व्यवसाय कार्यक्षमतेवर डेटा गुणवत्तेचे परिणाम या लेखात इतर महत्त्वाच्या टिपांसह स्पष्टपणे चर्चा केली गेली आहे.
डेटा गुणवत्ता हा डेटाच्या स्थितीचे वर्णन करण्यासाठी वापरला जाणारा एक शब्द आहे. डेटा त्याच्या इच्छित उद्देशाच्या गरजा किती चांगल्या प्रकारे पूर्ण करतो यावरून हे अनेकदा मोजले जाते. खराब डेटा गुणवत्तेचा व्यवसायाच्या कामगिरीवर नकारात्मक परिणाम होऊ शकतो. यामुळे चुकीचे निर्णय घेणे, वाया गेलेली संसाधने आणि ग्राहकांचे नुकसान होऊ शकते. व्यवसाय कार्यक्षमतेवर डेटा गुणवत्तेच्या प्रभावांबद्दल अधिक जाणून घेण्यासाठी वाचन सुरू ठेवा.
डेटा गुणवत्ता म्हणजे काय?
डेटा गुणवत्ता म्हणजे डेटाची अचूकता, पूर्णता आणि समयोचितता. योग्य व्यावसायिक निर्णय घेण्यासाठी हा एक महत्त्वाचा घटक आहे. अचूकता म्हणजे डेटा वास्तविकतेच्या किती जवळ आहे. संपूर्णता म्हणजे सेटमध्ये किती डेटा समाविष्ट केला आहे. डेटा किती अद्ययावत आहे हे कालबद्धता आहे. व्यवसाय ऑपरेशन्ससाठी डेटा किती महत्त्वाचा आहे हे प्रासंगिक आहे. डेटा गुणवत्तेची सुरुवात डेटा संकलन प्रक्रियेपासून होते आणि ज्या वापरकर्त्यांना त्याची आवश्यकता आहे त्यांच्यासाठी डेटा देखील प्रवेशयोग्य असणे आवश्यक आहे. डेटा गुणवत्ता मेट्रिक्स डेटाची गुणवत्ता मोजण्याचा एक मार्ग आहे. या मेट्रिक्समुळे व्यवसायांना त्यांचा डेटा किती चांगला वापरला जात आहे आणि कोणत्या सुधारणा केल्या जाऊ शकतात हे समजून घेण्यात मदत होऊ शकते.
खराब डेटा गुणवत्तेची चिन्हे काय आहेत?
डेटा खराब दर्जाचा असण्याची अनेक चिन्हे आहेत. काही सर्वात सामान्य डेटामध्ये विसंगत, अवैध, कालबाह्य, डुप्लिकेट आणि चुकीचा डेटा समाविष्ट आहे. विसंगत डेटा होतो जेव्हा डेटा वेगवेगळ्या सिस्टममध्ये विसंगतपणे प्रविष्ट केला जातो किंवा जेव्हा सुसंगत प्रक्रियेचे अनुसरण न करता तो व्यक्तिचलितपणे अद्यतनित केला जातो. उदाहरणार्थ, वेगवेगळ्या प्रणालींमध्ये ग्राहकाचे नाव वेगळ्या पद्धतीने लिहिले जाऊ शकते किंवा एकाच ग्राहकाचे वय 27 आणि 28 दोन्ही म्हणून प्रविष्ट केले जाऊ शकते.
अवैध डेटा चुकीच्या इनपुटमुळे किंवा काही प्रकारे दूषित झालेल्या डेटामुळे होतो. उदाहरणार्थ, उत्पादनाची किंमत $1,000,000.3 म्हणून प्रविष्ट केली जाऊ शकते. कालबाह्य डेटा नियमितपणे अद्यतनित न केलेल्या डेटामुळे किंवा संग्रहित केलेल्या आणि यापुढे अचूक नसलेल्या डेटामुळे होतो. उदाहरणार्थ, एखाद्या ग्राहकाची संपर्क माहिती मागील महिन्यापर्यंत अचूक असू शकते परंतु यापुढे अचूक नाही.
डुप्लिकेट डेटा अनेक वेळा कॉपी आणि पेस्ट केलेल्या डेटामुळे किंवा एकापेक्षा जास्त वेळा प्रविष्ट केलेल्या डेटामुळे होतो. उदाहरणार्थ, दोन भिन्न पत्त्यांसह, ग्राहकाचे नाव दोनदा सिस्टममध्ये प्रविष्ट केले जाऊ शकते. शेवटी, चुकीचा डेटा चुकीच्या पद्धतीने प्रविष्ट केलेल्या डेटामुळे किंवा चुकीच्या पद्धतीने अनुवादित केलेल्या डेटामुळे होतो. उदाहरणार्थ, एखाद्या ग्राहकाचे नाव “जॉन” असे एंटर केले जाऊ शकते जेव्हा त्याचे स्पेलिंग “जोनाथन” असते.
तसेच वाचा: शीर्ष 10 व्यवसाय डॉक्टरेट प्रोग्राम ऑनलाइन
तुम्ही डेटा गुणवत्ता कशी सुधाराल?
डेटा गुणवत्ता सुधारण्याचे अनेक मार्ग आहेत. पहिली पायरी म्हणजे खराब डेटाचे स्रोत ओळखणे. डेटा एंट्री त्रुटींचे पुनरावलोकन करून, डुप्लिकेट रेकॉर्डची तपासणी करून आणि चुकीची किंवा अपूर्ण माहिती ओळखून हे केले जाऊ शकते. एकदा समस्येचे स्त्रोत ओळखले गेले की, ते दुरुस्त करण्यासाठी पावले उचलली जाऊ शकतात. डेटा गुणवत्ता सुधारण्याचा एक मार्ग म्हणजे प्रमाणीकरण नियम वापरणे.
प्रमाणीकरण नियम हे सूचनांचे संच आहेत जे सिस्टममध्ये प्रविष्ट केलेला डेटा विशिष्ट निकष पूर्ण करतो याची खात्री करण्यात मदत करतात. उदाहरणार्थ, एखाद्या कर्मचार्याचे नाव सिस्टममध्ये वापरताना त्याच फॉरमॅटमध्ये एंटर केले जाणे आवश्यक असू शकते.
आणखी एक सामान्य प्रमाणीकरण नियम म्हणजे श्रेणी तपासणी, जे सुनिश्चित करते की संख्या एका विशिष्ट श्रेणीमध्ये आहेत किंवा तारखा विशिष्ट तारीख श्रेणीमध्ये येतात. डेटा गुणवत्ता सुधारण्याचा दुसरा मार्ग म्हणजे मानकीकरण प्रक्रिया. यामध्ये सर्व डेटा पूर्वनिर्धारित स्वरूप आणि नियमांचे पालन करतो याची खात्री करणे समाविष्ट आहे जेणेकरून ते संगणकाद्वारे सहजपणे समजले आणि त्यावर प्रक्रिया केली जाऊ शकते.
डेटाचे मानकीकरण केल्याने माहितीच्या विविध संचांची तुलना करणे सोपे होते आणि मानवी चुकांमुळे होणारी अयोग्यता कमी करण्यात मदत होते. डेटा गुणवत्ता सुधारण्याचा तिसरा मार्ग म्हणजे साफ करणे प्रक्रिया. यामध्ये विद्यमान चुकीची किंवा अपूर्ण माहिती ओळखणे आणि दुरुस्त करणे समाविष्ट आहे विश्लेषणात्मक डेटासेट. क्लीनिंग प्रक्रियेमध्ये साध्या मॅन्युअल चेकपासून डेटामधील पॅटर्न ओळखणाऱ्या अधिक जटिल अल्गोरिदमपर्यंत काहीही समाविष्ट असू शकते. डेटा गुणवत्ता सुधारण्यासाठी केलेल्या प्रगतीचा मागोवा ठेवणे महत्त्वाचे आहे, जेणेकरून पुढील कारवाई आवश्यक आहे की नाही हे तुम्ही ठरवू शकता.
कोणत्या उद्योगांना चांगल्या डेटा गुणवत्तेची आवश्यकता आहे?
असे बरेच उद्योग आहेत जे योग्यरित्या कार्य करण्यासाठी चांगल्या डेटा गुणवत्तेवर अवलंबून असतात. या उद्योगांमध्ये आरोग्यसेवा, वित्तीय संस्था आणि किरकोळ विक्रेते यांचा समावेश होतो. हेल्थकेअर उद्योग असा आहे जो सतत विकसित होत आहे आणि त्याबरोबरच अचूक डेटाची आवश्यकता आहे. रुग्णांना योग्य उपचार आणि काळजी देण्यासाठी रुग्णांचा डेटा महत्त्वाचा असतो. डेटा अचूक नसल्यास, चुकीचे उपचार आणि मृत्यू देखील होऊ शकतो. हेल्थकेअर इंडस्ट्रीमध्ये काही भिन्न प्रकारचे डेटा महत्त्वाचे आहेत.
पहिला डेमोग्राफिक डेटा आहे, ज्यामध्ये रुग्णाचे नाव, पत्ता आणि संपर्क माहिती यासारखी माहिती समाविष्ट असते. रुग्ण आणि त्यांच्या वैद्यकीय इतिहासाचा मागोवा ठेवण्यासाठी हा डेटा असणे महत्त्वाचे आहे. डेटाचा दुसरा प्रकार म्हणजे क्लिनिकल डेटा, ज्यामध्ये रुग्णाचे निदान, उपचार आणि रोगनिदान याविषयी माहिती असते. रुग्णांना सर्वोत्कृष्ट काळजी मिळत आहे याची खात्री करण्यासाठी हा डेटा असणे महत्त्वाचे आहे.
आर्थिक संस्था अनेक हलणारे भाग असलेल्या जटिल संस्था आहेत. एका चुकीच्या निर्णयाचे दूरगामी परिणाम होऊ शकतात. ग्राहक डेटाच्या अचूकतेच्या बाबतीत हे विशेषतः खरे आहे. वित्तीय संस्था त्यांच्या संसाधनांचे वाटप कोठे करायचे याबाबत योग्य निर्णय घेण्यासाठी चांगल्या डेटा गुणवत्तेवर अवलंबून असतात. ग्राहक डेटा अचूक नसल्यास, यामुळे चुकीचे आर्थिक निर्णय आणि दिवाळखोरी देखील होऊ शकते. म्हणूनच वित्तीय संस्थांचे चांगले असणे खूप महत्वाचे आहे डेटा प्रशासन ठिकाणी.
किरकोळ विक्रेते चांगल्या डेटा गुणवत्तेवर अवलंबून असतात हे रहस्य नाही. चुकीच्या ग्राहक डेटामुळे विक्री गमावणे आणि नफा कमी होणे यासह सर्व प्रकारच्या समस्या उद्भवू शकतात. ग्राहक डेटा व्यवस्थापन (CDM) सोल्यूशन वापरून किरकोळ विक्रेते चांगली डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करू शकतात अशा मुख्य मार्गांपैकी एक आहे. सीडीएम सोल्यूशन ग्राहक डेटा शुद्ध, विलीन आणि अद्यतनित करण्यात मदत करू शकते, ज्यामुळे तो अधिक अचूक आणि विश्वासार्ह होतो. डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करण्याचा दुसरा मार्ग म्हणजे आपल्या ग्राहक डेटाचे नियमितपणे ऑडिट करणे. याचा अर्थ डेटा अचूक आणि अद्ययावत असल्याची खात्री करणे आणि अस्तित्वात असलेल्या कोणत्याही त्रुटी सुधारणे.
तसेच वाचा: लहान व्यवसायांसाठी 5 सर्वोत्तम एचआर सॉफ्टवेअर
निष्कर्ष
व्यवसाय कार्यक्षमतेवर डेटा गुणवत्तेचा प्रभाव जास्त महत्त्वाचा असू शकत नाही आणि हे सर्व आपल्या डेटाची गुणवत्ता इच्छित उद्देशाची पूर्तता कशी करते यावर अवलंबून असते.
आणि आम्ही दर्शविले आहे की किती उद्योगांना योग्यरित्या कार्य करण्यासाठी डेटा गुणवत्ता आवश्यक आहे. आणि आपण या लेखात चर्चा केल्याप्रमाणे डेटा गुणवत्ता सुधारायची असल्यास खराब डेटाचे स्रोत ओळखणे आवश्यक आहे.
तुम्हाला अधिक माहिती हवी असल्यास हा लेख शक्य तितक्या वेळा वाचा.
शिफारसी:
- 5 जास्त पैसे देणाऱ्या ट्रक ड्रायव्हर नोकर्या ज्याबद्दल तुम्हाला माहिती असावी
- ऑनलाइन गेम्सचे विद्यार्थ्यांवर होणारे नकारात्मक परिणाम
- महाविद्यालयीन पदवी आवश्यक नसलेल्या नोकऱ्या
- हार्वर्ड विद्यापीठात प्रमाणपत्रासह विनामूल्य ऑनलाइन अभ्यासक्रम
- डेटा सायन्समध्ये पीएचडी असलेल्या ऑस्ट्रेलियातील शीर्ष विद्यापीठांची यादी
प्रत्युत्तर द्या