De effecten van datakwaliteit op de bedrijfsprestaties zijn nadrukkelijk besproken in dit artikel inclusief andere belangrijke tips.
Gegevenskwaliteit is een term die wordt gebruikt om de toestand van gegevens te beschrijven. Het wordt vaak gemeten aan de hand van hoe goed de gegevens voldoen aan de behoeften van het beoogde doel. Een slechte datakwaliteit kan een negatieve invloed hebben op de bedrijfsprestaties. Het kan leiden tot onnauwkeurige besluitvorming, verspilling van middelen en verlies van klanten. Blijf lezen om meer te weten te komen over de effecten van datakwaliteit op de bedrijfsprestaties.
Wat is datakwaliteit?
Gegevenskwaliteit is de nauwkeurigheid, volledigheid en tijdigheid van gegevens. Het is een cruciale factor bij het nemen van goede zakelijke beslissingen. Nauwkeurigheid is hoe dicht de gegevens bij de werkelijkheid liggen. Volledigheid is hoeveel van de gegevens in de set zijn opgenomen. Tijdigheid is hoe actueel de gegevens zijn. Relevantie is hoe belangrijk de gegevens zijn voor de bedrijfsvoering. Datakwaliteit begint bij het dataverzamelingsproces en de data moeten ook toegankelijk zijn voor de gebruikers die het nodig hebben. Gegevenskwaliteitsstatistieken zijn een manier om de kwaliteit van data te meten. Deze statistieken kunnen bedrijven helpen te begrijpen hoe goed hun gegevens worden gebruikt en welke verbeteringen kunnen worden aangebracht.
Wat zijn de tekenen van slechte datakwaliteit?
Er zijn veel tekenen dat gegevens van slechte kwaliteit kunnen zijn. Enkele van de meest voorkomende zijn gegevens die inconsistent, ongeldig, verouderd, gedupliceerd en onjuist zijn. Inconsistente gegevens vinden plaats wanneer gegevens inconsistent in verschillende systemen worden ingevoerd of wanneer deze handmatig worden bijgewerkt zonder een consistent proces te volgen. De naam van een klant kan bijvoorbeeld in verschillende systemen anders worden gespeld, of de leeftijd van dezelfde klant kan zowel als 27 als 28 worden ingevoerd.
Ongeldige gegevens worden veroorzaakt door onjuiste invoer of door gegevens die op de een of andere manier zijn beschadigd. De prijs van een product kan bijvoorbeeld worden ingevoerd als $ 1,000,000.3. Verouderde gegevens worden veroorzaakt door gegevens die niet regelmatig zijn bijgewerkt of door gegevens die zijn gearchiveerd en niet langer nauwkeurig zijn. De contactgegevens van een klant kunnen bijvoorbeeld correct zijn vanaf vorige maand, maar niet meer nauwkeurig.
Dubbele gegevens worden veroorzaakt door gegevens die meerdere keren zijn gekopieerd en geplakt of door gegevens die meer dan eens zijn ingevoerd. De naam van een klant kan bijvoorbeeld twee keer in het systeem worden ingevoerd, met twee verschillende adressen. Ten slotte worden onjuiste gegevens veroorzaakt door gegevens die onjuist zijn ingevoerd of door gegevens die onjuist zijn vertaald. De naam van een klant kan bijvoorbeeld worden ingevoerd als 'John' wanneer deze wordt gespeld als 'Johnathan'.
Lees ook: Top 10 zakelijke doctoraatsprogramma's online
Hoe verbeter je de datakwaliteit?
Er zijn veel manieren om de datakwaliteit te verbeteren. De eerste stap is het identificeren van de bronnen van slechte gegevens. Dit kan worden gedaan door fouten bij het invoeren van gegevens te beoordelen, te controleren op dubbele records en door onjuiste of onvolledige informatie te identificeren. Zodra de oorzaak van het probleem is geïdentificeerd, kunnen stappen worden ondernomen om het te corrigeren. Een manier om de gegevenskwaliteit te verbeteren, is door validatieregels te gebruiken.
Validatieregels zijn sets instructies die ervoor zorgen dat de gegevens die in een systeem worden ingevoerd, aan bepaalde criteria voldoen. Een validatieregel kan bijvoorbeeld vereisen dat de naam van een werknemer elke keer dat deze in het systeem wordt gebruikt in exact hetzelfde formaat wordt ingevoerd.
Een andere veelgebruikte validatieregel is een bereikcontrole, die ervoor zorgt dat getallen binnen een bepaald bereik vallen of dat datums binnen een bepaald datumbereik vallen. Een andere manier om de datakwaliteit te verbeteren is door middel van standaardisatieprocessen. Dit houdt in dat ervoor moet worden gezorgd dat alle gegevens vooraf gedefinieerde formaten en regels volgen, zodat ze gemakkelijk door computers kunnen worden begrepen en verwerkt.
Het standaardiseren van gegevens maakt het gemakkelijker om verschillende sets informatie te vergelijken en helpt onnauwkeurigheden als gevolg van menselijke fouten te verminderen. Een derde manier om de datakwaliteit te verbeteren is door middel van opschoningsprocessen. Het gaat om het identificeren en corrigeren van onjuiste of onvolledige informatie in bestaande analytische datasets. Opschoningsprocessen kunnen van alles zijn, van eenvoudige handmatige controles tot complexere algoritmen die patronen in de gegevens identificeren. Het is belangrijk om de voortgang bij het verbeteren van de gegevenskwaliteit bij te houden, zodat u kunt bepalen of verdere actie nodig is.
Welke industrieën hebben een goede datakwaliteit nodig?
Er zijn veel industrieën die vertrouwen op een goede datakwaliteit om goed te kunnen functioneren. Deze industrieën omvatten gezondheidszorg, financiële instellingen en retailers. De zorgsector is er een die voortdurend in ontwikkeling is, en daarbij komt de behoefte aan nauwkeurige gegevens. Patiëntgegevens zijn essentieel om patiënten de juiste behandeling en zorg te kunnen bieden. Als de gegevens niet kloppen, kan dit leiden tot verkeerde behandelingen en zelfs de dood. Er zijn een paar verschillende soorten gegevens die belangrijk zijn in de gezondheidszorg.
De eerste zijn demografische gegevens, die informatie bevatten zoals de naam, het adres en de contactgegevens van een patiënt. Het is belangrijk om over deze gegevens te beschikken om patiënten en hun medische geschiedenis te kunnen volgen. Het tweede type gegevens zijn klinische gegevens, die informatie bevatten over de diagnose, behandeling en prognose van een patiënt. Het is belangrijk om over deze gegevens te beschikken om ervoor te zorgen dat patiënten de best mogelijke zorg krijgen.
Financiële instellingen zijn complexe organisaties met veel bewegende delen. Een enkele slechte beslissing kan verstrekkende gevolgen hebben. Dit geldt met name als het gaat om de nauwkeurigheid van klantgegevens. Financiële instellingen vertrouwen op een goede gegevenskwaliteit om goede beslissingen te nemen over de toewijzing van hun middelen. Als klantgegevens niet kloppen, kan dit leiden tot verkeerde financiële beslissingen en zelfs faillissementen. Daarom is het voor financiële instellingen zo belangrijk om goede gegevensbeheer in plaats.
Het is geen geheim dat retailers afhankelijk zijn van goede datakwaliteit. Onnauwkeurige klantgegevens kunnen tot allerlei problemen leiden, waaronder omzetderving en verminderde winst. Een van de belangrijkste manieren waarop retailers een goede gegevenskwaliteit kunnen garanderen, is door een oplossing voor klantgegevensbeheer (CDM) te gebruiken. Een CDM-oplossing kan helpen bij het opschonen, samenvoegen en bijwerken van klantgegevens, waardoor deze nauwkeuriger en betrouwbaarder worden. Een andere manier om de gegevenskwaliteit te waarborgen, is door uw klantgegevens regelmatig te controleren. Dit betekent controleren of de gegevens juist en up-to-date zijn en eventuele fouten corrigeren.
Lees ook: 5 beste HR-software voor kleine bedrijven
Conclusie
De effecten van datakwaliteit op de bedrijfsprestaties kunnen niet genoeg benadrukt worden, en dit komt allemaal neer op hoe uw datakwaliteit voldoet aan het beoogde doel.
En we hebben laten zien hoeveel industrieën datakwaliteit nodig hebben om goed te kunnen functioneren. En u moet de bronnen van slechte gegevens identificeren als u de gegevenskwaliteit wilt verbeteren, zoals we in dit artikel hebben besproken.
Doe er goed aan dit artikel zo vaak mogelijk te lezen als u meer informatie nodig heeft.
aanbevelingen:
- 5 goedbetaalde banen voor vrachtwagenchauffeurs die u moet kennen
- Negatieve effecten van online games op studenten
- Banen waarvoor geen universitair diploma vereist is
- Gratis online cursussen aan de Harvard University met certificaat
- Lijst met topuniversiteiten in Australië met een PhD in datawetenschap
Laat een reactie achter