Kesan kualiti data pada prestasi perniagaan telah dibincangkan dengan jelas dalam artikel ini termasuk petua penting yang lain.
Kualiti data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan keadaan data. Ia sering diukur dengan seberapa baik data memenuhi keperluan tujuan yang dimaksudkan. Kualiti data yang lemah boleh memberi kesan negatif terhadap prestasi perniagaan. Ia boleh membawa kepada membuat keputusan yang tidak tepat, sumber terbuang dan kehilangan pelanggan. Teruskan membaca untuk mengetahui lebih lanjut tentang kesan kualiti data pada prestasi perniagaan.
Apakah kualiti data?
Kualiti data ialah ketepatan, kesempurnaan dan ketepatan masa data. Ia adalah faktor kritikal dalam membuat keputusan perniagaan yang baik. Ketepatan ialah seberapa dekat data dengan realiti. Kelengkapan ialah berapa banyak data yang disertakan dalam set. Ketepatan masa ialah bagaimana data adalah terkini. Perkaitan ialah betapa pentingnya data kepada operasi perniagaan. Kualiti data bermula dengan proses pengumpulan data, dan data juga mesti boleh diakses oleh pengguna yang memerlukannya. Metrik kualiti data adalah satu cara untuk mengukur kualiti data. Metrik ini boleh membantu perniagaan memahami sejauh mana data mereka digunakan dan penambahbaikan yang boleh dibuat.
Apakah tanda-tanda kualiti data yang buruk?
Terdapat banyak tanda bahawa data mungkin tidak berkualiti. Antara yang paling biasa termasuk data yang tidak konsisten, tidak sah, lapuk, pendua dan tidak betul. Data tidak konsisten berlaku apabila data dimasukkan secara tidak konsisten ke dalam sistem yang berbeza atau apabila ia dikemas kini secara manual tanpa mengikut proses yang konsisten. Sebagai contoh, nama pelanggan mungkin dieja secara berbeza dalam sistem yang berbeza, atau umur pelanggan yang sama mungkin dimasukkan sebagai kedua-dua 27 dan 28.
Data tidak sah disebabkan oleh input yang salah atau oleh data yang telah rosak dalam beberapa cara. Sebagai contoh, harga produk mungkin dimasukkan sebagai $1,000,000.3.Data lapuk disebabkan oleh data yang tidak dikemas kini dengan kerap atau oleh data yang telah diarkibkan dan tidak lagi tepat. Sebagai contoh, maklumat hubungan pelanggan mungkin tepat pada bulan lepas tetapi tidak tepat lagi.
Data pendua disebabkan oleh data yang telah disalin dan ditampal beberapa kali atau oleh data yang telah dimasukkan lebih daripada sekali. Sebagai contoh, nama pelanggan mungkin dimasukkan ke dalam sistem dua kali, dengan dua alamat berbeza. Akhir sekali, data yang salah disebabkan oleh data yang telah dimasukkan secara tidak tepat atau oleh data yang telah diterjemahkan secara tidak betul. Sebagai contoh, nama pelanggan mungkin dimasukkan sebagai "John" apabila dieja "Johnathan".
Juga Baca: 10 Program Kedoktoran Perniagaan Terbaik dalam talian
Bagaimanakah anda meningkatkan kualiti data?
Terdapat banyak cara untuk meningkatkan kualiti data. Langkah pertama ialah mengenal pasti sumber data yang lemah. Ini boleh dilakukan dengan menyemak ralat kemasukan data, menyemak rekod pendua, dan mengenal pasti maklumat yang salah atau tidak lengkap. Apabila punca masalah telah dikenal pasti, langkah-langkah boleh diambil untuk membetulkannya. Satu cara untuk meningkatkan kualiti data ialah dengan menggunakan peraturan pengesahan.
Peraturan pengesahan ialah set arahan yang membantu memastikan data yang dimasukkan ke dalam sistem memenuhi kriteria tertentu. Sebagai contoh, peraturan pengesahan mungkin memerlukan nama pekerja dimasukkan dalam format yang sama setiap kali ia digunakan dalam sistem.
Satu lagi peraturan pengesahan biasa ialah semakan julat, yang memastikan bahawa nombor berada dalam julat tertentu atau tarikh jatuh dalam julat tarikh tertentu. Satu lagi cara untuk meningkatkan kualiti data ialah melalui proses penyeragaman. Ini melibatkan memastikan semua data mengikut format dan peraturan yang telah ditetapkan supaya ia boleh difahami dan diproses dengan mudah oleh komputer.
Penyeragaman data memudahkan untuk membandingkan set maklumat yang berbeza dan membantu mengurangkan ketidaktepatan yang disebabkan oleh kesilapan manusia. Cara ketiga untuk meningkatkan kualiti data ialah melalui proses pembersihan. Ini melibatkan mengenal pasti dan membetulkan maklumat yang salah atau tidak lengkap dalam sedia ada set data analisis. Proses pembersihan boleh melibatkan apa sahaja daripada semakan manual ringkas kepada algoritma yang lebih kompleks yang mengenal pasti corak dalam data. Adalah penting untuk menjejaki kemajuan yang dibuat dalam meningkatkan kualiti data, supaya anda boleh menentukan sama ada tindakan selanjutnya diperlukan.
Apakah industri yang memerlukan kualiti data yang baik?
Terdapat banyak industri yang bergantung pada kualiti data yang baik untuk berfungsi dengan baik. Industri ini termasuk penjagaan kesihatan, institusi kewangan dan peruncit. Industri penjagaan kesihatan adalah industri yang sentiasa berkembang, dan dengan itu datang keperluan untuk data yang tepat. Data pesakit adalah penting untuk menyediakan rawatan dan penjagaan yang betul untuk pesakit. Jika data tidak tepat, ia boleh membawa kepada rawatan yang salah dan juga kematian. Terdapat beberapa jenis data yang penting dalam industri penjagaan kesihatan.
Yang pertama ialah data demografi, yang merangkumi maklumat seperti nama, alamat dan maklumat hubungan pesakit. Adalah penting untuk mempunyai data ini untuk menjejaki pesakit dan sejarah perubatan mereka. Jenis data kedua ialah data klinikal, yang merangkumi maklumat mengenai diagnosis, rawatan dan prognosis pesakit. Adalah penting untuk mempunyai data ini untuk memastikan pesakit mendapat penjagaan yang terbaik.
Institusi kewangan adalah organisasi yang kompleks dengan banyak bahagian yang bergerak. Satu keputusan yang buruk boleh membawa akibat yang meluas. Ini benar terutamanya apabila ia berkaitan dengan ketepatan data pelanggan. Institusi kewangan bergantung pada kualiti data yang baik untuk membuat keputusan yang baik tentang tempat untuk memperuntukkan sumber mereka. Jika data pelanggan tidak tepat, ia boleh menyebabkan keputusan kewangan yang salah dan juga kebankrapan. Inilah sebabnya mengapa sangat penting bagi institusi kewangan untuk mempunyai kebaikan tadbir urus data di tempatnya.
Bukan rahsia lagi bahawa peruncit bergantung pada kualiti data yang baik. Data pelanggan yang tidak tepat boleh membawa kepada pelbagai masalah, termasuk kehilangan jualan dan penurunan keuntungan. Salah satu cara utama peruncit boleh memastikan kualiti data yang baik adalah dengan menggunakan penyelesaian pengurusan data pelanggan (CDM). Penyelesaian CDM boleh membantu membersihkan, menggabungkan dan mengemas kini data pelanggan, menjadikannya lebih tepat dan boleh dipercayai. Satu lagi cara untuk memastikan kualiti data adalah dengan mengaudit data pelanggan anda dengan kerap. Ini bermakna menyemak untuk memastikan bahawa data adalah tepat dan terkini serta membetulkan sebarang ralat yang mungkin wujud.
Juga Baca: 5 Perisian HR Terbaik untuk Perniagaan Kecil
Kesimpulan
Kesan kualiti data pada prestasi perniagaan tidak boleh terlalu ditekankan, dan ini semua berpunca daripada cara kualiti data anda memenuhi tujuan yang dimaksudkan.
Dan kami telah menunjukkan berapa banyak industri yang memerlukan kualiti data untuk berfungsi dengan baik. Dan anda perlu mengenal pasti sumber data yang lemah jika anda ingin meningkatkan kualiti data seperti yang telah kita bincangkan dalam artikel ini.
Sila baca artikel ini sebanyak mungkin jika anda memerlukan maklumat lanjut.
Sila tinggalkan balasan anda