Ang mga epekto ng kalidad ng data sa pagganap ng negosyo ay tahasang tinalakay sa artikulong ito kasama ang iba pang mahahalagang tip.
Ang kalidad ng data ay isang terminong ginamit upang ilarawan ang kalagayan ng data. Madalas itong sinusukat sa kung gaano kahusay natutugunan ng data ang mga pangangailangan ng nilalayon nitong layunin. Ang mahinang kalidad ng data ay maaaring magkaroon ng negatibong epekto sa pagganap ng negosyo. Maaari itong humantong sa hindi tumpak na paggawa ng desisyon, nasayang na mapagkukunan, at pagkawala ng mga customer. Panatilihin ang pagbabasa upang matuto nang higit pa tungkol sa mga epekto ng kalidad ng data sa pagganap ng negosyo.
Ano ang kalidad ng data?
Ang kalidad ng data ay ang katumpakan, pagkakumpleto, at pagiging maagap ng data. Ito ay isang kritikal na kadahilanan sa paggawa ng maayos na mga desisyon sa negosyo. Ang katumpakan ay kung gaano kalapit ang data sa katotohanan. Ang pagiging kumpleto ay kung gaano karami ng data ang kasama sa set. Ang pagiging napapanahon ay kung gaano ka-up-to-date ang data. Ang kaugnayan ay kung gaano kahalaga ang data sa mga pagpapatakbo ng negosyo. Ang kalidad ng data ay nagsisimula sa proseso ng pagkolekta ng data, at ang data ay dapat ding ma-access ng mga user na nangangailangan nito. Mga sukatan ng kalidad ng data ay isang paraan ng pagsukat ng kalidad ng data. Makakatulong ang mga sukatang ito sa mga negosyo na maunawaan kung gaano kahusay ginagamit ang kanilang data at kung anong mga pagpapahusay ang maaaring gawin.
Ano ang mga palatandaan ng masamang kalidad ng data?
Mayroong maraming mga palatandaan na ang data ay maaaring hindi maganda ang kalidad. Ang ilan sa mga pinakakaraniwan ay kinabibilangan ng data na hindi pare-pareho, di-wasto, luma, nadoble, at hindi tama. Nangyayari ang hindi pare-parehong data kapag hindi pare-pareho ang pagpasok ng data sa iba't ibang system o kapag manual itong ina-update nang hindi sumusunod sa pare-parehong proseso. Halimbawa, maaaring iba ang spelling ng pangalan ng customer sa iba't ibang system, o maaaring ilagay ang parehong edad ng customer bilang parehong 27 at 28.
Ang di-wastong data ay sanhi ng maling input o ng data na na-corrupt sa ilang paraan. Halimbawa, maaaring ilagay ang presyo ng isang produkto bilang $1,000,000.3. Ang hindi napapanahon na data ay sanhi ng data na hindi regular na na-update o ng data na na-archive at hindi na tumpak. Halimbawa, maaaring tumpak ang impormasyon sa pakikipag-ugnayan ng isang customer noong nakaraang buwan ngunit hindi na tumpak.
Ang duplicate na data ay sanhi ng data na nakopya at nai-paste nang maraming beses o ng data na naipasok nang higit sa isang beses. Halimbawa, ang pangalan ng customer ay maaaring ipasok sa system nang dalawang beses, na may dalawang magkaibang address. Panghuli, ang maling data ay sanhi ng data na hindi tumpak na naipasok o ng data na naisalin nang hindi tama. Halimbawa, maaaring ilagay ang pangalan ng customer bilang “John” kapag binabaybay itong “Johnathan.”
Gayundin Basahin: Nangungunang 10 Business Doctoral Programs online
Paano mo mapapabuti ang kalidad ng data?
Mayroong maraming mga paraan upang mapabuti ang kalidad ng data. Ang unang hakbang ay upang matukoy ang mga pinagmumulan ng mahinang data. Magagawa ito sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga error sa pagpasok ng data, pagsuri para sa mga duplicate na tala, at pagtukoy ng mali o hindi kumpletong impormasyon. Kapag natukoy na ang pinagmulan ng problema, maaaring gumawa ng mga hakbang upang itama ito. Ang isang paraan upang mapabuti ang kalidad ng data ay sa pamamagitan ng paggamit ng mga panuntunan sa pagpapatunay.
Ang mga panuntunan sa pagpapatunay ay mga hanay ng mga tagubilin na tumutulong na matiyak na ang data na ipinasok sa isang system ay nakakatugon sa ilang partikular na pamantayan. Halimbawa, maaaring mangailangan ang isang panuntunan sa pagpapatunay na ang pangalan ng isang empleyado ay ipasok sa eksaktong parehong format sa tuwing gagamitin ito sa system.
Ang isa pang karaniwang panuntunan sa pagpapatunay ay isang pagsusuri sa hanay, na nagsisiguro na ang mga numero ay nasa loob ng isang partikular na hanay o ang mga petsa ay nasa loob ng isang partikular na hanay ng petsa. Ang isa pang paraan upang mapabuti ang kalidad ng data ay sa pamamagitan ng mga proseso ng standardisasyon. Kabilang dito ang pagtiyak na ang lahat ng data ay sumusunod sa mga paunang natukoy na format at panuntunan upang madali itong maunawaan at maproseso ng mga computer.
Ang pag-standardize ng data ay nagpapadali sa paghambing ng iba't ibang hanay ng impormasyon at nakakatulong na mabawasan ang mga kamalian na dulot ng pagkakamali ng tao. Ang ikatlong paraan upang mapabuti ang kalidad ng data ay sa pamamagitan ng mga proseso ng paglilinis. Kabilang dito ang pagtukoy at pagwawasto ng mali o hindi kumpletong impormasyon sa umiiral na analytical datasets. Ang mga proseso ng paglilinis ay maaaring magsama ng anuman mula sa mga simpleng manu-manong pagsusuri hanggang sa mas kumplikadong mga algorithm na tumutukoy sa mga pattern sa data. Mahalagang subaybayan ang pag-unlad na ginawa sa pagpapabuti ng kalidad ng data, upang matukoy mo kung kailangan ng karagdagang pagkilos.
Anong mga industriya ang nangangailangan ng magandang kalidad ng data?
Maraming industriya na umaasa sa magandang kalidad ng data upang gumana nang maayos. Kasama sa mga industriyang ito ang pangangalagang pangkalusugan, mga institusyong pinansyal, at mga retailer. Ang industriya ng pangangalagang pangkalusugan ay isa na patuloy na umuunlad, at kaakibat nito ang pangangailangan para sa tumpak na data. Ang data ng pasyente ay mahalaga upang maibigay ang tamang paggamot at pangangalaga para sa mga pasyente. Kung hindi tumpak ang data, maaari itong humantong sa mga maling paggamot at maging kamatayan. Mayroong ilang iba't ibang uri ng data na mahalaga sa industriya ng pangangalagang pangkalusugan.
Ang una ay demograpikong data, na kinabibilangan ng impormasyon gaya ng pangalan, address, at impormasyon sa pakikipag-ugnayan ng pasyente. Mahalagang magkaroon ng data na ito upang masubaybayan ang mga pasyente at ang kanilang medikal na kasaysayan. Ang pangalawang uri ng data ay klinikal na data, na kinabibilangan ng impormasyon sa diagnosis, paggamot, at pagbabala ng isang pasyente. Mahalagang magkaroon ng data na ito upang matiyak na nakukuha ng mga pasyente ang pinakamahusay na posibleng pangangalaga.
Financial institusyon ay mga kumplikadong organisasyon na may maraming gumagalaw na bahagi. Ang isang maling desisyon ay maaaring magkaroon ng malalayong kahihinatnan. Ito ay totoo lalo na pagdating sa katumpakan ng data ng customer. Ang mga institusyong pampinansyal ay umaasa sa mahusay na kalidad ng data upang makagawa ng mga tamang desisyon tungkol sa kung saan ilalaan ang kanilang mga mapagkukunan. Kung hindi tumpak ang data ng customer, maaari itong humantong sa mga maling desisyon sa pananalapi at maging sa mga pagkabangkarote. Ito ang dahilan kung bakit napakahalaga para sa mga institusyong pampinansyal na magkaroon ng mabuti pamamahala ng data sa lugar.
Hindi lihim na ang mga retailer ay umaasa sa magandang kalidad ng data. Ang hindi tumpak na data ng customer ay maaaring humantong sa lahat ng uri ng mga problema, kabilang ang mga nawalang benta at nabawasan na kita. Ang isa sa mga pangunahing paraan upang matiyak ng mga retailer ang magandang kalidad ng data ay sa pamamagitan ng paggamit ng solusyon sa pamamahala ng data ng customer (CDM). Makakatulong ang isang solusyon sa CDM na linisin, pagsamahin, at i-update ang data ng customer, na ginagawa itong mas tumpak at maaasahan. Ang isa pang paraan upang matiyak ang kalidad ng data ay ang regular na pag-audit ng data ng iyong customer. Nangangahulugan ito ng pagsuri upang matiyak na ang data ay tumpak at napapanahon at pagwawasto ng anumang mga error na maaaring umiiral.
Gayundin Basahin: 5 Pinakamahusay na HR Software para sa Maliit na Negosyo
Konklusyon
Ang mga epekto ng kalidad ng data sa pagganap ng negosyo ay hindi maaaring labis na bigyang-diin, at lahat ito ay nagmumula sa kung paano natutugunan ng iyong kalidad ng data ang nilalayon na layunin.
At ipinakita namin kung gaano karaming mga industriya ang nangangailangan ng kalidad ng data upang gumana nang maayos. At kailangan mong tukuyin ang mga pinagmumulan ng mahinang data kung nais mong pagbutihin ang kalidad ng data tulad ng tinalakay namin sa artikulong ito.
Mainam na basahin ang artikulong ito nang maraming beses hangga't maaari kung kailangan mo ng karagdagang impormasyon.
Rekomendasyon:
- 5 Mga Trabaho sa Tsuper ng Trak na Mataas ang suweldo na Dapat Mong Malaman
- Mga Negatibong Epekto ng Online Games sa mga mag-aaral
- Mga Trabahong Hindi Nangangailangan ng Degree sa Kolehiyo
- Mga Libreng Online na Kurso sa Harvard University na may Sertipiko
- Listahan ng Mga Nangungunang Unibersidad sa Australia na may PhD sa Data Science
Mag-iwan ng Sagot