Balukar tina kualitas data dina kinerja bisnis geus dinyatakeun dibahas dina artikel ieu kaasup tips penting lianna.
Kualitas data mangrupa istilah anu digunakeun pikeun ngagambarkeun kaayaan data. Seringna diukur ku sabaraha data nyumponan kabutuhan tujuanana. Kualitas data anu goréng tiasa gaduh dampak negatif kana kinerja bisnis. Éta tiasa nyababkeun kaputusan anu teu akurat, sumber daya anu dibuang, sareng kaleungitan palanggan. Tetep maca pikeun neuleuman langkung seueur ngeunaan épék kualitas data dina kinerja bisnis.
Naon kualitas data?
Kualitas data nya éta katepatan, kalengkepan, jeung katepatan waktu data. Éta faktor kritis dina nyieun kaputusan bisnis alus. Akurasi nyaéta kumaha deukeutna data kana kanyataan. Completeness nyaeta sabaraha data anu kaasup kana susunan. Timeliness nyaeta kumaha up-to-date data téh. Relevansi kumaha pentingna data pikeun operasi bisnis. Kualitas data dimimitian ku prosés ngumpulkeun data, sareng data ogé kedah tiasa diaksés ku pangguna anu peryogi. Métrik kualitas data mangrupa cara pikeun ngukur kualitas data. Métrik ieu tiasa ngabantosan usaha pikeun ngartos kumaha datana dianggo sareng perbaikan naon anu tiasa dilakukeun.
Naon tanda-tanda kualitas data goréng?
Aya loba tanda yén data bisa jadi kualitas goréng. Sababaraha anu paling umum kalebet data anu teu konsisten, teu valid, kadaluwarsa, duplikat, sareng teu leres. Data inconsistent lumangsung nalika data diasupkeun inconsistently kana sistem béda atawa lamun diropéa sacara manual tanpa nuturkeun prosés konsisten. Contona, ngaran customer bisa dieja béda dina sistem béda, atawa umur customer sarua bisa diasupkeun duanana 27 jeung 28.
Data anu teu sah disababkeun ku input anu salah atanapi ku data anu rusak ku sababaraha cara. Contona, harga hiji produk bisa diasupkeun jadi $1,000,000.3.Data kadaluwarsa disababkeun ku data nu teu diropéa rutin atawa ku data nu geus diarsipkeun tur teu akurat deui. Contona, inpo kontak customer urang bisa jadi akurat ti bulan panungtungan tapi teu akurat deui.
Data duplikat disababkeun ku data anu tos disalin sareng ditempelkeun sababaraha kali atanapi ku data anu parantos diasupkeun langkung ti sakali. Contona, ngaran palanggan bisa diasupkeun kana sistem dua kali, kalawan dua alamat béda. Anu pamungkas, data anu salah disababkeun ku data anu diasupkeun sacara teu akurat atanapi ku data anu ditarjamahkeun sacara teu leres. Contona, ngaran palanggan bisa diasupkeun salaku "John" lamun dieja "Johnathan".
Ogé Baca: Top 10 Program Doktor Usaha online
Kumaha anjeun ningkatkeun kualitas data?
Aya seueur cara pikeun ningkatkeun kualitas data. Léngkah munggaran nyaéta pikeun ngaidentipikasi sumber data anu goréng. Ieu tiasa dilakukeun ku cara marios kasalahan éntri data, mariksa duplikat rékaman, sareng ngaidentipikasi inpormasi anu salah atanapi henteu lengkep. Sakali sumber masalahna parantos dikenalkeun, léngkah-léngkah tiasa dilaksanakeun pikeun ngabenerkeunana. Salah sahiji cara pikeun ningkatkeun kualitas data nyaéta ku ngagunakeun aturan validasi.
Aturan validasi mangrupikeun set paréntah anu ngabantosan mastikeun yén data anu diasupkeun kana sistem nyumponan kriteria anu tangtu. Contona, aturan validasi bisa merlukeun ngaran hiji pagawe sacara diasupkeun dina format persis sarua unggal waktu eta dipake dina sistem.
Aturan validasi umum anu sanés nyaéta cek rentang, anu mastikeun yén jumlahna aya dina kisaran anu tangtu atanapi tanggal anu aya dina rentang tanggal anu khusus. Cara séjén pikeun ningkatkeun kualitas data nyaéta ngaliwatan prosés standarisasi. Ieu ngalibatkeun mastikeun yén sadaya data nuturkeun format sareng aturan anu tos ditetepkeun supados tiasa kahartos sareng diolah ku komputer.
Data standarisasi ngagampangkeun ngabandingkeun set inpormasi anu béda sareng ngabantosan ngirangan akurasi anu disababkeun ku kasalahan manusa. Cara katilu pikeun ningkatkeun kualitas data nyaéta ngaliwatan prosés beberesih. Ieu ngalibatkeun ngaidentipikasi sareng ngabenerkeun inpormasi anu salah atanapi henteu lengkep dina anu aya datasets analitik. Prosés beberesih tiasa ngalibetkeun naon waé tina cek manual anu sederhana dugi ka algoritma anu langkung kompleks anu ngaidentipikasi pola dina data. Penting pikeun ngalacak kamajuan anu dilakukeun dina ningkatkeun kualitas data, ku kituna anjeun tiasa nangtukeun naha tindakan salajengna diperyogikeun.
industri naon merlukeun kualitas data alus?
Aya seueur industri anu ngandelkeun kualitas data anu saé supados tiasa dianggo leres. Industri ieu kalebet kasehatan, lembaga keuangan, sareng pangecér. Industri kasehatan mangrupikeun salah sahiji anu terus mekar, sareng éta peryogi data anu akurat. Data pasien penting pisan pikeun nyayogikeun perawatan sareng perawatan anu leres pikeun pasien. Upami datana henteu akurat, éta tiasa nyababkeun perlakuan anu salah sareng bahkan maot. Aya sababaraha jinis data anu penting dina industri kasehatan.
Anu kahiji nyaéta data demografi, anu kalebet inpormasi sapertos nami pasien, alamat, sareng inpormasi kontak. Penting pikeun gaduh data ieu pikeun ngalacak pasien sareng sajarah médisna. Jinis data kadua nyaéta data klinis, anu kalebet inpormasi ngeunaan diagnosis, perlakuan, sareng prognosis pasien. Penting pikeun gaduh data ieu pikeun mastikeun yén pasien nampi perawatan anu pangsaéna.
Lembaga kauangan mangrupakeun organisasi kompléks nu mibanda loba bagian pindah. Hiji kaputusan goréng tunggal bisa boga konsekuensi jauh-ngahontal. Ieu hususna leres lamun datang ka akurasi data customer. Lembaga keuangan ngandelkeun kualitas data anu saé pikeun nyandak kaputusan anu hadé ngeunaan dimana alokasi sumber dayana. Upami data palanggan henteu akurat, éta tiasa nyababkeun kaputusan kauangan anu lepat komo bangkrut. Ieu sababna penting pisan pikeun lembaga keuangan ngagaduhan anu saé data tata di tempat.
Ieu aya rusiah nu retailers anu reliant on kualitas data alus. Data palanggan anu teu akurat tiasa nyababkeun sagala rupa masalah, kalebet kaleungitan penjualan sareng turunna kauntungan. Salah sahiji cara utama anu pangecér tiasa mastikeun kualitas data anu saé nyaéta ku ngagunakeun solusi manajemén data palanggan (CDM). Solusi CDM tiasa ngabantosan ngabersihan, ngahiji, sareng ngapdet data palanggan, janten langkung akurat sareng dipercaya. Cara séjén pikeun mastikeun kualitas data nyaéta ngaudit data palanggan anjeun sacara teratur. Ieu hartosna mariksa pikeun mastikeun yén datana akurat sareng up-to-date sareng ngabenerkeun kasalahan anu aya.
Ogé Baca: 5 Software HR Pangsaéna pikeun Usaha Leutik
kacindekan
Balukar tina kualitas data dina kinerja bisnis teu bisa over-emphasized, sarta ieu sadayana bisul handap kana kumaha kualitas data Anjeun meets tujuan dimaksudkeun.
Sareng kami parantos nunjukkeun sabaraha industri peryogi kualitas data pikeun fungsina leres. Sareng anjeun kedah ngaidentipikasi sumber data anu goréng upami anjeun badé ningkatkeun kualitas data sapertos anu parantos dibahas dina tulisan ieu.
Sae pikeun maca artikel ieu saloba-gancang upami anjeun peryogi langkung seueur inpormasi.
Leave a Reply