本文已明確討論了數據質量對業務績效的影響,包括其他重要提示。
數據質量是用於描述數據狀況的術語。 它通常通過數據滿足其預期目的需求的程度來衡量。 糟糕的數據質量會對業務績效產生負面影響。 它可能導致決策不准確、資源浪費和客戶流失。 繼續閱讀以了解有關數據質量對業務績效影響的更多信息。
什麼是數據質量?
數據質量是數據的準確性、完整性和及時性。 這是做出正確業務決策的關鍵因素。 準確性是數據與現實的接近程度。 完整性是集合中包含多少數據。 及時性是數據的最新程度。 相關性是數據對業務運營的重要性。 數據質量始於數據收集過程,數據還必須可供需要的用戶訪問。 數據質量指標 是衡量數據質量的一種方法。 這些指標可以幫助企業了解其數據的使用情況以及可以進行哪些改進。
數據質量差的跡像是什麼?
有許多跡象表明數據質量可能很差。 一些最常見的數據包括不一致、無效、過時、重複和不正確的數據。 當數據不一致地輸入到不同的系統或手動更新數據而沒有遵循一致的流程時,就會發生不一致的數據。 例如,客戶姓名在不同系統中的拼寫可能不同,或者同一客戶的年齡可能輸入為 27 和 28。
無效數據是由不正確的輸入或以某種方式損壞的數據引起的。 例如,產品的價格可能輸入為 $1,000,000.3。過期數據是由未定期更新的數據或已存檔且不再準確的數據引起的。 例如,客戶的聯繫信息可能在上個月準確,但不再準確。
重複數據是由多次復制和粘貼的數據或多次輸入的數據引起的。 例如,客戶的姓名可能兩次輸入到系統中,有兩個不同的地址。 最後,不正確的數據是由輸入不正確的數據或翻譯錯誤的數據引起的。 例如,客戶的姓名在拼寫為“Johnathan”時可能會輸入為“John”。
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如何提高數據質量?
有很多方法可以提高數據質量。 第一步是確定不良數據的來源。 這可以通過檢查數據輸入錯誤、檢查重複記錄以及識別不正確或不完整的信息來完成。 一旦確定了問題的根源,就可以採取措施進行糾正。 提高數據質量的一種方法是使用驗證規則。
驗證規則是一組指令,有助於確保輸入系統的數據符合特定標準。 例如,驗證規則可能要求每次在系統中使用員工姓名時都以完全相同的格式輸入。
另一個常見的驗證規則是范圍檢查,它確保數字在特定範圍內或日期在特定日期範圍內。 提高數據質量的另一種方法是通過標準化流程。 這涉及確保所有數據都遵循預定義的格式和規則,以便計算機易於理解和處理。
標準化數據可以更輕鬆地比較不同的信息集,並有助於減少人為錯誤造成的不准確。 第三種提高數據質量的方法是通過清理過程。 這涉及識別和糾正現有的不正確或不完整的信息 分析數據集. 清理過程可能涉及任何事情,從簡單的手動檢查到識別數據模式的更複雜的算法。 跟踪在提高數據質量方面取得的進展很重要,這樣您就可以確定是否需要採取進一步行動。
哪些行業需要良好的數據質量?
有許多行業依賴良好的數據質量才能正常運行。 這些行業包括醫療保健、金融機構和零售商。 醫療保健行業是一個不斷發展的行業,隨之而來的是對準確數據的需求。 患者數據對於為患者提供正確的治療和護理至關重要。 如果數據不准確,可能會導致治療不正確甚至死亡。 有幾種不同類型的數據在醫療保健行業中很重要。
首先是人口統計數據,其中包括患者姓名、地址和聯繫信息等信息。 擁有這些數據以跟踪患者及其病史非常重要。 第二類數據是臨床數據,包括患者的診斷、治療和預後信息。 擁有這些數據很重要,以確保患者得到最好的護理。
金融機構 是具有許多活動部件的複雜組織。 一個錯誤的決定可能會產生深遠的影響。 在客戶數據的準確性方面尤其如此。 金融機構依靠良好的數據質量來做出合理的資源分配決策。 如果客戶數據不准確,則可能導致錯誤的財務決策甚至破產。 這就是為什麼金融機構擁有良好的 數據治理 到位。
零售商依賴良好的數據質量已不是什麼秘密。 不准確的客戶數據會導致各種問題,包括銷售損失和利潤下降。 零售商可以確保良好數據質量的主要方法之一是使用客戶數據管理 (CDM) 解決方案。 CDM 解決方案可以幫助清理、合併和更新客戶數據,使其更加準確和可靠。 確保數據質量的另一種方法是定期審核您的客戶數據。 這意味著檢查以確保數據準確和最新,並糾正可能存在的任何錯誤。
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結論
數據質量對業務績效的影響怎麼強調都不為過,而這一切都歸結為您的數據質量如何滿足預期目的。
我們已經展示了有多少行業需要數據質量才能正常運行。 如果您要提高我們在本文中討論的數據質量,您需要確定不良數據的來源。
如果您需要更多信息,請盡可能多地閱讀本文。
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