本文已明确讨论了数据质量对业务绩效的影响,包括其他重要提示。
数据质量是用于描述数据状况的术语。 它通常通过数据满足其预期目的需求的程度来衡量。 糟糕的数据质量会对业务绩效产生负面影响。 它可能导致决策不准确、资源浪费和客户流失。 继续阅读以了解有关数据质量对业务绩效影响的更多信息。
什么是数据质量?
数据质量是数据的准确性、完整性和及时性。 这是做出正确业务决策的关键因素。 准确性是数据与现实的接近程度。 完整性是集合中包含多少数据。 及时性是数据的最新程度。 相关性是数据对业务运营的重要性。 数据质量始于数据收集过程,数据还必须可供需要的用户访问。 数据质量指标 是衡量数据质量的一种方法。 这些指标可以帮助企业了解其数据的使用情况以及可以进行哪些改进。
数据质量差的迹象是什么?
有许多迹象表明数据质量可能很差。 一些最常见的数据包括不一致、无效、过时、重复和不正确的数据。 当数据以不一致的方式输入到不同的系统中或在没有遵循一致流程的情况下手动更新时,就会发生不一致的数据。 例如,客户姓名在不同系统中的拼写可能不同,或者同一客户的年龄可能输入为 27 和 28。
无效数据是由不正确的输入或以某种方式损坏的数据引起的。 例如,产品的价格可能输入为 $1,000,000.3。过期数据是由未定期更新的数据或已存档且不再准确的数据引起的。 例如,客户的联系信息可能在上个月准确,但不再准确。
重复数据是由多次复制和粘贴的数据或多次输入的数据引起的。 例如,客户的姓名可能两次输入到系统中,有两个不同的地址。 最后,不正确的数据是由输入不正确的数据或翻译错误的数据引起的。 例如,客户的姓名在拼写为“Johnathan”时可能会输入为“John”。
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如何提高数据质量?
有很多方法可以提高数据质量。 第一步是确定不良数据的来源。 这可以通过检查数据输入错误、检查重复记录以及识别不正确或不完整的信息来完成。 一旦确定了问题的根源,就可以采取措施进行纠正。 提高数据质量的一种方法是使用验证规则。
验证规则是一组指令,有助于确保输入系统的数据符合特定标准。 例如,验证规则可能要求每次在系统中使用员工姓名时都以完全相同的格式输入。
另一个常见的验证规则是范围检查,它确保数字在特定范围内或日期在特定日期范围内。 提高数据质量的另一种方法是通过标准化流程。 这涉及确保所有数据都遵循预定义的格式和规则,以便计算机易于理解和处理。
标准化数据可以更轻松地比较不同的信息集,并有助于减少人为错误造成的不准确。 第三种提高数据质量的方法是通过清理过程。 这涉及识别和纠正现有的不正确或不完整的信息 分析数据集. 清理过程可能涉及任何事情,从简单的手动检查到识别数据模式的更复杂的算法。 跟踪在提高数据质量方面取得的进展很重要,这样您就可以确定是否需要采取进一步行动。
哪些行业需要良好的数据质量?
有许多行业依赖良好的数据质量才能正常运行。 这些行业包括医疗保健、金融机构和零售商。 医疗保健行业是一个不断发展的行业,随之而来的是对准确数据的需求。 患者数据对于为患者提供正确的治疗和护理至关重要。 如果数据不准确,可能会导致治疗不正确甚至死亡。 有几种不同类型的数据在医疗保健行业中很重要。
首先是人口统计数据,其中包括患者姓名、地址和联系信息等信息。 拥有这些数据以跟踪患者及其病史非常重要。 第二类数据是临床数据,包括患者的诊断、治疗和预后信息。 拥有这些数据很重要,以确保患者得到最好的护理。
金融机构 是具有许多活动部件的复杂组织。 一个错误的决定可能会产生深远的影响。 在客户数据的准确性方面尤其如此。 金融机构依靠良好的数据质量来做出合理的资源分配决策。 如果客户数据不准确,则可能导致错误的财务决策甚至破产。 这就是为什么金融机构拥有良好的 数据治理 到位。
零售商依赖良好的数据质量已不是什么秘密。 不准确的客户数据会导致各种问题,包括销售损失和利润下降。 零售商可以确保良好数据质量的主要方法之一是使用客户数据管理 (CDM) 解决方案。 CDM 解决方案可以帮助清理、合并和更新客户数据,使其更加准确和可靠。 确保数据质量的另一种方法是定期审核您的客户数据。 这意味着检查以确保数据准确和最新,并纠正可能存在的任何错误。
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结论
数据质量对业务绩效的影响怎么强调都不为过,而这一切都归结为您的数据质量如何满足预期目的。
我们已经展示了有多少行业需要数据质量才能正常运行。 如果您要提高我们在本文中讨论的数据质量,您需要确定不良数据的来源。
如果您需要更多信息,请尽可能多地阅读本文。
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