Ефекти квалитета података на пословни учинак изричито су размотрени у овом чланку, укључујући и друге важне савете.
Квалитет података је термин који се користи да опише стање података. Често се мери тиме колико добро подаци задовољавају потребе предвиђене намене. Лош квалитет података може имати негативан утицај на пословни учинак. То може довести до нетачног доношења одлука, расипања ресурса и губитка купаца. Наставите да читате да бисте сазнали више о ефектима квалитета података на пословни учинак.
Шта је квалитет података?
Квалитет података је тачност, потпуност и благовременост података. То је кључни фактор у доношењу здравих пословних одлука. Тачност је колико су подаци блиски стварности. Потпуност је колико је података укључено у скуп. Правовременост је колико су подаци ажурни. Релевантност је колико су подаци важни за пословање. Квалитет података почиње процесом прикупљања података, а подаци морају бити доступни и корисницима којима су потребни. метрика квалитета података су начин мерења квалитета података. Ови показатељи могу помоћи предузећима да схвате колико добро се њихови подаци користе и која побољшања могу да се направе.
Који су знаци лошег квалитета података?
Постоји много знакова да подаци могу бити лошег квалитета. Неки од најчешћих укључују податке који су недоследни, неважећи, застарели, дуплирани и нетачни. Недоследни подаци се дешавају када се подаци уносе недоследно у различите системе или када се ажурирају ручно без праћења доследног процеса. На пример, име клијента може бити другачије написано у различитим системима или се може унети старост истог клијента и као 27 и 28.
Неважећи подаци су узроковани нетачним уносом или подацима који су на неки начин оштећени. На пример, цена производа може бити унета као 1,000,000.3 УСД.XNUMX. Застарели подаци су узроковани подацима који нису редовно ажурирани или подацима који су архивирани и више нису тачни. На пример, контакт информације о клијенту могу бити тачне од прошлог месеца, али више нису тачне.
Дупликати података су узроковани подацима који су више пута копирани и налепљени или подацима који су унети више пута. На пример, име клијента може бити унето у систем два пута, са две различите адресе. На крају, нетачни подаци су узроковани подацима који су нетачно унети или подацима који су погрешно преведени. На пример, име клијента може бити унето као „Јован“ када се пише „Јохнатхан“.
Такође читајте: 10 најбољих пословних докторских програма на мрежи
Како побољшавате квалитет података?
Постоји много начина за побољшање квалитета података. Први корак је да се идентификују извори лоших података. Ово се може урадити прегледом грешака у уносу података, провером дупликата записа и идентификовањем нетачних или непотпуних информација. Када се идентификује извор проблема, могу се предузети кораци да се он исправи. Један од начина да се побољша квалитет података је коришћење правила валидације.
Правила за валидацију су скупови инструкција које помажу да се осигура да подаци унети у систем испуњавају одређене критеријуме. На пример, правило валидације може захтевати да се име запосленог унесе у потпуно истом формату сваки пут када се користи у систему.
Још једно уобичајено правило валидације је провера опсега, која осигурава да су бројеви унутар одређеног опсега или да датуми спадају у одређени период. Други начин да се побољша квалитет података је кроз процесе стандардизације. Ово укључује осигурање да сви подаци прате унапред дефинисане формате и правила како би их рачунари лако разумели и обрађивали.
Стандардизовање података олакшава упоређивање различитих скупова информација и помаже у смањењу нетачности узрокованих људском грешком. Трећи начин да се побољша квалитет података је процес чишћења. Ово укључује идентификацију и исправљање нетачних или непотпуних информација у постојећим аналитички скупови података. Процеси чишћења могу укључивати било шта, од једноставних ручних провера до сложенијих алгоритама који идентификују обрасце у подацима. Важно је пратити напредак који је постигнут у побољшању квалитета података, како бисте могли да утврдите да ли су потребне додатне мере.
Које индустрије захтевају добар квалитет података?
Постоје многе индустрије које се ослањају на добар квалитет података како би правилно функционисале. Ове индустрије укључују здравствену заштиту, финансијске институције и трговце на мало. Здравствена индустрија је она која се стално развија, а са тим долази и потреба за тачним подацима. Подаци о пацијентима су од виталног значаја за пружање правилног лечења и неге за пацијенте. Ако подаци нису тачни, то може довести до нетачних третмана, па чак и смрти. Постоји неколико различитих типова података који су важни у здравственој индустрији.
Први су демографски подаци, који укључују информације као што су име пацијента, адреса и контакт информације. Важно је имати ове податке како бисте пратили пацијенте и њихову историју болести. Друга врста података су клинички подаци, који укључују информације о дијагнози, лечењу и прогнози пацијента. Важно је имати ове податке како бисмо били сигурни да пацијенти добијају најбољу могућу негу.
Финансијске институције су сложене организације са много покретних делова. Једна лоша одлука може имати далекосежне последице. Ово је посебно тачно када је у питању тачност података о купцима. Финансијске институције се ослањају на добар квалитет података да би донеле исправне одлуке о томе где да распореде своје ресурсе. Ако подаци о клијентима нису тачни, то може довести до погрешних финансијских одлука, па чак и до банкрота. Због тога је толико важно да финансијске институције имају добро управљање подацима на месту.
Није тајна да се трговци на мало ослањају на добар квалитет података. Нетачни подаци о купцима могу довести до свих врста проблема, укључујући изгубљену продају и смањени профит. Један од главних начина на који трговци могу да обезбеде добар квалитет података је коришћење решења за управљање подацима о купцима (ЦДМ). ЦДМ решење може помоћи у чишћењу, спајању и ажурирању података о клијентима, чинећи их прецизнијим и поузданијим. Други начин да се осигура квалитет података је да редовно вршите ревизију података о клијентима. То значи да проверите да ли су подаци тачни и ажурни и да исправите све грешке које могу постојати.
Такође читајте: 5 најбољих ХР софтвера за мала предузећа
Zakljucak
Ефекти квалитета података на пословни учинак не могу се пренагласити, а све се своди на то како квалитет ваших података испуњава предвиђену сврху.
И показали смо колико индустрија треба квалитет података да би правилно функционисало. И морате да идентификујете изворе лоших података ако желите да побољшате квалитет података о чему смо говорили у овом чланку.
Добро прочитајте овај чланак што је више пута могуће ако вам треба више информација.
Ostavite komentar