వ్యాపార పనితీరుపై డేటా నాణ్యత ప్రభావాలు ఇతర ముఖ్యమైన చిట్కాలతో సహా ఈ కథనంలో స్పష్టంగా చర్చించబడ్డాయి.
డేటా నాణ్యత అనేది డేటా యొక్క స్థితిని వివరించడానికి ఉపయోగించే పదం. డేటా దాని ఉద్దేశించిన ప్రయోజనం యొక్క అవసరాలను ఎంతవరకు తీరుస్తుందనే దాని ఆధారంగా ఇది తరచుగా కొలవబడుతుంది. పేలవమైన డేటా నాణ్యత వ్యాపార పనితీరుపై ప్రతికూల ప్రభావాన్ని చూపుతుంది. ఇది సరికాని నిర్ణయం తీసుకోవడం, వృధా వనరులు మరియు కస్టమర్ల నష్టానికి దారి తీస్తుంది. వ్యాపార పనితీరుపై డేటా నాణ్యత ప్రభావాల గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి చదువుతూ ఉండండి.
డేటా నాణ్యత అంటే ఏమిటి?
డేటా నాణ్యత అనేది డేటా యొక్క ఖచ్చితత్వం, సంపూర్ణత మరియు సమయపాలన. మంచి వ్యాపార నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో ఇది కీలకమైన అంశం. డేటా వాస్తవికతకు ఎంత దగ్గరగా ఉందో కచ్చితత్వం. సెట్లో ఎంత డేటా చేర్చబడిందనేది సంపూర్ణత. సమయపాలన అనేది డేటా ఎంత అప్-డేట్గా ఉంది. వ్యాపార కార్యకలాపాలకు డేటా ఎంత ముఖ్యమైనది అనేది ఔచిత్యం. డేటా నాణ్యత డేటా సేకరణ ప్రక్రియతో మొదలవుతుంది మరియు డేటా అవసరమైన వినియోగదారులకు కూడా అందుబాటులో ఉండాలి. డేటా నాణ్యత కొలమానాలు డేటా నాణ్యతను కొలిచే మార్గం. ఈ కొలమానాలు వ్యాపారాలు తమ డేటా ఎంత బాగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి మరియు ఎలాంటి మెరుగుదలలు చేయవచ్చో అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడతాయి.
చెడ్డ డేటా నాణ్యతకు సంకేతాలు ఏమిటి?
డేటా నాణ్యత తక్కువగా ఉండవచ్చని అనేక సంకేతాలు ఉన్నాయి. అత్యంత సాధారణమైన వాటిలో కొన్ని అస్థిరమైన, చెల్లని, కాలం చెల్లిన, నకిలీ మరియు తప్పు. విభిన్న సిస్టమ్లలో డేటాను అస్థిరంగా నమోదు చేసినప్పుడు లేదా స్థిరమైన ప్రక్రియను అనుసరించకుండా మాన్యువల్గా నవీకరించబడినప్పుడు అస్థిరమైన డేటా జరుగుతుంది. ఉదాహరణకు, వివిధ సిస్టమ్లలో కస్టమర్ పేరు వేర్వేరుగా స్పెల్లింగ్ చేయబడవచ్చు లేదా అదే కస్టమర్ వయస్సు 27 మరియు 28గా నమోదు చేయబడవచ్చు.
చెల్లని డేటా తప్పు ఇన్పుట్ లేదా ఏదో విధంగా పాడైపోయిన డేటా కారణంగా ఏర్పడుతుంది. ఉదాహరణకు, ఒక ఉత్పత్తి ధర $1,000,000.3గా నమోదు చేయబడవచ్చు. కాలం చెల్లిన డేటా క్రమం తప్పకుండా నవీకరించబడని డేటా లేదా ఆర్కైవ్ చేయబడిన మరియు ఇకపై ఖచ్చితమైనది కాని డేటా కారణంగా ఏర్పడుతుంది. ఉదాహరణకు, కస్టమర్ సంప్రదింపు సమాచారం గత నెల నాటికి ఖచ్చితమైనది కావచ్చు కానీ ఇకపై ఖచ్చితమైనది కాదు.
అనేక సార్లు కాపీ చేసి అతికించబడిన డేటా లేదా ఒకటి కంటే ఎక్కువసార్లు నమోదు చేయబడిన డేటా వలన నకిలీ డేటా ఏర్పడుతుంది. ఉదాహరణకు, రెండు వేర్వేరు చిరునామాలతో కస్టమర్ పేరు రెండుసార్లు సిస్టమ్లోకి నమోదు చేయబడవచ్చు. చివరగా, తప్పుగా నమోదు చేయబడిన డేటా లేదా తప్పుగా అనువదించబడిన డేటా కారణంగా తప్పు డేటా ఏర్పడుతుంది. ఉదాహరణకు, "జోహ్నాథన్" అని స్పెల్లింగ్ చేసినప్పుడు కస్టమర్ పేరు "జాన్" అని నమోదు చేయబడవచ్చు.
కూడా చదువు: ఆన్లైన్లో టాప్ 10 బిజినెస్ డాక్టోరల్ ప్రోగ్రామ్లు
మీరు డేటా నాణ్యతను ఎలా మెరుగుపరుస్తారు?
డేటా నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి అనేక మార్గాలు ఉన్నాయి. పేలవమైన డేటా యొక్క మూలాలను గుర్తించడం మొదటి దశ. డేటా ఎంట్రీ లోపాలను సమీక్షించడం, నకిలీ రికార్డుల కోసం తనిఖీ చేయడం మరియు తప్పు లేదా అసంపూర్ణ సమాచారాన్ని గుర్తించడం ద్వారా ఇది చేయవచ్చు. సమస్య యొక్క మూలాన్ని గుర్తించిన తర్వాత, దాన్ని సరిదిద్దడానికి చర్యలు తీసుకోవచ్చు. ధృవీకరణ నియమాలను ఉపయోగించడం ద్వారా డేటా నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి ఒక మార్గం.
ధృవీకరణ నియమాలు అనేది సిస్టమ్లో నమోదు చేయబడిన డేటా నిర్దిష్ట ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉండేలా చూసుకోవడంలో సహాయపడే సూచనల సెట్లు. ఉదాహరణకు, సిస్టమ్లో ఉపయోగించిన ప్రతిసారీ ఉద్యోగి పేరు సరిగ్గా అదే ఫార్మాట్లో నమోదు చేయబడాలని ధ్రువీకరణ నియమం అవసరం కావచ్చు.
మరొక సాధారణ ధృవీకరణ నియమం పరిధి తనిఖీ, ఇది సంఖ్యలు నిర్దిష్ట పరిధిలో ఉన్నాయని లేదా తేదీలు నిర్దిష్ట తేదీ పరిధిలో ఉన్నాయని నిర్ధారిస్తుంది. డేటా నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి మరొక మార్గం ప్రామాణిక ప్రక్రియల ద్వారా. మొత్తం డేటా ముందే నిర్వచించబడిన ఫార్మాట్లు మరియు నియమాలను అనుసరిస్తుందని నిర్ధారిస్తుంది, తద్వారా కంప్యూటర్లు సులభంగా అర్థం చేసుకోవచ్చు మరియు ప్రాసెస్ చేయవచ్చు.
డేటాను ప్రామాణీకరించడం వివిధ రకాల సమాచారాన్ని సరిపోల్చడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది మరియు మానవ తప్పిదాల వల్ల కలిగే దోషాలను తగ్గించడంలో సహాయపడుతుంది. డేటా నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి మూడవ మార్గం శుభ్రపరిచే ప్రక్రియలు. ఇది ఇప్పటికే ఉన్న తప్పు లేదా అసంపూర్ణ సమాచారాన్ని గుర్తించడం మరియు సరిదిద్దడం విశ్లేషణాత్మక డేటాసెట్లు. ప్రక్షాళన ప్రక్రియలు సాధారణ మాన్యువల్ తనిఖీల నుండి డేటాలోని నమూనాలను గుర్తించే సంక్లిష్టమైన అల్గారిథమ్ల వరకు ఏదైనా కలిగి ఉంటాయి. డేటా నాణ్యతను మెరుగుపరచడంలో సాధించిన పురోగతిని ట్రాక్ చేయడం ముఖ్యం, కాబట్టి తదుపరి చర్య అవసరమా కాదా అని మీరు నిర్ణయించవచ్చు.
ఏ పరిశ్రమలకు మంచి డేటా నాణ్యత అవసరం?
సరిగ్గా పనిచేయడానికి మంచి డేటా నాణ్యతపై ఆధారపడే అనేక పరిశ్రమలు ఉన్నాయి. ఈ పరిశ్రమలలో ఆరోగ్య సంరక్షణ, ఆర్థిక సంస్థలు మరియు రిటైలర్లు ఉన్నాయి. ఆరోగ్య సంరక్షణ పరిశ్రమ నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతోంది మరియు దానితో ఖచ్చితమైన డేటా అవసరం వస్తుంది. రోగులకు సరైన చికిత్స మరియు సంరక్షణ అందించడానికి రోగి డేటా చాలా ముఖ్యమైనది. డేటా ఖచ్చితమైనది కానట్లయితే, అది తప్పు చికిత్సలకు మరియు మరణానికి కూడా దారి తీస్తుంది. ఆరోగ్య సంరక్షణ పరిశ్రమలో ముఖ్యమైన కొన్ని విభిన్న రకాల డేటా ఉన్నాయి.
మొదటిది డెమోగ్రాఫిక్ డేటా, ఇందులో రోగి పేరు, చిరునామా మరియు సంప్రదింపు సమాచారం వంటి సమాచారం ఉంటుంది. రోగులు మరియు వారి వైద్య చరిత్రను ట్రాక్ చేయడానికి ఈ డేటాను కలిగి ఉండటం ముఖ్యం. రెండవ రకం డేటా క్లినికల్ డేటా, ఇది రోగి యొక్క రోగ నిర్ధారణ, చికిత్స మరియు రోగ నిరూపణపై సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటుంది. రోగులు ఉత్తమమైన సంరక్షణను పొందుతున్నారని నిర్ధారించుకోవడానికి ఈ డేటాను కలిగి ఉండటం ముఖ్యం.
ఆర్థిక సంస్థలు అనేక కదిలే భాగాలతో సంక్లిష్ట సంస్థలు. ఒక్క తప్పుడు నిర్ణయం చాలా విస్తృతమైన పరిణామాలను కలిగిస్తుంది. కస్టమర్ డేటా యొక్క ఖచ్చితత్వం విషయానికి వస్తే ఇది ప్రత్యేకంగా వర్తిస్తుంది. ఆర్థిక సంస్థలు తమ వనరులను ఎక్కడ కేటాయించాలనే దానిపై సరైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి మంచి డేటా నాణ్యతపై ఆధారపడతాయి. కస్టమర్ డేటా ఖచ్చితమైనది కానట్లయితే, అది తప్పు ఆర్థిక నిర్ణయాలకు మరియు దివాలాలకు కూడా దారి తీస్తుంది. అందుకే ఆర్థిక సంస్థలు మంచిగా ఉండటం చాలా ముఖ్యం డేటా పాలన స్థానంలో.
రిటైలర్లు మంచి డేటా నాణ్యతపై ఆధారపడతారన్నది రహస్యం కాదు. సరికాని కస్టమర్ డేటా అన్ని రకాల సమస్యలకు దారి తీస్తుంది, అమ్మకాలు కోల్పోవడం మరియు తగ్గిన లాభాలు ఉన్నాయి. కస్టమర్ డేటా మేనేజ్మెంట్ (CDM) సొల్యూషన్ను ఉపయోగించడం ద్వారా రిటైలర్లు మంచి డేటా నాణ్యతను నిర్ధారించే ప్రధాన మార్గాలలో ఒకటి. ఒక CDM సొల్యూషన్ కస్టమర్ డేటాను క్లీన్ చేయడానికి, విలీనం చేయడానికి మరియు అప్డేట్ చేయడానికి సహాయపడుతుంది, ఇది మరింత ఖచ్చితమైన మరియు నమ్మదగినదిగా చేస్తుంది. డేటా నాణ్యతను నిర్ధారించడానికి మరొక మార్గం మీ కస్టమర్ డేటాను క్రమం తప్పకుండా ఆడిట్ చేయడం. దీనర్థం డేటా ఖచ్చితమైనదని మరియు తాజాగా ఉందని నిర్ధారించుకోవడానికి తనిఖీ చేయడం మరియు ఉనికిలో ఉన్న ఏవైనా లోపాలను సరిదిద్దడం.
కూడా చదువు: చిన్న వ్యాపారాల కోసం 5 ఉత్తమ HR సాఫ్ట్వేర్
ముగింపు
వ్యాపార పనితీరుపై డేటా నాణ్యత యొక్క ప్రభావాలను అతిగా నొక్కిచెప్పడం సాధ్యం కాదు మరియు మీ డేటా నాణ్యత ఉద్దేశించిన ప్రయోజనాన్ని ఎలా కలుస్తుంది అనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
మరియు సరిగ్గా పని చేయడానికి ఎన్ని పరిశ్రమలకు డేటా నాణ్యత అవసరమో మేము చూపించాము. మరియు మేము ఈ కథనంలో చర్చించినట్లుగా మీరు డేటా నాణ్యతను మెరుగుపరచాలంటే పేలవమైన డేటా యొక్క మూలాలను మీరు గుర్తించాలి.
మీకు మరింత సమాచారం కావాలంటే ఈ కథనాన్ని వీలైనన్ని సార్లు చదవడం మంచిది.
సమాధానం ఇవ్వూ