Wpływ jakości danych na wyniki biznesowe został wyraźnie omówiony w tym artykule, wraz z innymi ważnymi wskazówkami.
Jakość danych to termin używany do opisania stanu danych. Często mierzy się to, jak dobrze dane odpowiadają potrzebom ich zamierzonego celu. Niska jakość danych może mieć negatywny wpływ na wyniki biznesowe. Może prowadzić do niewłaściwych decyzji, marnowania zasobów i utraty klientów. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej o wpływie jakości danych na wyniki biznesowe.
Jaka jest jakość danych?
Jakość danych to dokładność, kompletność i aktualność danych. Jest to kluczowy czynnik w podejmowaniu rozsądnych decyzji biznesowych. Dokładność to stopień zbliżenia danych do rzeczywistości. Kompletność to ilość danych zawartych w zestawie. Terminowość to stopień aktualności danych. Trafność określa, jak ważne są dane dla operacji biznesowych. Jakość danych zaczyna się od procesu ich zbierania, a dane muszą być również dostępne dla użytkowników, którzy ich potrzebują. Mierniki jakości danych są sposobem mierzenia jakości danych. Te wskaźniki mogą pomóc firmom zrozumieć, jak dobrze wykorzystywane są ich dane i jakie ulepszenia można wprowadzić.
Jakie są oznaki złej jakości danych?
Wiele wskazuje na to, że dane mogą być złej jakości. Do najczęstszych należą dane, które są niespójne, nieprawidłowe, nieaktualne, zduplikowane i nieprawidłowe. Niespójne dane mają miejsce, gdy dane są wprowadzane niespójnie do różnych systemów lub gdy są aktualizowane ręcznie bez spójnego procesu. Na przykład imię i nazwisko klienta może być różnie pisane w różnych systemach lub ten sam wiek klienta może być wprowadzony jako 27 i 28.
Nieprawidłowe dane są spowodowane nieprawidłowymi danymi wejściowymi lub danymi, które zostały w jakiś sposób uszkodzone. Na przykład cena produktu może być wprowadzona jako 1,000,000.3 XNUMX XNUMX USD. Nieaktualne dane wynikają z danych, które nie były regularnie aktualizowane lub z danych, które zostały zarchiwizowane i nie są już dokładne. Na przykład informacje kontaktowe klienta mogą być dokładne od ostatniego miesiąca, ale już nie.
Zduplikowane dane są powodowane przez dane, które zostały wielokrotnie skopiowane i wklejone lub dane, które zostały wprowadzone więcej niż jeden raz. Na przykład nazwa klienta może zostać wprowadzona do systemu dwukrotnie, z dwoma różnymi adresami. Wreszcie, nieprawidłowe dane są spowodowane przez dane, które zostały wprowadzone niedokładnie lub przez dane, które zostały nieprawidłowo przetłumaczone. Na przykład imię i nazwisko klienta może być wpisane jako „John”, gdy jest pisane jako „Johnathan”.
Przeczytaj także: 10 najlepszych biznesowych programów doktoranckich online
Jak poprawiasz jakość danych?
Istnieje wiele sposobów na poprawę jakości danych. Pierwszym krokiem jest identyfikacja źródeł słabych danych. Można to zrobić, przeglądając błędy wprowadzania danych, sprawdzając, czy nie ma zduplikowanych rekordów oraz identyfikując nieprawidłowe lub niekompletne informacje. Po zidentyfikowaniu źródła problemu można podjąć kroki w celu jego rozwiązania. Jednym ze sposobów poprawy jakości danych jest zastosowanie reguł walidacji.
Reguły walidacji to zestawy instrukcji, które pomagają zapewnić, że dane wprowadzone do systemu spełniają określone kryteria. Na przykład reguła walidacji może wymagać, aby imię i nazwisko pracownika było wprowadzane w dokładnie tym samym formacie za każdym razem, gdy jest używane w systemie.
Inną powszechną regułą walidacji jest sprawdzanie zakresu, dzięki któremu liczby mieszczą się w określonym zakresie lub daty mieszczą się w określonym zakresie dat. Innym sposobem na poprawę jakości danych są procesy standaryzacji. Wiąże się to z zapewnieniem, że wszystkie dane są zgodne z predefiniowanymi formatami i regułami, tak aby można je było łatwo zrozumieć i przetworzyć przez komputery.
Standaryzacja danych ułatwia porównywanie różnych zestawów informacji i pomaga zmniejszyć niedokładności spowodowane błędem ludzkim. Trzecim sposobem na poprawę jakości danych jest czyszczenie procesów. Wiąże się to z identyfikacją i poprawianiem nieprawidłowych lub niekompletnych informacji w istniejących analityczne zbiory danych. Procesy oczyszczania mogą obejmować wszystko, od prostych kontroli ręcznych po bardziej złożone algorytmy, które identyfikują wzorce w danych. Ważne jest, aby śledzić postępy w poprawianiu jakości danych, aby móc określić, czy potrzebne są dalsze działania.
Jakie branże wymagają dobrej jakości danych?
Istnieje wiele branż, które polegają na dobrej jakości danych, aby prawidłowo funkcjonować. Branże te obejmują opiekę zdrowotną, instytucje finansowe i sprzedawców detalicznych. Branża opieki zdrowotnej to branża, która stale się rozwija, a wraz z nią pojawia się potrzeba dokładnych danych. Dane pacjenta są niezbędne do zapewnienia prawidłowego leczenia i opieki nad pacjentem. Jeśli dane nie są dokładne, może to prowadzić do nieprawidłowego leczenia, a nawet śmierci. Istnieje kilka różnych rodzajów danych, które są ważne w branży opieki zdrowotnej.
Pierwszym z nich są dane demograficzne, które obejmują informacje takie jak imię i nazwisko pacjenta, adres i dane kontaktowe. Ważne jest posiadanie tych danych, aby móc śledzić pacjentów i ich historię medyczną. Drugi rodzaj danych to dane kliniczne, które obejmują informacje o diagnozie, leczeniu i rokowaniu pacjenta. Posiadanie tych danych jest ważne, aby mieć pewność, że pacjenci otrzymują najlepszą możliwą opiekę.
Instytucje finansowe to złożone organizacje z wieloma ruchomymi częściami. Jedna zła decyzja może mieć daleko idące konsekwencje. Dotyczy to zwłaszcza dokładności danych klientów. Instytucje finansowe polegają na dobrej jakości danych przy podejmowaniu rozsądnych decyzji o tym, gdzie alokować swoje zasoby. Jeśli dane klientów nie są dokładne, może to prowadzić do błędnych decyzji finansowych, a nawet bankructw. Dlatego tak ważne jest, aby instytucje finansowe miały dobro zarządzanie danymi w miejscu.
Nie jest tajemnicą, że detaliści polegają na dobrej jakości danych. Niedokładne dane klientów mogą prowadzić do różnego rodzaju problemów, w tym utraty sprzedaży i zmniejszenia zysków. Jednym z głównych sposobów, w jaki sprzedawcy detaliczni mogą zapewnić dobrą jakość danych, jest korzystanie z rozwiązania do zarządzania danymi klientów (CDM). Rozwiązanie CDM może pomóc w czyszczeniu, łączeniu i aktualizowaniu danych klientów, czyniąc je bardziej dokładnymi i niezawodnymi. Innym sposobem na zapewnienie jakości danych jest regularne kontrolowanie danych klientów. Oznacza to sprawdzenie, czy dane są dokładne i aktualne oraz poprawienie ewentualnych błędów.
Przeczytaj także: 5 najlepszych programów HR dla małych firm
Wnioski
Nie można przecenić wpływu jakości danych na wyniki biznesowe, a to wszystko sprowadza się do tego, jak jakość danych spełnia zamierzony cel.
Pokazaliśmy, jak wiele branż potrzebuje jakości danych do prawidłowego funkcjonowania. I musisz zidentyfikować źródła słabych danych, jeśli chcesz poprawić jakość danych, jak omówiliśmy w tym artykule.
Jeśli potrzebujesz więcej informacji, przeczytaj ten artykuł tyle razy, ile to możliwe.
zalecenia:
- 5 wysoko płatnych prac kierowcy ciężarówki, o których powinieneś wiedzieć
- Negatywne skutki gier online dla studentów
- Praca, która nie wymaga dyplomu ukończenia studiów wyższych
- Bezpłatne kursy online na Uniwersytecie Harvarda z certyfikatem
- Lista najlepszych uniwersytetów w Australii z doktoratem w dziedzinie nauki o danych
Dodaj komentarz