Effekterna av datakvalitet på affärsresultat har uttryckligen diskuterats i den här artikeln, inklusive andra viktiga tips.
Datakvalitet är en term som används för att beskriva datas tillstånd. Det mäts ofta efter hur väl uppgifterna uppfyller behoven för det avsedda syftet. Dålig datakvalitet kan ha en negativ inverkan på verksamhetens resultat. Det kan leda till felaktigt beslutsfattande, slöseri med resurser och förlust av kunder. Fortsätt läsa för att lära dig mer om effekterna av datakvalitet på företagets resultat.
Vad är datakvalitet?
Datakvalitet är datas noggrannhet, fullständighet och aktualitet. Det är en avgörande faktor för att fatta sunda affärsbeslut. Noggrannhet är hur nära data är verkligheten. Fullständighet är hur mycket av datan som ingår i uppsättningen. Aktualitet är hur uppdaterad informationen är. Relevans är hur viktig informationen är för affärsverksamheten. Datakvalitet börjar med datainsamlingsprocessen och data måste också vara tillgängliga för de användare som behöver det. Datakvalitetsmått är ett sätt att mäta kvaliteten på data. Dessa mätvärden kan hjälpa företag att förstå hur väl deras data används och vilka förbättringar som kan göras.
Vilka är tecknen på dålig datakvalitet?
Det finns många tecken på att data kan vara av dålig kvalitet. Några av de vanligaste inkluderar data som är inkonsekventa, ogiltiga, inaktuella, duplicerade och felaktiga. Inkonsekvent data inträffar när data läggs in inkonsekvent i olika system eller när den uppdateras manuellt utan att följa en konsekvent process. Till exempel kan en kunds namn stavas olika i olika system, eller samma kunds ålder kan anges som både 27 och 28.
Ogiltig data orsakas av felaktig inmatning eller av data som har skadats på något sätt. Till exempel kan en produkts pris anges som 1,000,000.3 XNUMX XNUMX USD.XNUMX. Inaktuell data orsakas av data som inte har uppdaterats regelbundet eller av data som har arkiverats och inte längre är korrekta. Till exempel kan en kunds kontaktinformation vara korrekt från och med förra månaden men inte längre korrekt.
Dubblettdata orsakas av data som har kopierats och klistrats in flera gånger eller av data som har matats in mer än en gång. Till exempel kan en kunds namn anges i systemet två gånger, med två olika adresser. Slutligen orsakas felaktiga uppgifter av uppgifter som har angetts felaktigt eller av uppgifter som har översatts felaktigt. Till exempel kan en kunds namn anges som "John" när det stavas "Johnathan".
Läs också: Topp 10 Business Doctoral Program online
Hur förbättrar du datakvaliteten?
Det finns många sätt att förbättra datakvaliteten. Det första steget är att identifiera källorna till dålig data. Detta kan göras genom att granska datainmatningsfel, kontrollera om det finns dubbletter av poster och identifiera felaktig eller ofullständig information. När källan till problemet har identifierats kan åtgärder vidtas för att åtgärda det. Ett sätt att förbättra datakvaliteten är att använda valideringsregler.
Valideringsregler är uppsättningar av instruktioner som hjälper till att säkerställa att data som matas in i ett system uppfyller vissa kriterier. Till exempel kan en valideringsregel kräva att en anställds namn anges i exakt samma format varje gång det används i systemet.
En annan vanlig valideringsregel är en intervallkontroll, som säkerställer att siffror ligger inom ett visst intervall eller att datum faller inom ett specifikt datumintervall. Ett annat sätt att förbättra datakvaliteten är genom standardiseringsprocesser. Detta innebär att se till att all data följer fördefinierade format och regler så att den lätt kan förstås och bearbetas av datorer.
Standardisering av data gör det lättare att jämföra olika uppsättningar information och hjälper till att minska felaktigheter som orsakas av mänskliga fel. Ett tredje sätt att förbättra datakvaliteten är genom rensningsprocesser. Detta innebär att identifiera och korrigera felaktig eller ofullständig information i befintliga analytiska datamängder. Rensningsprocesser kan innebära allt från enkla manuella kontroller till mer komplexa algoritmer som identifierar mönster i data. Det är viktigt att hålla reda på de framsteg som gjorts för att förbättra datakvaliteten, så att du kan avgöra om ytterligare åtgärder behövs.
Vilka branscher kräver god datakvalitet?
Det finns många branscher som förlitar sig på god datakvalitet för att fungera korrekt. Dessa branscher inkluderar hälsovård, finansiella institutioner och återförsäljare. Sjukvårdsbranschen är en som ständigt utvecklas, och med det följer behovet av korrekt data. Patientdata är avgörande för att ge rätt behandling och vård för patienterna. Om uppgifterna inte är korrekta kan det leda till felaktiga behandlingar och till och med dödsfall. Det finns några olika typer av data som är viktiga inom vårdbranschen.
Den första är demografiska data, som inkluderar information som patientens namn, adress och kontaktinformation. Det är viktigt att ha dessa uppgifter för att kunna hålla reda på patienter och deras sjukdomshistoria. Den andra typen av data är kliniska data, som inkluderar information om en patients diagnos, behandling och prognos. Det är viktigt att ha dessa uppgifter för att säkerställa att patienter får bästa möjliga vård.
Finansiella institut är komplexa organisationer med många rörliga delar. Ett enda dåligt beslut kan få långtgående konsekvenser. Detta gäller särskilt när det kommer till riktigheten av kunddata. Finansiella institutioner förlitar sig på god datakvalitet för att fatta sunda beslut om var de ska fördela sina resurser. Om kunduppgifter inte är korrekta kan det leda till felaktiga ekonomiska beslut och till och med konkurser. Det är därför det är så viktigt för finansiella institutioner att ha bra datastyring på plats.
Det är ingen hemlighet att återförsäljare är beroende av god datakvalitet. Felaktiga kunduppgifter kan leda till alla möjliga problem, inklusive förlorad försäljning och minskad vinst. Ett av de viktigaste sätten som återförsäljare kan säkerställa god datakvalitet är att använda en lösning för kunddatahantering (CDM). En CDM-lösning kan hjälpa till att rensa, slå samman och uppdatera kunddata, vilket gör den mer exakt och tillförlitlig. Ett annat sätt att säkerställa datakvalitet är att granska dina kunddata regelbundet. Detta innebär att kontrollera att uppgifterna är korrekta och uppdaterade och att korrigera eventuella fel som kan finnas.
Läs också: 5 bästa HR-programvaran för småföretag
Slutsats
Effekterna av datakvalitet på affärsresultat kan inte överbetonas, och allt detta handlar om hur din datakvalitet uppfyller det avsedda syftet.
Och vi har visat hur många branscher som behöver datakvalitet för att fungera korrekt. Och du måste identifiera källorna till dålig data om du ska förbättra datakvaliteten som vi har diskuterat i den här artikeln.
Gör klokt i att läsa den här artikeln så många gånger som möjligt om du behöver mer information.
Kommentera uppropet