Влияние качества данных на эффективность бизнеса подробно обсуждалось в этой статье, включая другие важные советы.
Качество данных — это термин, используемый для описания состояния данных. Это часто измеряется тем, насколько хорошо данные соответствуют потребностям их предполагаемой цели. Низкое качество данных может негативно сказаться на эффективности бизнеса. Это может привести к принятию неточных решений, напрасной трате ресурсов и потере клиентов. Продолжайте читать, чтобы узнать больше о влиянии качества данных на эффективность бизнеса.
Что такое качество данных?
Качество данных – это точность, полнота и своевременность данных. Это важнейший фактор в принятии правильных бизнес-решений. Точность — это то, насколько данные близки к реальности. Полнота — это количество данных, включенных в набор. Своевременность — это актуальность данных. Релевантность — это то, насколько важны данные для бизнес-операций. Качество данных начинается с процесса сбора данных, и данные также должны быть доступны для пользователей, которым они нужны. Показатели качества данных являются способом измерения качества данных. Эти показатели могут помочь компаниям понять, насколько хорошо используются их данные и какие улучшения можно внести.
Каковы признаки плохого качества данных?
Есть много признаков того, что данные могут быть низкого качества. Некоторые из наиболее распространенных включают данные, которые являются противоречивыми, недействительными, устаревшими, дублированными и неверными. Несогласованные данные возникают, когда данные вводятся непоследовательно в разные системы или когда они обновляются вручную без соблюдения согласованного процесса. Например, имя клиента может быть написано по-разному в разных системах, или возраст одного и того же клиента может быть указан как 27, так и 28.
Неверные данные вызваны неправильным вводом или тем или иным образом поврежденными данными. Например, цена продукта может быть указана как 1,000,000.3 XNUMX XNUMX долларов США.XNUMX. Устаревшие данные вызваны тем, что данные не обновлялись регулярно, или данными, которые были заархивированы и больше не являются точными. Например, контактная информация клиента может быть точной по состоянию на прошлый месяц, но уже не точной.
Дублирование данных вызвано данными, которые копировались и вставлялись несколько раз, или данными, которые были введены более одного раза. Например, имя клиента может быть введено в систему дважды с двумя разными адресами. Наконец, неправильные данные вызваны неточно введенными данными или данными, которые были неправильно переведены. Например, имя клиента может быть введено как «Джон», если оно пишется как «Джонатан».
Читайте также: 10 лучших бизнес-программ докторантуры онлайн
Как улучшить качество данных?
Существует множество способов улучшить качество данных. Первым шагом является определение источников плохих данных. Это можно сделать, просмотрев ошибки ввода данных, проверив наличие дубликатов записей и выявив неверную или неполную информацию. После выявления источника проблемы можно предпринять шаги по ее устранению. Один из способов улучшить качество данных — использовать правила проверки.
Правила проверки — это наборы инструкций, которые помогают гарантировать, что данные, введенные в систему, соответствуют определенным критериям. Например, правило проверки может требовать, чтобы имя сотрудника вводилось в одном и том же формате каждый раз, когда оно используется в системе.
Другим распространенным правилом проверки является проверка диапазона, которая гарантирует, что числа находятся в пределах определенного диапазона или что даты попадают в определенный диапазон дат. Еще один способ улучшить качество данных — это процессы стандартизации. Это включает в себя обеспечение того, чтобы все данные соответствовали предопределенным форматам и правилам, чтобы их можно было легко понять и обработать на компьютерах.
Стандартизация данных упрощает сравнение различных наборов информации и помогает уменьшить неточности, вызванные человеческим фактором. Третий способ улучшить качество данных — это процессы очистки. Это включает выявление и исправление неправильной или неполной информации в существующих наборы аналитических данных. Процессы очистки могут включать в себя что угодно: от простых ручных проверок до более сложных алгоритмов, выявляющих шаблоны в данных. Важно отслеживать прогресс, достигнутый в улучшении качества данных, чтобы вы могли определить, нужны ли дальнейшие действия.
Какие отрасли требуют хорошего качества данных?
Есть много отраслей, которые полагаются на хорошее качество данных, чтобы функционировать должным образом. Эти отрасли включают здравоохранение, финансовые учреждения и розничную торговлю. Отрасль здравоохранения постоянно развивается, и вместе с этим возникает потребность в точных данных. Данные о пациентах жизненно важны для обеспечения правильного лечения и ухода за пациентами. Если данные неточны, это может привести к неправильному лечению и даже смерти. Есть несколько различных типов данных, которые важны в отрасли здравоохранения.
Во-первых, это демографические данные, которые включают в себя такую информацию, как имя пациента, адрес и контактная информация. Важно иметь эти данные, чтобы отслеживать пациентов и их историю болезни. Второй тип данных — это клинические данные, которые включают информацию о диагнозе пациента, лечении и прогнозе. Важно иметь эти данные, чтобы убедиться, что пациенты получают наилучшую возможную помощь.
Финансовые институты представляют собой сложные организации с множеством движущихся частей. Одно неверное решение может иметь далеко идущие последствия. Это особенно верно, когда речь идет о точности данных клиентов. Финансовые учреждения полагаются на хорошее качество данных для принятия обоснованных решений о том, куда распределять свои ресурсы. Если данные клиентов неточны, это может привести к неправильным финансовым решениям и даже к банкротству. Вот почему так важно, чтобы финансовые учреждения имели хорошие управления данными на месте.
Не секрет, что ритейлеры полагаются на хорошее качество данных. Неточные данные о клиентах могут привести к разного рода проблемам, включая потерю продаж и уменьшение прибыли. Одним из основных способов обеспечения высокого качества данных розничных продавцов является использование решения для управления данными о клиентах (CDM). Решение CDM может помочь очистить, объединить и обновить данные о клиентах, сделав их более точными и надежными. Еще один способ обеспечить качество данных — регулярно проверять данные о клиентах. Это означает проверку точности и актуальности данных и исправление любых возможных ошибок.
Читайте также: 5 лучших HR-программ для малого бизнеса
Заключение
Влияние качества данных на эффективность бизнеса невозможно переоценить, и все это сводится к тому, насколько качество ваших данных соответствует намеченной цели.
И мы показали, как много отраслей нуждаются в качестве данных, чтобы функционировать должным образом. И вам необходимо определить источники плохих данных, если вы хотите улучшить качество данных, как мы обсуждали в этой статье.
Постарайтесь прочитать эту статью как можно больше раз, если вам нужна дополнительная информация.
Рекомендации:
- 5 высокооплачиваемых профессий водителя грузовика, о которых вы должны знать
- Отрицательное влияние онлайн-игр на учащихся
- Работа, не требующая высшего образования
- Бесплатные онлайн-курсы в Гарвардском университете с сертификатом
- Список лучших университетов Австралии с докторской степенью в области науки о данных
Оставьте комментарий