Ảnh hưởng của chất lượng dữ liệu đối với hiệu suất kinh doanh đã được thảo luận rõ ràng trong bài viết này, bao gồm các mẹo quan trọng khác.
Chất lượng dữ liệu là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả tình trạng của dữ liệu. Nó thường được đo lường bằng cách dữ liệu đáp ứng nhu cầu của mục đích đã định. Chất lượng dữ liệu kém có thể có tác động tiêu cực đến hiệu quả kinh doanh. Nó có thể dẫn đến việc ra quyết định không chính xác, lãng phí nguồn lực và mất khách hàng. Hãy tiếp tục đọc để tìm hiểu thêm về tác động của chất lượng dữ liệu đối với hiệu quả hoạt động kinh doanh.
Chất lượng dữ liệu là gì?
Chất lượng dữ liệu là tính chính xác, đầy đủ và kịp thời của dữ liệu. Đây là một yếu tố quan trọng trong việc đưa ra các quyết định kinh doanh đúng đắn. Độ chính xác là mức độ gần gũi của dữ liệu với thực tế. Tính đầy đủ là lượng dữ liệu được bao gồm trong tập hợp. Tính kịp thời là mức độ cập nhật của dữ liệu. Mức độ liên quan là mức độ quan trọng của dữ liệu đối với hoạt động kinh doanh. Chất lượng dữ liệu bắt đầu từ quá trình thu thập dữ liệu và dữ liệu cũng phải có thể truy cập được cho những người dùng cần nó. Chỉ số chất lượng dữ liệu là một cách đo lường chất lượng của dữ liệu. Những chỉ số này có thể giúp các doanh nghiệp hiểu dữ liệu của họ đang được sử dụng tốt như thế nào và những cải tiến nào có thể được thực hiện.
Các dấu hiệu của chất lượng dữ liệu xấu là gì?
Có nhiều dấu hiệu cho thấy dữ liệu có thể kém chất lượng. Một số phổ biến nhất bao gồm dữ liệu không nhất quán, không hợp lệ, lỗi thời, trùng lặp và không chính xác. Dữ liệu không nhất quán xảy ra khi dữ liệu được nhập không nhất quán vào các hệ thống khác nhau hoặc khi dữ liệu được cập nhật theo cách thủ công mà không tuân theo một quy trình nhất quán. Ví dụ: tên của khách hàng có thể được viết khác nhau trong các hệ thống khác nhau hoặc tuổi của cùng một khách hàng có thể được nhập thành cả 27 và 28.
Dữ liệu không hợp lệ là do đầu vào không chính xác hoặc do dữ liệu đã bị hỏng theo một cách nào đó. Ví dụ: giá của một sản phẩm có thể được nhập là $ 1,000,000.3. Dữ liệu lỗi thời là do dữ liệu không được cập nhật thường xuyên hoặc do dữ liệu đã được lưu trữ và không còn chính xác. Ví dụ: thông tin liên hệ của khách hàng có thể chính xác vào tháng trước nhưng không còn chính xác nữa.
Dữ liệu trùng lặp là do dữ liệu đã được sao chép và dán nhiều lần hoặc do dữ liệu được nhập nhiều lần. Ví dụ: tên của một khách hàng có thể được nhập vào hệ thống hai lần, với hai địa chỉ khác nhau. Cuối cùng, dữ liệu không chính xác là do dữ liệu đã được nhập không chính xác hoặc dữ liệu đã được dịch không chính xác. Ví dụ: tên của khách hàng có thể được nhập là “John” khi nó được đánh vần là “Johnathan”.
Cũng đọc: 10 Chương trình Tiến sĩ Kinh doanh trực tuyến
Làm thế nào để bạn cải thiện chất lượng dữ liệu?
Có nhiều cách để cải thiện chất lượng dữ liệu. Bước đầu tiên là xác định các nguồn dữ liệu kém. Điều này có thể được thực hiện bằng cách xem xét các lỗi nhập dữ liệu, kiểm tra các bản ghi trùng lặp và xác định thông tin không chính xác hoặc không đầy đủ. Khi nguồn gốc của vấn đề đã được xác định, có thể thực hiện các bước để khắc phục nó. Một cách để cải thiện chất lượng dữ liệu là sử dụng các quy tắc xác thực.
Quy tắc xác thực là tập hợp các hướng dẫn giúp đảm bảo rằng dữ liệu được nhập vào hệ thống đáp ứng các tiêu chí nhất định. Ví dụ: quy tắc xác thực có thể yêu cầu nhập tên của nhân viên ở định dạng chính xác mỗi khi tên đó được sử dụng trong hệ thống.
Một quy tắc xác thực phổ biến khác là kiểm tra phạm vi, đảm bảo rằng các số nằm trong một phạm vi nhất định hoặc các ngày nằm trong một phạm vi ngày cụ thể. Một cách khác để cải thiện chất lượng dữ liệu là thông qua các quy trình chuẩn hóa. Điều này liên quan đến việc đảm bảo rằng tất cả dữ liệu tuân theo các định dạng và quy tắc được xác định trước để máy tính có thể dễ dàng hiểu và xử lý.
Việc chuẩn hóa dữ liệu giúp dễ dàng so sánh các tập hợp thông tin khác nhau và giúp giảm sự thiếu chính xác do lỗi của con người. Cách thứ ba để cải thiện chất lượng dữ liệu là thông qua các quy trình làm sạch. Điều này liên quan đến việc xác định và chỉnh sửa thông tin không chính xác hoặc không đầy đủ trong bộ dữ liệu phân tích. Quá trình làm sạch có thể liên quan đến mọi thứ, từ kiểm tra thủ công đơn giản đến các thuật toán phức tạp hơn để xác định các mẫu trong dữ liệu. Điều quan trọng là phải theo dõi tiến độ đã đạt được trong việc cải thiện chất lượng dữ liệu, vì vậy bạn có thể xác định xem có cần thực hiện thêm hành động hay không.
Những ngành nào yêu cầu chất lượng dữ liệu tốt?
Có nhiều ngành dựa vào chất lượng dữ liệu tốt để hoạt động bình thường. Các ngành này bao gồm chăm sóc sức khỏe, tổ chức tài chính và nhà bán lẻ. Ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe là ngành không ngừng phát triển và kéo theo đó là nhu cầu về dữ liệu chính xác. Dữ liệu về bệnh nhân rất quan trọng để đưa ra phương pháp điều trị và chăm sóc chính xác cho bệnh nhân. Nếu dữ liệu không chính xác, nó có thể dẫn đến phương pháp điều trị không chính xác và thậm chí tử vong. Có một số loại dữ liệu khác nhau rất quan trọng trong ngành chăm sóc sức khỏe.
Đầu tiên là dữ liệu nhân khẩu học, bao gồm các thông tin như tên, địa chỉ và thông tin liên hệ của bệnh nhân. Điều quan trọng là phải có dữ liệu này để theo dõi bệnh nhân và bệnh sử của họ. Loại dữ liệu thứ hai là dữ liệu lâm sàng, bao gồm thông tin về chẩn đoán, điều trị và tiên lượng của bệnh nhân. Điều quan trọng là phải có dữ liệu này để đảm bảo rằng bệnh nhân đang được chăm sóc tốt nhất có thể.
Học viện Tài chính là những tổ chức phức tạp, có nhiều bộ phận chuyển động. Một quyết định tồi có thể gây ra hậu quả sâu rộng. Điều này đặc biệt đúng khi nói đến độ chính xác của dữ liệu khách hàng. Các tổ chức tài chính dựa vào chất lượng dữ liệu tốt để đưa ra quyết định đúng đắn về nơi phân bổ nguồn lực của họ. Nếu dữ liệu khách hàng không chính xác, nó có thể dẫn đến các quyết định tài chính không chính xác và thậm chí phá sản. Đây là lý do tại sao điều quan trọng đối với các tổ chức tài chính là phải có quản trị dữ liệu tại chỗ
Không có gì bí mật khi các nhà bán lẻ phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu tốt. Dữ liệu khách hàng không chính xác có thể dẫn đến tất cả các loại vấn đề, bao gồm cả doanh số bán hàng bị mất và giảm lợi nhuận. Một trong những cách chính mà các nhà bán lẻ có thể đảm bảo chất lượng dữ liệu tốt là sử dụng giải pháp quản lý dữ liệu khách hàng (CDM). Giải pháp CDM có thể giúp làm sạch, hợp nhất và cập nhật dữ liệu khách hàng, làm cho dữ liệu đó chính xác và đáng tin cậy hơn. Một cách khác để đảm bảo chất lượng dữ liệu là kiểm tra dữ liệu khách hàng của bạn thường xuyên. Điều này có nghĩa là kiểm tra để đảm bảo rằng dữ liệu là chính xác và cập nhật và sửa mọi lỗi có thể tồn tại.
Cũng đọc: 5 phần mềm nhân sự tốt nhất cho doanh nghiệp nhỏ
Kết luận
Không thể nhấn mạnh quá mức ảnh hưởng của chất lượng dữ liệu đối với hiệu quả hoạt động kinh doanh và tất cả những điều này đều quyết định đến cách chất lượng dữ liệu của bạn đáp ứng được mục đích đã định.
Và chúng tôi đã chỉ ra có bao nhiêu ngành công nghiệp cần chất lượng dữ liệu để hoạt động bình thường. Và bạn cần xác định các nguồn dữ liệu kém nếu bạn muốn cải thiện chất lượng dữ liệu như chúng tôi đã thảo luận trong bài viết này.
Hãy đọc bài viết này nhiều lần nhất có thể nếu bạn cần thêm thông tin.
Bình luận