व्यापार कार्यसम्पादनमा डाटा गुणस्तरको प्रभावहरू अन्य महत्त्वपूर्ण सुझावहरू सहित यस लेखमा स्पष्ट रूपमा छलफल गरिएको छ।
डाटा गुणस्तर डाटाको अवस्था वर्णन गर्न प्रयोग गरिएको शब्द हो। यो प्रायः डाटाले यसको अभिप्रेत उद्देश्यका आवश्यकताहरू कत्तिको राम्रोसँग पूरा गर्छ भनेर मापन गरिन्छ। खराब डाटा गुणस्तरले व्यापार प्रदर्शनमा नकारात्मक असर पार्न सक्छ। यसले गलत निर्णय लिने, खेर गएका स्रोतहरू, र ग्राहकहरूको हानि निम्त्याउन सक्छ। व्यापार कार्यसम्पादनमा डेटा गुणस्तरको प्रभावहरूको बारेमा थप जान्नको लागि पढ्न जारी राख्नुहोस्।
डाटा गुणस्तर के हो?
डाटा गुणस्तर डाटाको शुद्धता, पूर्णता र समयबद्धता हो। यो राम्रो व्यापार निर्णय गर्न को लागी एक महत्वपूर्ण कारक हो। सटीकता भनेको तथ्याङ्कको कति नजिक छ भन्ने हो। पूर्णता भनेको सेटमा कति डेटा समावेश गरिएको छ। समयबद्धता भनेको डाटा कत्तिको अप-टु-डेट छ। सान्दर्भिकता भनेको व्यापार सञ्चालनका लागि डाटा कत्तिको महत्त्वपूर्ण छ। डाटाको गुणस्तर डाटा सङ्कलन प्रक्रियाबाट सुरु हुन्छ, र डाटा आवश्यक पर्ने प्रयोगकर्ताहरूलाई पनि पहुँचयोग्य हुनुपर्छ। डाटा गुणस्तर मेट्रिक्स डाटाको गुणस्तर मापन गर्ने तरिका हो। यी मेट्रिक्सहरूले व्यवसायहरूलाई उनीहरूको डेटा कत्तिको राम्रोसँग प्रयोग भइरहेको छ र कुन सुधारहरू गर्न सकिन्छ भनेर बुझ्न मद्दत गर्न सक्छ।
खराब डाटा गुणस्तर को संकेत के हो?
त्यहाँ धेरै संकेतहरू छन् कि डाटा खराब गुणस्तरको हुन सक्छ। केहि सबैभन्दा सामान्य डेटा समावेश गर्दछ जुन असंगत, अमान्य, पुरानो, डुप्लिकेट, र गलत छ। असंगत डाटा हुन्छ जब डाटा विभिन्न प्रणालीहरूमा असंगत रूपमा प्रविष्ट गरिन्छ वा जब यो एक सुसंगत प्रक्रिया पछ्याउन बिना म्यानुअल रूपमा अद्यावधिक गरिन्छ। उदाहरणका लागि, विभिन्न प्रणालीहरूमा ग्राहकको नाम फरक-फरक रूपमा लेखिएको हुन सक्छ, वा एउटै ग्राहकको उमेर २७ र २८ दुवैको रूपमा प्रविष्ट गर्न सकिन्छ।
अमान्य डाटा गलत इनपुट वा कुनै तरिकामा दूषित भएको डाटाको कारणले हुन्छ। उदाहरणका लागि, उत्पादनको मूल्य $1,000,000.3 को रूपमा प्रविष्ट गर्न सकिन्छ। पुरानो डेटा नियमित रूपमा अद्यावधिक नगरिएको वा संग्रह गरिएको र अब सही नभएको डेटाको कारणले हुन्छ। उदाहरणका लागि, ग्राहकको सम्पर्क जानकारी गत महिनाको रूपमा सही हुन सक्छ तर अब सही छैन।
डुप्लिकेट डाटा धेरै पटक प्रतिलिपि र टाँसिएको डाटा वा एक पटक भन्दा बढी प्रविष्ट गरिएको डाटाको कारणले हुन्छ। उदाहरण को लागी, एक ग्राहक को नाम दुई फरक ठेगाना संग, प्रणाली मा दुई पटक प्रविष्ट गर्न सकिन्छ। अन्तमा, गलत डाटा गलत रूपमा प्रविष्ट गरिएको डाटा वा गलत अनुवाद गरिएको डाटाको कारणले हुन्छ। उदाहरणका लागि, ग्राहकको नाम "Johnathan" लेखिएको बेला "John" को रूपमा प्रविष्टि गर्न सकिन्छ।
यो पनि पढ्नुहोस्: शीर्ष 10 व्यापार डक्टल कार्यक्रम अनलाइन
डाटा गुणस्तर कसरी सुधार गर्नुहुन्छ?
डाटा गुणस्तर सुधार गर्न धेरै तरिकाहरू छन्। पहिलो चरण खराब डाटाको स्रोतहरू पहिचान गर्न हो। यो डाटा प्रविष्टि त्रुटिहरूको समीक्षा गरेर, नक्कल रेकर्डहरूको लागि जाँच गरेर, र गलत वा अपूर्ण जानकारी पहिचान गरेर गर्न सकिन्छ। एक पटक समस्याको स्रोत पहिचान भएपछि, यसलाई सच्याउन कदम चाल्न सकिन्छ। डाटा गुणस्तर सुधार गर्ने एउटा तरिका प्रमाणीकरण नियमहरू प्रयोग गरेर हो।
प्रमाणीकरण नियमहरू निर्देशनहरूको सेटहरू हुन् जसले प्रणालीमा प्रविष्ट गरिएको डाटाले निश्चित मापदण्डहरू पूरा गर्दछ भनेर सुनिश्चित गर्न मद्दत गर्दछ। उदाहरण को लागी, एक प्रमाणीकरण नियम को आवश्यकता हुन सक्छ कि एक कर्मचारी को नाम ठ्याक्कै उही ढाँचा मा प्रत्येक पटक यो प्रणाली मा प्रयोग गरिन्छ प्रविष्ट गरिनु पर्छ।
अर्को सामान्य प्रमाणीकरण नियम दायरा जाँच हो, जसले संख्याहरू निश्चित दायरा भित्र छन् वा मितिहरू निश्चित मिति दायरा भित्र पर्दछन् भन्ने सुनिश्चित गर्दछ। डेटा गुणस्तर सुधार गर्ने अर्को तरिका मानकीकरण प्रक्रियाहरू मार्फत हो। यसमा सबै डेटाले पूर्वनिर्धारित ढाँचा र नियमहरू पछ्याउने सुनिश्चित गर्न समावेश गर्दछ ताकि यसलाई कम्प्युटरहरूले सजिलै बुझ्न र प्रशोधन गर्न सकोस्।
डेटाको मानकीकरणले जानकारीका विभिन्न सेटहरू तुलना गर्न सजिलो बनाउँछ र मानव त्रुटिले गर्दा हुने अशुद्धताहरूलाई कम गर्न मद्दत गर्छ। डेटा गुणस्तर सुधार गर्ने तेस्रो तरिका सफाई प्रक्रियाहरू मार्फत हो। यसमा अवस्थित गलत वा अपूर्ण जानकारी पहिचान र सच्याउन समावेश छ विश्लेषणात्मक डाटासेट। सफा गर्ने प्रक्रियाहरूमा साधारण म्यानुअल जाँचहरूदेखि थप जटिल एल्गोरिदमहरू सम्म समावेश हुन सक्छ जसले डेटामा ढाँचाहरू पहिचान गर्दछ। डेटाको गुणस्तर सुधार गर्ने क्रममा भएको प्रगतिको ट्रयाक राख्नु महत्त्वपूर्ण छ, त्यसैले तपाईंले थप कारबाही आवश्यक छ कि छैन भनेर निर्धारण गर्न सक्नुहुन्छ।
कुन उद्योगहरूलाई राम्रो डाटा गुणस्तर चाहिन्छ?
त्यहाँ धेरै उद्योगहरू छन् जुन राम्रोसँग काम गर्नको लागि राम्रो डेटा गुणस्तरमा निर्भर छन्। यी उद्योगहरूमा स्वास्थ्य सेवा, वित्तीय संस्थाहरू र खुद्रा विक्रेताहरू समावेश छन्। हेल्थकेयर उद्योग एक हो जुन निरन्तर विकसित भइरहेको छ, र यसको साथमा सही डाटाको आवश्यकता आउँछ। बिरामीहरूको लागि सही उपचार र हेरचाह प्रदान गर्न रोगी डेटा महत्त्वपूर्ण छ। यदि डाटा सही छैन भने, यसले गलत उपचार र मृत्यु पनि निम्त्याउन सक्छ। त्यहाँ केहि फरक प्रकारका डेटाहरू छन् जुन स्वास्थ्य सेवा उद्योगमा महत्त्वपूर्ण छन्।
पहिलो जनसांख्यिकीय डेटा हो, जसमा बिरामीको नाम, ठेगाना, र सम्पर्क जानकारी जस्ता जानकारी समावेश हुन्छ। बिरामीहरू र उनीहरूको चिकित्सा इतिहासको ट्र्याक राख्नको लागि यो डेटा हुनु महत्त्वपूर्ण छ। दोस्रो प्रकारको डाटा नैदानिक डेटा हो, जसमा बिरामीको निदान, उपचार, र रोगनिदान बारे जानकारी समावेश हुन्छ। बिरामीहरूले उत्कृष्ट सम्भावित हेरचाह पाइरहेका छन् भनी सुनिश्चित गर्न यो डेटा हुनु महत्त्वपूर्ण छ।
वित्तीय संस्था धेरै गतिशील भागहरु संग जटिल संगठनहरु छन्। एउटा खराब निर्णयले दूरगामी परिणाम निम्त्याउन सक्छ। यो विशेष गरी सत्य हो जब यो ग्राहक डेटा को शुद्धता को लागी आउँदछ। वित्तीय संस्थाहरूले उनीहरूको स्रोतहरू कहाँ बाँडफाँड गर्ने भन्ने बारे ठोस निर्णयहरू गर्न राम्रो डेटा गुणस्तरमा भर पर्छन्। यदि ग्राहक डेटा सही छैन भने, यसले गलत वित्तीय निर्णयहरू र दिवालियापनहरू पनि निम्त्याउन सक्छ। यसैले वित्तीय संस्थाहरूको लागि राम्रो हुनु धेरै महत्त्वपूर्ण छ डाटा प्रशासन ठाउँमा।
यो कुनै गोप्य छैन कि खुद्रा विक्रेताहरू राम्रो डेटा गुणस्तरमा निर्भर छन्। गलत ग्राहक डेटाले हराएको बिक्री र कम नाफा सहित सबै प्रकारका समस्याहरू निम्त्याउन सक्छ। खुद्रा विक्रेताहरूले राम्रो डेटा गुणस्तर सुनिश्चित गर्न सक्ने मुख्य तरिकाहरू मध्ये एक ग्राहक डेटा व्यवस्थापन (CDM) समाधान प्रयोग गरेर हो। एक CDM समाधानले ग्राहक डेटा सफा गर्न, मर्ज गर्न र अद्यावधिक गर्न मद्दत गर्न सक्छ, यसलाई अझ सटीक र भरपर्दो बनाउन। डाटा गुणस्तर सुनिश्चित गर्ने अर्को तरिका भनेको तपाइँको ग्राहक डेटा नियमित रूपमा अडिट गर्नु हो। यसको मतलब डाटा सही र अप-टु-डेट छ भनी सुनिश्चित गर्न जाँच गर्नु र अवस्थित हुन सक्ने कुनै त्रुटिहरू सुधार्नु हो।
यो पनि पढ्नुहोस्: साना व्यवसायहरूको लागि 5 उत्कृष्ट HR सफ्टवेयर
निष्कर्ष
व्यापार कार्यसम्पादनमा डेटा गुणस्तरको प्रभावलाई बढी जोड दिन सकिँदैन, र यो सबै कसरी तपाईंको डेटा गुणस्तरले अभिप्रेत उद्देश्यलाई पूरा गर्छ भन्ने कुरामा उबलिन्छ।
र हामीले कति उद्योगहरूलाई राम्रोसँग काम गर्न डेटा गुणस्तर चाहिन्छ भनेर देख्यौं। र यदि तपाईले यस लेखमा छलफल गरिसकेका डेटा गुणस्तर सुधार गर्न चाहनुहुन्छ भने तपाईले खराब डेटाको स्रोतहरू पहिचान गर्न आवश्यक छ।
यदि तपाईंलाई थप जानकारी चाहिन्छ भने यो लेख सकेसम्म धेरै पटक पढ्न राम्रो गर्नुहोस्।
जवाफ छाड्नुस्