Perusahaan sangat bergantung pada data untuk membuat keputusan, merumuskan strategi, dan ramalan. Walau bagaimanapun, data berkualiti rendah boleh memberi laluan kepada kesilapan yang mahal. Belajar untuk mengenal pasti isu -isu utama dengan kualiti data dan menangani mereka dengan betul adalah penting untuk mewujudkan kepercayaan dalam analisis dan pandangan anda.
5 kesilapan yang paling biasa dalam kualiti data
Pendekatan proaktif membuat keputusan perniagaan berdasarkan pandangan yang bukan sahaja boleh dipercayai tetapi juga boleh dilakukan. Berikut adalah beberapa isu kualiti data yang paling biasa dan bagaimana anda boleh membetulkannya.
Data yang tidak tepat
Kesilapan boleh dibuat semasa kemasukan data manual, dalam sistem lama, atau semasa pemindahan data yang salah, yang membawa kepada rekod yang tidak tepat. Ini mempunyai keupayaan untuk menyimpang membuat keputusan. Automatikkan peraturan pengesahan data dan sering mengaudit semua sumber data anda untuk melihat ketidakkonsistenan sebaik sahaja ia berlaku.
Data tidak lengkap
Bidang yang belum ditangkap, seperti butiran hubungan pelanggan atau butiran transaksi, berkompromi dengan analisis. Menyeragamkan amalan yang terlibat dalam pengumpulan data dan termasuk medan yang diperlukan dalam bentuk untuk mengurangkan pengumpulan data yang tidak berstruktur.
Rekod pendua
Data pendua pada entiti yang sama memancarkan metrik dan pelaporan. Menyatukan/menghapuskan rekod pendua menggunakan alat dan algoritma de-duplikasi.
Format yang tidak konsisten
Data dalam format yang berbeza adalah sukar untuk diintegrasikan, termasuk format tarikh (mm/dd/yyyy vs dd/mm/yyyy). Membangunkan dasar format data piawai dan melaksanakan dasar -dasar ini pada semua sistem.
Data yang sudah lapuk
Alamat yang sudah lapuk, maklumat produk yang telah tamat tempoh, atau akaun mati menjadikan pangkalan data kurang dipercayai. Sediakan rutin di sekitar masa kemas kini juga, dan gunakan penyegerakan masa nyata apabila mungkin.
Kesimpulan
Maklumat hanya boleh menjadi kuat seperti kelayakan dan kekukuhannya. Menangani ketidaktepatan, ketidaklengkapan, pertindihan, ketidakkonsistenan, dan ketinggalan zaman, organisasi akan dapat mencapai peningkatan yang signifikan dalam kualiti data. Lawati laman web ini untuk mengetahui lebih lanjut mengenai data kualiti.