Učinki kakovosti podatkov na poslovno uspešnost so bili izrecno obravnavani v tem članku, vključno z drugimi pomembnimi nasveti.
Kakovost podatkov je izraz, ki se uporablja za opis stanja podatkov. Pogosto se meri s tem, kako dobro podatki ustrezajo potrebam predvidenega namena. Slaba kakovost podatkov lahko negativno vpliva na poslovno uspešnost. To lahko povzroči napačno odločanje, zapravljene vire in izgubo strank. Nadaljujte z branjem, če želite izvedeti več o učinkih kakovosti podatkov na poslovno uspešnost.
Kaj je kakovost podatkov?
Kakovost podatkov je točnost, popolnost in pravočasnost podatkov. Je ključni dejavnik pri sprejemanju dobrih poslovnih odločitev. Natančnost je, kako blizu so podatki realnosti. Popolnost je, koliko podatkov je vključenih v nabor. Pravočasnost pomeni, kako ažurni so podatki. Ustreznost je, kako pomembni so podatki za poslovanje podjetja. Kakovost podatkov se začne pri procesu zbiranja podatkov, podatki pa morajo biti dostopni tudi uporabnikom, ki jih potrebujejo. Meritve kakovosti podatkov so način merjenja kakovosti podatkov. Te meritve lahko podjetjem pomagajo razumeti, kako dobro se uporabljajo njihovi podatki in katere izboljšave je mogoče narediti.
Kateri so znaki slabe kakovosti podatkov?
Obstaja veliko znakov, da so podatki morda slabe kakovosti. Nekateri najpogostejši vključujejo podatke, ki so nedosledni, neveljavni, zastareli, podvojeni in nepravilni. Nekonsistentni podatki se zgodijo, ko se podatki nekonsistentno vnašajo v različne sisteme ali ko se posodobijo ročno, ne da bi sledili doslednemu postopku. Na primer, ime stranke je lahko napisano različno v različnih sistemih ali pa je starost iste stranke lahko vnesena kot 27 in 28.
Neveljavni podatki so posledica napačnega vnosa ali podatkov, ki so bili na nek način poškodovani. Na primer, cena izdelka je lahko vnesena kot 1,000,000.3 $.XNUMX. Zastareli podatki so posledica podatkov, ki niso bili redno posodobljeni, ali podatkov, ki so bili arhivirani in niso več točni. Na primer, kontaktni podatki stranke so lahko točni prejšnji mesec, vendar niso več točni.
Podvojene podatke povzročajo podatki, ki so bili večkrat kopirani in prilepljeni, ali podatki, ki so bili vneseni večkrat. Na primer, ime stranke je lahko dvakrat vneseno v sistem z dvema različnima naslovoma. Nazadnje, napačne podatke povzročajo podatki, ki so bili napačno vneseni ali podatki, ki so bili napačno prevedeni. Na primer, ime stranke je lahko vneseno kot »John«, če je napisano »Johnathan«.
Preberite tudi: 10 najboljših poslovnih doktorskih programov na spletu
Kako izboljšate kakovost podatkov?
Obstaja veliko načinov za izboljšanje kakovosti podatkov. Prvi korak je ugotoviti vire slabih podatkov. To lahko storite tako, da pregledate napake pri vnosu podatkov, preverite podvojene zapise in identificirate napačne ali nepopolne informacije. Ko je izvor težave ugotovljen, ga je mogoče odpraviti. Eden od načinov za izboljšanje kakovosti podatkov je uporaba pravil za preverjanje veljavnosti.
Pravila preverjanja veljavnosti so nizi navodil, ki pomagajo zagotoviti, da podatki, vneseni v sistem, izpolnjujejo določena merila. Pravilo preverjanja lahko na primer zahteva, da se ime zaposlenega vnese v popolnoma enaki obliki vsakič, ko je uporabljeno v sistemu.
Drugo običajno pravilo preverjanja veljavnosti je preverjanje obsega, ki zagotavlja, da so številke znotraj določenega obsega ali da datumi spadajo v določeno časovno obdobje. Drug način za izboljšanje kakovosti podatkov so postopki standardizacije. To vključuje zagotavljanje, da vsi podatki sledijo vnaprej določenim formatom in pravilom, tako da jih lahko računalniki zlahka razumejo in obdelajo.
Standardizacija podatkov olajša primerjavo različnih nizov informacij in pomaga zmanjšati netočnosti, ki jih povzročajo človeške napake. Tretji način za izboljšanje kakovosti podatkov so postopki čiščenja. To vključuje prepoznavanje in popravljanje nepravilnih ali nepopolnih informacij v obstoječih analitični nizi podatkov. Postopki čiščenja lahko vključujejo vse od preprostih ročnih preverjanj do bolj zapletenih algoritmov, ki prepoznajo vzorce v podatkih. Pomembno je, da spremljate napredek pri izboljšanju kakovosti podatkov, da lahko ugotovite, ali so potrebni nadaljnji ukrepi.
Katere panoge zahtevajo dobro kakovost podatkov?
Obstaja veliko panog, ki se za pravilno delovanje zanašajo na dobro kakovost podatkov. Te industrije vključujejo zdravstvo, finančne institucije in trgovce na drobno. Zdravstvena industrija je tista, ki se nenehno razvija, s tem pa prihaja tudi potreba po točnih podatkih. Podatki o pacientih so ključnega pomena za zagotavljanje pravilnega zdravljenja in oskrbe pacientov. Če podatki niso točni, lahko pride do nepravilnega zdravljenja in celo smrti. Obstaja nekaj različnih vrst podatkov, ki so pomembni v zdravstveni industriji.
Prvi so demografski podatki, ki vključujejo podatke, kot so bolnikovo ime, naslov in kontaktni podatki. Te podatke je pomembno imeti, da lahko sledimo bolnikom in njihovi zdravstveni anamnezi. Druga vrsta podatkov so klinični podatki, ki vključujejo informacije o bolnikovi diagnozi, zdravljenju in prognozi. Te podatke je pomembno imeti, da zagotovimo, da bolniki dobijo najboljšo možno oskrbo.
Finančne ustanove so kompleksne organizacije z veliko gibljivimi deli. Ena sama slaba odločitev ima lahko daljnosežne posledice. To še posebej velja, ko gre za točnost podatkov o strankah. Finančne institucije se zanašajo na dobro kakovost podatkov, da sprejemajo premišljene odločitve o tem, kam razporediti svoje vire. Če podatki o strankah niso točni, lahko to povzroči napačne finančne odločitve in celo stečaje. Zato je za finančne institucije tako pomembno, da imajo dobro upravljanje podatkov na mestu.
Nobena skrivnost ni, da so trgovci na drobno odvisni od dobre kakovosti podatkov. Netočni podatki o strankah lahko povzročijo vse vrste težav, vključno z izgubo prodaje in zmanjšanim dobičkom. Eden od glavnih načinov, kako lahko trgovci na drobno zagotovijo dobro kakovost podatkov, je uporaba rešitve za upravljanje podatkov o strankah (CDM). Rešitev CDM lahko pomaga očistiti, združiti in posodobiti podatke o strankah, zaradi česar so bolj natančni in zanesljivi. Drug način za zagotavljanje kakovosti podatkov je redno preverjanje podatkov o strankah. To pomeni preverjanje, ali so podatki točni in posodobljeni, ter popravljanje morebitnih napak.
Preberite tudi: 5 najboljših kadrovskih programov za mala podjetja
zaključek
Učinkov kakovosti podatkov na poslovno uspešnost ni mogoče preveč poudariti, vse pa je odvisno od tega, kako kakovost vaših podatkov ustreza predvidenemu namenu.
In pokazali smo, koliko industrij potrebuje kakovost podatkov za pravilno delovanje. Če želite izboljšati kakovost podatkov, kot smo razpravljali v tem članku, morate identificirati vire slabih podatkov.
Če potrebujete več informacij, preberite ta članek čim večkrat.
Pustite Odgovori