ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਝਾਵਾਂ ਸਮੇਤ ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਇਸ ਗੱਲ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਇਸਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਉਦੇਸ਼ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਖਰਾਬ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ 'ਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਲਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ, ਵਸੀਲਿਆਂ ਦੀ ਬਰਬਾਦੀ, ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨ ਲਈ ਪੜ੍ਹਦੇ ਰਹੋ।
ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕੀ ਹੈ?
ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂਬੱਧਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਹੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਹੈ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਅਸਲੀਅਤ ਦੇ ਕਿੰਨਾ ਨੇੜੇ ਹੈ। ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਸਮਾਂਬੱਧਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿੰਨਾ ਅਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਹੈ। ਸਾਰਥਕਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵਪਾਰਕ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਕਿੰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਉਹਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਵੀ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਖਰਾਬ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਕੀ ਸੰਕੇਤ ਹਨ?
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਕੇਤ ਹਨ ਕਿ ਡਾਟਾ ਖਰਾਬ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸੰਗਤ, ਅਵੈਧ, ਪੁਰਾਣਾ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਅਤੇ ਗਲਤ ਹੈ। ਅਸੰਗਤ ਡੇਟਾ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅਸੰਗਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਇਸਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਹੱਥੀਂ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਦੇ ਨਾਮ ਦੀ ਸਪੈਲਿੰਗ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਕੋ ਗਾਹਕ ਦੀ ਉਮਰ 27 ਅਤੇ 28 ਦੋਵਾਂ ਵਜੋਂ ਦਰਜ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਅਵੈਧ ਡੇਟਾ ਗਲਤ ਇਨਪੁਟ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਖਰਾਬ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਕੀਮਤ $1,000,000.3 ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪੁਰਾਣਾ ਡਾਟਾ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਜਾਂ ਪੁਰਾਲੇਖਬੱਧ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੁਣ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਦੀ ਸੰਪਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪਿਛਲੇ ਮਹੀਨੇ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਹੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਹੁਣ ਸਟੀਕ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਡੇਟਾ ਉਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਈ ਵਾਰ ਕਾਪੀ ਅਤੇ ਪੇਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ ਦਾਖਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਦਾ ਨਾਮ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਤਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵਾਰ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਗਲਤ ਡੇਟਾ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦਾਖਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਗਲਤ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕਿਸੇ ਗਾਹਕ ਦਾ ਨਾਮ "ਜੌਨ" ਵਜੋਂ ਦਰਜ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਸਦੀ ਸਪੈਲਿੰਗ "ਜੋਨਾਥਨ" ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: ਸਿਖਰ ਦੇ 10 ਬਿਜ਼ਨਸ ਡਾਕਟੋਰਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਔਨਲਾਈਨ
ਤੁਸੀਂ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹੋ?
ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਕਈ ਤਰੀਕੇ ਹਨ। ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਖਰਾਬ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਐਂਟਰੀ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਕੇ, ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ, ਅਤੇ ਗਲਤ ਜਾਂ ਅਧੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਸਰੋਤ ਦੀ ਪਛਾਣ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕਦਮ ਚੁੱਕੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨਿਯਮ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਸੈੱਟ ਹਨ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨਿਯਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦਾ ਨਾਮ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਹਰ ਵਾਰ ਵਰਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ ਬਿਲਕੁਲ ਉਸੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਆਮ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨਿਯਮ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਜਾਂਚ ਹੈ, ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨੰਬਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਰੇਂਜ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹਨ ਜਾਂ ਮਿਤੀਆਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਿਤੀ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੁਆਰਾ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰਾ ਡੇਟਾ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।
ਡੇਟਾ ਦਾ ਮਿਆਰੀਕਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ ਕਾਰਨ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦਾ ਤੀਜਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਸਫਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੁਆਰਾ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਜਾਂ ਅਧੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਡਾਟਾਸੈੱਟ. ਸਫਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਨ ਮੈਨੂਅਲ ਜਾਂਚਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤੱਕ ਕੁਝ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੋਈ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕੋ ਕਿ ਕੀ ਹੋਰ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਕਿਹੜੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਦਯੋਗ ਹਨ ਜੋ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਚੰਗੀ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਚੂਨ ਵਿਕਰੇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਉਦਯੋਗ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਨਿਰੰਤਰ ਵਿਕਾਸ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸਹੀ ਇਲਾਜ ਅਤੇ ਦੇਖਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਗਲਤ ਇਲਾਜ ਅਤੇ ਮੌਤ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਹਨ ਜੋ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
ਪਹਿਲਾ ਜਨਸੰਖਿਆ ਡੇਟਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਾਮ, ਪਤਾ ਅਤੇ ਸੰਪਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਰਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡਾਕਟਰੀ ਇਤਿਹਾਸ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣ ਲਈ ਇਹ ਡੇਟਾ ਹੋਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਦੂਜੀ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡੇਟਾ ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੇਟਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਿਦਾਨ, ਇਲਾਜ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਭਵ ਦੇਖਭਾਲ ਮਿਲ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਸ ਡੇਟਾ ਦਾ ਹੋਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਿਲਦੇ ਹਿੱਸੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਮਾੜੇ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਦੂਰਗਾਮੀ ਨਤੀਜੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੱਚ ਹੈ ਜਦੋਂ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ. ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਆਪਣੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਵੰਡਣ ਬਾਰੇ ਸਹੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਚੰਗੀ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਗਲਤ ਵਿੱਤੀ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਦੀਵਾਲੀਆਪਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦਾ ਚੰਗਾ ਹੋਣਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਡੇਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਜਗ੍ਹਾ ਵਿਚ.
ਇਹ ਕੋਈ ਰਹੱਸ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਰਿਟੇਲਰ ਚੰਗੀ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹਨ. ਗਲਤ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਹਰ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗੁਆਚੀਆਂ ਵਿਕਰੀਆਂ ਅਤੇ ਮੁਨਾਫੇ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਪ੍ਰਚੂਨ ਵਿਕਰੇਤਾ ਵਧੀਆ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (CDM) ਹੱਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਇੱਕ CDM ਹੱਲ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ, ਮਿਲਾਉਣ ਅਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕਰਨਾ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਹੀ ਅਤੇ ਅੱਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰੁੱਟੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਜੋ ਮੌਜੂਦ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ 5 ਵਧੀਆ HR ਸੌਫਟਵੇਅਰ
ਸਿੱਟਾ
ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜ਼ੋਰ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਭ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾੜੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਤਾਂ ਇਸ ਲੇਖ ਨੂੰ ਜਿੰਨੀ ਵਾਰ ਹੋ ਸਕੇ ਪੜ੍ਹੋ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ