ව්යාපාර කාර්ය සාධනය මත දත්ත ගුණාත්මක භාවයේ බලපෑම් වෙනත් වැදගත් ඉඟි ඇතුළුව මෙම ලිපියේ පැහැදිලිව සාකච්ඡා කර ඇත.
දත්ත ගුණාත්මකභාවය යනු දත්තවල තත්ත්වය විස්තර කිරීමට භාවිතා කරන යෙදුමකි. එය බොහෝ විට මනිනු ලබන්නේ දත්ත එහි අපේක්ෂිත අරමුණේ අවශ්යතා සපුරාලන ආකාරය අනුව ය. දුර්වල දත්ත ගුණාත්මක භාවය ව්යාපාර කාර්ය සාධනය කෙරෙහි ඍණාත්මක බලපෑමක් ඇති කළ හැකිය. එය සාවද්ය තීරණ ගැනීම, සම්පත් නාස්ති කිරීම සහ පාරිභෝගිකයින් අහිමි වීමට හේතු විය හැක. ව්යාපාර කාර්ය සාධනය මත දත්ත ගුණාත්මක භාවයේ බලපෑම් ගැන තව දැන ගැනීමට කියවන්න.
දත්ත ගුණාත්මකභාවය යනු කුමක්ද?
දත්තවල ගුණාත්මකභාවය යනු දත්තවල නිරවද්යතාවය, සම්පූර්ණත්වය සහ කාලානුරූපී බව ය. එය හොඳ ව්යාපාරික තීරණ ගැනීමේදී තීරණාත්මක සාධකයකි. නිරවද්යතාවය යනු දත්ත යථාර්ථයට කෙතරම් සමීපද යන්නයි. සම්පූර්ණත්වය යනු කට්ටලයට කොපමණ දත්ත ඇතුළත් කර ඇත්ද යන්නයි. කාලානුරූපතාව යනු දත්ත කෙතරම් යාවත්කාලීනද යන්නයි. අදාළත්වය යනු ව්යාපාරික මෙහෙයුම් සඳහා දත්ත කෙතරම් වැදගත්ද යන්නයි. දත්ත එකතු කිරීමේ ක්රියාවලියෙන් දත්ත ගුණාත්මකභාවය ආරම්භ වන අතර, දත්ත අවශ්ය පරිශීලකයින්ට ද ප්රවේශ විය යුතුය. දත්ත තත්ත්ව මිනුම් දත්තවල ගුණාත්මක බව මැනීමේ ක්රමයකි. මෙම ප්රමිතික ව්යාපාරවලට ඔවුන්ගේ දත්ත කෙතරම් හොඳින් භාවිත කරන්නේද සහ කුමන වැඩිදියුණු කිරීම් කළ හැකිද යන්න තේරුම් ගැනීමට උදවු කළ හැක.
නරක දත්ත ගුණාත්මක බවේ සංඥා මොනවාද?
දත්ත දුර්වල තත්ත්වයේ තිබිය හැකි බවට බොහෝ ලකුණු තිබේ. වඩාත් සුලභ සමහරක් අතර නොගැලපෙන, වලංගු නොවන, යල් පැන ගිය, අනුපිටපත් කළ සහ වැරදි දත්ත ඇතුළත් වේ. නොගැලපෙන දත්ත විවිධ පද්ධතිවලට නොගැලපෙන ලෙස ඇතුළත් කළ විට හෝ ස්ථාවර ක්රියාවලියක් අනුගමනය නොකර එය අතින් යාවත්කාලීන කරන විට සිදු වේ. උදාහරණයක් ලෙස, විවිධ පද්ධතිවල පාරිභෝගිකයාගේ නම වෙනස් ලෙස උච්චාරණය කළ හැකිය, නැතහොත් එකම පාරිභෝගිකයාගේ වයස අවුරුදු 27 සහ 28 ලෙස ඇතුළත් කළ හැකිය.
වැරදි ආදානයක් හෝ යම් ආකාරයකින් දූෂිත වූ දත්ත නිසා වලංගු නොවන දත්ත ඇතිවේ. උදාහරණයක් ලෙස, නිෂ්පාදනයක මිල $1,000,000.3 ලෙස ඇතුළත් කළ හැක. යල් පැන ගිය දත්ත නිතිපතා යාවත්කාලීන නොකළ දත්ත හෝ සංරක්ෂණය කර ඇති දත්ත සහ තවදුරටත් නිවැරදි නොවන දත්ත නිසා ඇතිවේ. උදාහරණයක් ලෙස, පාරිභෝගිකයෙකුගේ සම්බන්ධතා තොරතුරු පසුගිය මාසය වන විට නිවැරදි විය හැකි නමුත් තවදුරටත් නිවැරදි නොවේ.
අනුපිටපත් දත්ත සිදුවන්නේ කිහිප වතාවක් පිටපත් කර ඇලවූ දත්ත හෝ එක් වරකට වඩා ඇතුළත් කළ දත්ත මගිනි. උදාහරණයක් ලෙස, විවිධ ලිපින දෙකකින් පාරිභෝගිකයෙකුගේ නම දෙවරක් පද්ධතියට ඇතුළත් කළ හැකිය. අවසාන වශයෙන්, වැරදි දත්ත වැරදි ලෙස ඇතුළත් කර ඇති දත්ත හෝ වැරදි ලෙස පරිවර්තනය කර ඇති දත්ත නිසා ඇතිවේ. උදාහරණයක් ලෙස, "ජොනතන්" ලෙස අක්ෂර වින්යාසය යෙදූ විට පාරිභෝගිකයාගේ නම "ජෝන්" ලෙස ඇතුළත් කළ හැක.
කියවන්න: ඉහළම 10 ව්යාපාරික ආචාර්ය උපාධි වැඩසටහන් මාර්ගගතව
ඔබ දත්ත ගුණාත්මක භාවය වැඩි දියුණු කරන්නේ කෙසේද?
දත්තවල ගුණාත්මකභාවය වැඩි දියුණු කිරීමට බොහෝ ක්රම තිබේ. පළමු පියවර වන්නේ දුර්වල දත්තවල මූලාශ්ර හඳුනා ගැනීමයි. දත්ත ඇතුළත් කිරීමේ දෝෂ සමාලෝචනය කිරීම, අනුපිටපත් වාර්තා පරීක්ෂා කිරීම සහ වැරදි හෝ අසම්පූර්ණ තොරතුරු හඳුනා ගැනීමෙන් මෙය කළ හැකිය. ගැටලුවේ මූලාශ්රය හඳුනා ගැනීමෙන් පසුව, එය නිවැරදි කිරීමට පියවර ගත හැකිය. දත්තවල ගුණාත්මක භාවය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා එක් ක්රමයක් වන්නේ වලංගු කිරීමේ නීති භාවිතා කිරීමයි.
වලංගුකරණ රීති යනු පද්ධතියකට ඇතුළත් කරන ලද දත්ත යම් නිර්ණායක සපුරාලන බව සහතික කිරීමට උපකාර වන උපදෙස් මාලාවකි. උදාහරණයක් ලෙස, වලංගු කිරීමේ රීතියක් මඟින් සේවකයෙකුගේ නම පද්ධතිය තුළ භාවිතා කරන සෑම අවස්ථාවකම හරියටම එකම ආකෘතියකින් ඇතුළත් කළ යුතුය.
තවත් පොදු වලංගු කිරීමේ රීතියක් වන්නේ පරාස පරීක්ෂාවකි, එමඟින් සංඛ්යා නිශ්චිත පරාසයක් තුළ ඇති බව හෝ දිනයන් නිශ්චිත දින පරාසයක් තුළට වැටෙන බව සහතික කරයි. දත්තවල ගුණාත්මකභාවය වැඩි දියුණු කිරීමට තවත් ක්රමයක් වන්නේ ප්රමිතිකරණ ක්රියාවලීන් හරහාය. පරිගණක මගින් පහසුවෙන් තේරුම් ගැනීමට සහ සැකසීමට හැකි වන පරිදි සියලුම දත්ත පූර්ව නිශ්චිත ආකෘති සහ රීති අනුගමනය කරන බව සහතික කිරීම මෙයට ඇතුළත් වේ.
දත්ත ප්රමිතිගත කිරීම විවිධ තොරතුරු කට්ටල සංසන්දනය කිරීම පහසු කරන අතර මානව දෝෂ හේතුවෙන් ඇති වන සාවද්යතා අවම කිරීමට උපකාරී වේ. දත්තවල ගුණාත්මක භාවය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා තුන්වන ක්රමය වන්නේ පිරිසිදු කිරීමේ ක්රියාවලීන් හරහාය. දැනට පවතින වැරදි හෝ අසම්පූර්ණ තොරතුරු හඳුනා ගැනීම සහ නිවැරදි කිරීම මෙයට ඇතුළත් වේ විශ්ලේෂණ දත්ත කට්ටල. පිරිසිදු කිරීමේ ක්රියාවලීන්ට සරල අතින් පිරික්සීමේ සිට දත්තවල රටා හඳුනා ගන්නා වඩාත් සංකීර්ණ ඇල්ගොරිතම දක්වා ඕනෑම දෙයක් ඇතුළත් විය හැක. දත්තවල ගුණාත්මකභාවය වැඩිදියුණු කිරීමේ ප්රගතිය නිරීක්ෂණය කිරීම වැදගත් වේ, එබැවින් ඔබට වැඩිදුර ක්රියාමාර්ග අවශ්ය දැයි තීරණය කළ හැකිය.
හොඳ දත්ත ගුණාත්මක භාවයක් අවශ්ය කරන කර්මාන්ත මොනවාද?
නිසි ලෙස ක්රියා කිරීම සඳහා හොඳ දත්ත තත්ත්ව මත රඳා පවතින බොහෝ කර්මාන්ත තිබේ. මෙම කර්මාන්තවලට සෞඛ්ය සේවා, මූල්ය ආයතන සහ සිල්ලර වෙළෙන්දන් ඇතුළත් වේ. සෞඛ්ය ක්ෂේත්රය නිරන්තරයෙන් විකාශනය වන එකක් වන අතර ඒ සමඟ නිවැරදි දත්ත අවශ්ය වේ. රෝගීන් සඳහා නිවැරදි ප්රතිකාර සහ රැකවරණය සැපයීම සඳහා රෝගියාගේ දත්ත ඉතා වැදගත් වේ. දත්ත නිවැරදි නොවේ නම්, එය වැරදි ප්රතිකාර හා මරණයට පවා හේතු විය හැක. සෞඛ්ය සේවා කර්මාන්තයේ වැදගත් වන විවිධ වර්ගයේ දත්ත කිහිපයක් තිබේ.
පළමුවැන්න රෝගියෙකුගේ නම, ලිපිනය සහ සම්බන්ධතා තොරතුරු වැනි තොරතුරු ඇතුළත් ජනවිකාස දත්ත වේ. රෝගීන් සහ ඔවුන්ගේ වෛද්ය ඉතිහාසය නිරීක්ෂණය කිරීම සඳහා මෙම දත්ත තිබීම වැදගත් වේ. දෙවන වර්ගයේ දත්ත සායනික දත්ත වේ, රෝගියෙකුගේ රෝග විනිශ්චය, ප්රතිකාර සහ පුරෝකථනය පිළිබඳ තොරතුරු ඇතුළත් වේ. රෝගීන්ට හැකි උපරිම ප්රතිකාර ලබා දෙන බවට වග බලා ගැනීම සඳහා මෙම දත්ත තිබීම වැදගත් වේ.
මුල්ය ආයතන බොහෝ චලනය වන කොටස් සහිත සංකීර්ණ සංවිධාන වේ. එක් වැරදි තීරණයක් දුරදිග යන ප්රතිවිපාක ඇති කළ හැකිය. පාරිභෝගික දත්තවල නිරවද්යතාවය සම්බන්ධයෙන් මෙය විශේෂයෙන්ම සත්ය වේ. මූල්ය ආයතන තම සම්පත් වෙන් කළ යුත්තේ කොතැනටද යන්න පිළිබඳව හොඳ තීරණ ගැනීමට හොඳ දත්ත තත්ත්ව මත රඳා පවතී. පාරිභෝගික දත්ත නිවැරදි නොවේ නම්, එය වැරදි මූල්ය තීරණ සහ බංකොලොත් භාවයට පවා හේතු විය හැක. මූල්ය ආයතනවල යහපත් පැවැත්ම ඉතා වැදගත් වන්නේ එබැවිනි දත්ත පාලනය ස්ථානයේ.
සිල්ලර වෙළෙන්දන් හොඳ දත්ත ගුණාත්මක භාවය මත රඳා පවතින බව රහසක් නොවේ. සාවද්ය පාරිභෝගික දත්ත, නැතිවූ විකුණුම් සහ ලාභය අඩුවීම ඇතුළුව, සියලු ආකාරයේ ගැටලුවලට මඟ පෑදිය හැක. සිල්ලර වෙළෙන්දන්ට හොඳ දත්ත තත්ත්ව සහතික කළ හැකි එක් ප්රධාන මාර්ගයක් වන්නේ පාරිභෝගික දත්ත කළමනාකරණ (CDM) විසඳුමක් භාවිතා කිරීමයි. CDM විසඳුමකට පාරිභෝගික දත්ත පිරිසිදු කිරීමට, ඒකාබද්ධ කිරීමට සහ යාවත්කාලීන කිරීමට උපකාර කළ හැකි අතර, එය වඩාත් නිවැරදි සහ විශ්වාසදායක කරයි. දත්තවල ගුණාත්මක බව සහතික කිරීමට තවත් ක්රමයක් වන්නේ ඔබේ පාරිභෝගික දත්ත නිතිපතා විගණනය කිරීමයි. මෙයින් අදහස් කරන්නේ දත්ත නිවැරදි සහ යාවත්කාලීන බව තහවුරු කර ගැනීමට සහ පවතින දෝෂ නිවැරදි කිරීමට පරීක්ෂා කිරීමයි.
කියවන්න: 5 කුඩා ව්යාපාර සඳහා හොඳම මානව සම්පත් මෘදුකාංග
නිගමනය
ව්යාපාර කාර්ය සාධනය මත දත්ත ගුණාත්මක භාවයේ බලපෑම් ඕනෑවට වඩා අවධාරණය කළ නොහැකි අතර, මේ සියල්ල ඔබගේ දත්ත ගුණාත්මක භාවය අපේක්ෂිත අරමුණ සපුරාලන ආකාරය දක්වා පහත වැටේ.
එමෙන්ම කර්මාන්ත කීයකට දත්ත ගුණාත්මක භාවය නිසි ලෙස ක්රියාත්මක වීමට අවශ්යද යන්න අපි පෙන්වා දී ඇත. තවද අප මෙම ලිපියෙන් සාකච්ඡා කර ඇති පරිදි දත්ත ගුණාත්මක භාවය වැඩි දියුණු කිරීමට නම් ඔබ දුර්වල දත්ත මූලාශ්ර හඳුනා ගත යුතුය.
ඔබට වැඩි විස්තර අවශ්ය නම් මෙම ලිපිය හැකිතාක් වාර ගණනක් කියවීම හොඳින් කරන්න.
ඔබමයි