Effekten av datakvalitet på bedriftens ytelse

Effektene av datakvalitet på virksomhetens ytelse er eksplisitt diskutert i denne artikkelen, inkludert andre viktige tips.

Datakvalitet er et begrep som brukes for å beskrive tilstanden til data. Det måles ofte etter hvor godt dataene oppfyller behovene til det tiltenkte formålet. Dårlig datakvalitet kan ha en negativ innvirkning på virksomhetens ytelse. Det kan føre til unøyaktige beslutninger, bortkastede ressurser og tap av kunder. Fortsett å lese for å lære mer om effekten av datakvalitet på bedriftens ytelse.

Hva er datakvalitet?

Effekter av datakvalitet på virksomhetens ytelse

Datakvalitet er nøyaktigheten, fullstendigheten og aktualiteten til data. Det er en kritisk faktor for å ta gode forretningsbeslutninger. Nøyaktighet er hvor nært dataene er virkeligheten. Fullstendighet er hvor mye av dataene som er inkludert i settet. Aktualitet er hvor oppdaterte dataene er. Relevans er hvor viktig dataene er for forretningsdriften. Datakvalitet starter med datainnsamlingsprosessen, og dataene skal også være tilgjengelige for brukerne som trenger det. Datakvalitetsmålinger er en måte å måle kvaliteten på data. Disse beregningene kan hjelpe bedrifter til å forstå hvor godt dataene deres brukes og hvilke forbedringer som kan gjøres.

Hva er tegnene på dårlig datakvalitet?

Effekter av datakvalitet på virksomhetens ytelse

Det er mange tegn på at data kan være av dårlig kvalitet. Noen av de vanligste inkluderer data som er inkonsekvente, ugyldige, utdaterte, dupliserte og feilaktige. Inkonsekvente data oppstår når data legges inn inkonsekvent i forskjellige systemer eller når de oppdateres manuelt uten å følge en konsistent prosess. For eksempel kan en kundes navn staves forskjellig i forskjellige systemer, eller samme kundes alder kan skrives inn som både 27 og 28.

Ugyldige data er forårsaket av feil inndata eller av data som har blitt ødelagt på en eller annen måte. Et produkts pris kan for eksempel angis som $1,000,000.3 XNUMX XNUMX. Utdaterte data er forårsaket av data som ikke har blitt oppdatert regelmessig eller av data som er arkivert og ikke lenger er nøyaktige. For eksempel kan en kundes kontaktinformasjon være nøyaktig fra forrige måned, men ikke lenger nøyaktig.

Dupliserte data er forårsaket av data som har blitt kopiert og limt inn flere ganger eller av data som er lagt inn mer enn én gang. For eksempel kan en kundes navn legges inn i systemet to ganger, med to forskjellige adresser. Til slutt, feil data er forårsaket av data som er lagt inn unøyaktig eller av data som er oversatt feil. For eksempel kan en kundes navn skrives inn som «John» når det staves «Johnathan».

Les også: Topp 10 Business Doctoral-programmer på nettet

Hvordan forbedrer du datakvaliteten?

Det er mange måter å forbedre datakvaliteten på. Det første trinnet er å identifisere kildene til dårlige data. Dette kan gjøres ved å gjennomgå datainntastingsfeil, se etter dupliserte poster og identifisere feil eller ufullstendig informasjon. Når kilden til problemet er identifisert, kan det tas skritt for å rette det. En måte å forbedre datakvaliteten på er å bruke valideringsregler.

Valideringsregler er sett med instruksjoner som bidrar til å sikre at dataene som legges inn i et system oppfyller visse kriterier. For eksempel kan en valideringsregel kreve at en ansatts navn legges inn i nøyaktig samme format hver gang det brukes i systemet.

En annen vanlig valideringsregel er en rekkeviddesjekk, som sikrer at tallene er innenfor et bestemt område eller at datoer faller innenfor en bestemt datoperiode. En annen måte å forbedre datakvaliteten på er gjennom standardiseringsprosesser. Dette innebærer å sikre at alle data følger forhåndsdefinerte formater og regler slik at de lett kan forstås og behandles av datamaskiner.

Standardisering av data gjør det enklere å sammenligne ulike sett med informasjon og bidrar til å redusere unøyaktigheter forårsaket av menneskelige feil. En tredje måte å forbedre datakvaliteten på er gjennom renseprosesser. Dette innebærer å identifisere og korrigere uriktige eller ufullstendige opplysninger i eksisterende analytiske datasett. Renseprosesser kan innebære alt fra enkle manuelle kontroller til mer komplekse algoritmer som identifiserer mønstre i dataene. Det er viktig å følge med på fremdriften for å forbedre datakvaliteten, slik at du kan avgjøre om ytterligere handling er nødvendig.

Hvilke bransjer krever god datakvalitet?

Det er mange bransjer som er avhengige av god datakvalitet for å fungere skikkelig. Disse bransjene inkluderer helsevesen, finansinstitusjoner og forhandlere. Helsesektoren er en som er i konstant utvikling, og med det følger behovet for nøyaktige data. Pasientdata er avgjørende for å gi riktig behandling og omsorg for pasienter. Hvis dataene ikke er nøyaktige, kan det føre til feilbehandlinger og til og med død. Det er noen forskjellige typer data som er viktige i helsesektoren.

Den første er demografiske data, som inkluderer informasjon som pasientens navn, adresse og kontaktinformasjon. Det er viktig å ha disse dataene for å holde oversikt over pasienter og deres sykehistorie. Den andre typen data er kliniske data, som inkluderer informasjon om en pasients diagnose, behandling og prognose. Det er viktig å ha disse dataene for å sikre at pasientene får best mulig behandling.

Finansinstitusjoner er komplekse organisasjoner med mange bevegelige deler. En enkelt dårlig beslutning kan få vidtrekkende konsekvenser. Dette gjelder spesielt når det gjelder nøyaktigheten av kundedata. Finansinstitusjoner er avhengige av god datakvalitet for å ta gode beslutninger om hvor de skal allokere ressursene sine. Hvis kundedata ikke er nøyaktige, kan det føre til feil økonomiske beslutninger og til og med konkurser. Det er derfor det er så viktig for finansinstitusjoner å ha det bra datastyring på plass.

Det er ingen hemmelighet at forhandlere er avhengige av god datakvalitet. Unøyaktig kundedata kan føre til alle slags problemer, inkludert tapt salg og redusert fortjeneste. En av de viktigste måtene forhandlere kan sikre god datakvalitet på er å bruke en løsning for kundedatabehandling (CDM). En CDM-løsning kan bidra til å rense, slå sammen og oppdatere kundedata, noe som gjør dem mer nøyaktige og pålitelige. En annen måte å sikre datakvalitet på er å revidere kundedataene dine regelmessig. Dette betyr å sjekke for å sikre at dataene er nøyaktige og oppdaterte og korrigere eventuelle feil som kan eksistere.

Les også: 5 beste HR-programvare for små bedrifter

konklusjonen

Effekten av datakvalitet på virksomhetens ytelse kan ikke overvurderes, og alt dette koker ned til hvordan datakvaliteten din oppfyller det tiltenkte formålet.

Og vi har vist hvor mange bransjer som trenger datakvalitet for å fungere ordentlig. Og du må identifisere kildene til dårlige data hvis du skal forbedre datakvaliteten som vi har diskutert i denne artikkelen.

Gjør det lurt å lese denne artikkelen så mange ganger som mulig hvis du trenger mer informasjon.

Anbefalinger:

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert. Obligatoriske felt er merket *

Kan hende du også liker