശം ഡാറ്റയുടെ ഉറവിടങ്ങൾ നിങ്ങൾ തിരിച്ചറിയേണ്ടതുണ്ട്.
നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ ഈ ലേഖനം കഴിയുന്നത്ര തവണ വായിക്കുന്നത് നന്നായിരിക്കും.
ശുപാർശകൾ:
- നിങ്ങൾ അറിഞ്ഞിരിക്കേണ്ട ഉയർന്ന ശമ്പളമുള്ള 5 ട്രക്ക് ഡ്രൈവർ ജോലികൾ
- വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് ഓൺലൈൻ ഗെയിമുകളുടെ നെഗറ്റീവ് ഇഫക്റ്റുകൾ
- കോളേജ് ബിരുദം ആവശ്യമില്ലാത്ത ജോലികൾ
- സർട്ടിഫിക്കറ്റ് സഹിതം ഹാർവാർഡ് യൂണിവേഴ്സിറ്റിയിൽ സൗജന്യ ഓൺലൈൻ കോഴ്സുകൾ
- ഡാറ്റ സയൻസിൽ പിഎച്ച്ഡി ഉള്ള ഓസ്ട്രേലിയയിലെ മികച്ച സർവ്വകലാശാലകളുടെ പട്ടിക
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക