Ποιότητα δεδομένων: Ένας ολοκληρωμένος οδηγός

Η διασφάλιση της ποιότητας των δεδομένων είναι σημαντική για τις επιχειρήσεις ώστε να λαμβάνουν τις σωστές αποφάσεις, να κατανοούν καλύτερα τους πελάτες τους και να διατηρούν τη συνέπεια σε ολόκληρο τον οργανισμό.

Ο λόγος είναι ότι τα δεδομένα οδηγούν τις σύγχρονες επιχειρήσεις.

Ως εκ τούτου, πρέπει να είναι σωστό, συνεπές, πλήρες, σχετικό και αξιόπιστο για τον σχεδιασμό και την εκτέλεση των σωστών στρατηγικών με βάση τα δεδομένα που συλλέγονται.

Αλλά αν τα δεδομένα είναι τρομερά, μπορεί να επηρεάσουν σημαντικά τις αποφάσεις σας, την εμπειρία των πελατών και τον οργανισμό.

Επομένως, πρέπει να εστιάσετε στη συλλογή των σωστών δεδομένων που θα σας βοηθήσουν να κάνετε τις σωστές στρατηγικές για να διευθύνετε την επιχείρησή σας και να διαμορφώσετε το ταξίδι του πελάτη σας.

Σε αυτό το άρθρο, θα συζητήσω την ποιότητα των δεδομένων, τις διαστάσεις της και τον τρόπο μέτρησης και βελτίωσης της.

Ας αρχίσουμε.

Τι είναι η ποιότητα δεδομένων;

Η ποιότητα των δεδομένων είναι η κατάσταση των δεδομένων που λέει πόσο αξιόπιστο ένα σύνολο δεδομένων πρέπει να λαμβάνεται υπόψη στη λήψη αποφάσεων, τον προγραμματισμό και τις λειτουργίες. Εάν ένα σύνολο δεδομένων είναι υψηλής ποιότητας, πρέπει να ταιριάζει στην προβλεπόμενη χρήση ή σκοπό. Πρέπει να είναι πλήρης, ακριβής, αξιόπιστη, εύκολη στην πρόσβαση, συνεπής με διαφορετικές πηγές και να παρουσιάζεται κατάλληλα όταν χρειάζεται.

Επί του παρόντος, δεν υπάρχει παγκοσμίως αποδεκτό πρότυπο ποιότητας δεδομένων και τρόποι επικύρωσής τους, καθώς οι απαιτήσεις διαφέρουν από τον έναν οργανισμό στον άλλο και από το ένα έργο στο άλλο. Οι εταιρείες δημιουργούν πλαίσια και πολιτικές για τη συλλογή, την οργάνωση, τη διαχείριση και τον προσδιορισμό της ποιότητας των δεδομένων με βάση τις συγκεκριμένες ανάγκες τους.

Πρακτικά, η ποιότητα των δεδομένων διασφαλίζεται με τη διεξαγωγή αξιολογήσεων και την ερμηνεία μετρήσεων ποιότητας δεδομένων, όπως ακρίβεια, συνάφεια, συνέπεια, πληρότητα, αξιοπιστία, χρονοδιάγραμμα κ.λπ. Στη συνέχεια, ο αναλυτής δεδομένων μετρά τη συνολική βαθμολογία ποιότητας δεδομένων και τη βαθμολογία για να δείξει την πραγματική ποιότητα ένα σύνολο δεδομένων.

Οι οργανισμοί μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτές τις πληροφορίες για να κατανοήσουν την αξία και τη συνάφεια των δεδομένων. Έτσι, μπορούν να αποφασίσουν εάν θα χρησιμοποιήσουν ή όχι αυτά τα δεδομένα για επιχειρηματικό σχεδιασμό και υλοποίηση, διασφαλίζοντας ότι πρέπει να προσθέτουν αξία στους τελικούς καταναλωτές.

Διαστάσεις Ποιότητας Δεδομένων

Η ποιότητα των δεδομένων έχει διάφορα χαρακτηριστικά ή διαστάσεις, οι οποίες είναι οι μετρήσεις που χρησιμοποιούν οι αναλυτές για να μετρήσουν την ποιότητα και τη χρησιμότητα των δεδομένων για τους χρήστες. Αν και πολλές μετρήσεις διαφέρουν από έργο σε έργο και από εταιρεία σε εταιρεία, μερικές από τις κοινές είναι:

Ακρίβεια

Ανεξάρτητα από το πόσα δεδομένα συλλέγετε, αν είναι ανακριβή, δεν έχει νόημα να τα χρησιμοποιείτε στις επιχειρηματικές στρατηγικές σας. Γιατί αν το κάνετε, το αποτέλεσμα θα μπορούσε να είναι το αντίθετο από αυτό που θα θέλατε. Μπορεί να μειώσει την εμπιστοσύνη των πελατών στον οργανισμό, τους υπαλλήλους και τις προσφορές σας.

Ως εκ τούτου, είναι σημαντικό να αξιολογείται η ακρίβεια ενός συνόλου δεδομένων εφαρμόζοντας μια αποτελεσματική και βιώσιμη στρατηγική για την επαλήθευση της πηγής του και τη διαχείριση των δεδομένων.

Συνάφεια

Ακόμα κι αν τα δεδομένα σας είναι ακριβή, δεν θα είναι χρήσιμα αν δεν σχετίζονται με αυτό που χρειάζεστε για την επιχείρησή σας. Το να έχετε περιττά κομμάτια δεδομένων μπορεί επίσης να γεμίσει τη βάση δεδομένων σας, χάνοντας τον χρόνο και την προσπάθειά σας στη διαχείρισή της.

Για παράδειγμα, ψάχνετε για ποιοτικά μήλα αλλά έχετε ποιοτικά πορτοκάλια. Αν και είναι φρούτο εξαιρετικής ποιότητας, ψάχνετε για μήλα, όχι πορτοκάλια.

Επομένως, τα δεδομένα πρέπει να είναι σχετικά. Επομένως, κατά την αξιολόγηση της ποιότητας των δεδομένων, εξετάστε εάν τα δεδομένα είναι σχετικά με την εξυπηρέτηση του στόχου σας για τη συλλογή τους. Αν ναι, είναι καλής ποιότητας.

Πληρότητα

Εάν συνεχίσετε να συλλέγετε όλο και περισσότερα δεδομένα χωρίς να σκέφτεστε αν είναι πλήρη, μπορεί να καταστεί άχρηστα κατά την εφαρμογή.

  Πώς να ανοίξετε και να εξαγάγετε αρχεία RAR από οποιαδήποτε συσκευή

Ως εκ τούτου, όταν συλλέγετε δεδομένα, βεβαιωθείτε ότι είναι πλήρη, όπως το πλήρες όνομα ενός υποψήφιου πελάτη, όχι μόνο το όνομα ή το επώνυμο, η πλήρης διεύθυνση κ.λπ. Αυτό δεν σημαίνει ότι αποθηκεύετε πληροφορίες που δεν είναι απαραίτητες, αλλά τις πλήρεις, χρήσιμες πληροφορίες για οδηγήστε τη στρατηγική σας.

Συνοχή

Τα δεδομένα υψηλής ποιότητας δεν πρέπει να έρχονται σε αντίθεση με τα δεδομένα που έχετε ήδη διατηρήσει σε άλλες βάσεις δεδομένων. Γιατί αν συμβεί, ένας από αυτούς μπορεί να κάνει λάθος. Τα ασυνεπή δεδομένα οδηγούν σε σύγχυση και αξιολόγηση, η οποία απαιτεί χρόνο για να βρεθούν και να αφαιρεθούν τα λάθος δεδομένα.

Επομένως, είναι σκόπιμο να διασφαλίζετε ότι τα δεδομένα σας είναι συνεπή στη βάση δεδομένων και στον οργανισμό σας. Μπορείτε να κάνετε όλους να χρησιμοποιούν το ίδιο σύστημα λογισμικού ή να ενσωματώνουν και να συγχρονίζουν εργαλεία δεδομένων με το CRM. Έτσι, όλοι θα είναι στην ίδια σελίδα για εύκολη συνεργασία.

Προσιτότητα

Ακόμα κι αν διαθέτετε ακριβή, πλήρη, σχετικά και συνεπή δεδομένα, ενδέχεται να μην εξυπηρετούν τον σκοπό εάν τα κατάλληλα άτομα ή ομάδα δεν έχουν πρόσβαση σε αυτά. Θα μπορούσαν να είναι υπάλληλοι, συνεργάτες ή πελάτες σας.

Για να το κάνετε αυτό, μπορείτε να εντοπίσετε άτομα που χρειάζονται πρόσβαση σε ένα συγκεκριμένο σύνολο δεδομένων και να τους εξουσιοδοτήσετε με εργαλεία που περιέχουν αυτά τα δεδομένα. Απλώς βεβαιωθείτε ότι μπορούν να έχουν εύκολη πρόσβαση σε αυτό όπου και όποτε το χρειάζονται.

Επικαιρότητα

Τα δεδομένα αλλάζουν συνεχώς. Δεν είναι απαραίτητο ένας πελάτης που είχε έναν συγκεκριμένο αριθμό τηλεφώνου ή email να τον έχει ακόμα. μπορεί να το άλλαξαν. Και αν χρησιμοποιείτε τα ίδια ξεπερασμένα δεδομένα για να στείλετε τα διαφημιστικά σας μηνύματα, οι προσπάθειές σας πάνε μάταιες.

Τα παλιά δεδομένα ενδέχεται να μην αντιπροσωπεύουν το τρέχον σενάριο. Ως εκ τούτου, είναι σημαντικό να παρακολουθείτε ιστορικά δεδομένα και αλλαγές. Αυτό θα σας βοηθήσει να ενημερώσετε τα αρχεία με το χρόνο και να παραμείνετε σχετικοί.

Μοναδικότητα

Για πολλά έργα, όπως το μάρκετινγκ, η παραγωγή αντιγράφων κ.λπ., η μοναδικότητα είναι απαραίτητο χαρακτηριστικό της ποιότητας των δεδομένων. Μοναδικότητα σημαίνει ότι δεν υπάρχει αντιγραφή δεδομένων ή επικάλυψη με άλλες εγγραφές. Τα διπλότυπα δεδομένα μπορούν να θέσουν σε κίνδυνο την αξιοπιστία και την εμπιστοσύνη των χρηστών σας.

Επομένως, βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα είναι μοναδικά και ταιριάζουν με τον σκοπό σας. Οι αναλυτές δεδομένων εκτελούν καθαρισμό δεδομένων για να αντιμετωπίσουν χαμηλές βαθμολογίες μοναδικότητας για να εξασφαλίσουν τη μοναδικότητα.

Εκτός από τα παραπάνω, άλλες διαστάσεις ποιότητας δεδομένων μπορεί να περιλαμβάνουν τη διαθεσιμότητα δεδομένων, τη συγκρισιμότητα, την ευελιξία, τη λογική και την αληθοφάνεια.

Γιατί είναι σημαντική η ποιότητα των δεδομένων;

Οι οργανισμοί προσπαθούν να διατηρούν δεδομένα υψηλής ποιότητας για να λαμβάνουν τις σωστές και τεκμηριωμένες αποφάσεις και να παρακολουθούν τις επιστροφές. Αυτό προσφέρει πολλά οφέλη στις επιχειρήσεις, όπως:

  • Λήψη γρηγορότερων και καλύτερων επιχειρηματικών αποφάσεων: Οι σύγχρονοι οργανισμοί πρέπει να αξιολογούν τα δεδομένα για να καθορίσουν τις ανάγκες των πελατών. Αυτό θα σας βοηθήσει να δημιουργήσετε κατάλληλες στρατηγικές και να αποκτήσετε μεγαλύτερη αυτοπεποίθηση στη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων πιο γρήγορα με αποτελεσματικότητα.

  • Καλύτερη συνεργασία: Όταν διατηρείτε συνεπή δεδομένα σε όλα τα τμήματα και τον οργανισμό σας, όλοι θα έχουν πρόσβαση στα ίδια δεδομένα για χρήση στις προσπάθειές σας. Αυτό θα σας βοηθήσει να παραμείνετε ευθυγραμμισμένοι με τις προτεραιότητές σας και να αποφέρετε συνεκτικά αποτελέσματα.
  • Κατανοήστε καλύτερα τους πελάτες: Αν είναι ακριβή και αξιόπιστα, τα δεδομένα πελατών σάς επιτρέπουν να κατανοήσετε περισσότερο τους πελάτες σας. Θα αποκτήσετε πιο στενές γνώσεις για τα σημεία πόνου, τις ανάγκες, τα ενδιαφέροντα και τις ανάγκες τους. Σας επιτρέπει να αναπτύξετε καλύτερες προσφορές για να αντιμετωπίσετε τις ανησυχίες των πελατών και να δημιουργήσετε ουσιαστικές σχέσεις.

Πώς να μετρήσετε την ποιότητα των δεδομένων

Τα δεδομένα κακής ποιότητας μπορούν να βλάψουν μια επιχείρηση όσον αφορά τη φήμη, την εμπιστοσύνη των πελατών και άλλες επιβλαβείς συνέπειες. Ως εκ τούτου, πρέπει να αξιολογήσετε τα δεδομένα που συλλέγετε για να διασφαλίσετε ότι είναι άριστης ποιότητας και κατάλληλα για τις ανάγκες της επιχείρησής σας. Αυτό απαιτεί να ορίσετε συγκεκριμένες διαδικασίες και μετρήσεις για τη μέτρηση της ποιότητας των δεδομένων.

Επομένως, αξιολογήστε τα δεδομένα σας σε σχέση με τις καθορισμένες μετρήσεις, αναλύστε τα αποτελέσματα και βελτιώστε τα δεδομένα ώστε να ταιριάζουν με τον σκοπό σας. Ας καταλάβουμε πώς να μετρήσουμε την ποιότητα των δεδομένων.

  OLED Screen Burn-In: Πόσο Ανησυχείτε;

#1 Υποκειμενική Αξιολόγηση

Αυτή η αξιολόγηση περιλαμβάνει αναλυτές δεδομένων, ενδιαφερόμενα μέρη, κ.λπ., για να αξιολογήσουν την ποιότητα ενός συγκεκριμένου συνόλου δεδομένων. Με βάση την αντίληψή τους, μπορούν να πάρουν μια απόφαση. Για παράδειγμα, εάν βρουν ένα σύνολο δεδομένων ανακριβές, μπορεί να το αφαιρέσουν ή να αναθέσουν σε άλλους να λάβουν τα ακριβή δεδομένα και να θέσουν το έργο σε αναμονή μέχρι να επιλυθεί. Αυτό σημαίνει ότι η αξιολόγηση είναι υποκειμενική στον λήπτη αποφάσεων.

#2 Αντικειμενική Αξιολόγηση

Έλεγχοι αντικειμενικής αξιολόγησης για αντικειμενικές μετρήσεις που καταγράφονται σε ένα δεδομένο σύνολο δεδομένων. Μπορείτε να το αξιολογήσετε με βάση την εργασία ή μπορεί να εξαρτάται πλήρως από τις μετρήσεις.

Για να καθορίσετε αυτές τις μετρήσεις και να αξιολογήσετε αντικειμενικά δεδομένα, μπορείτε να δημιουργήσετε Βασικούς Δείκτες Απόδοσης (KPI) που ταιριάζουν με τις απαιτήσεις σας. Και όταν εκτελείτε αντικειμενικές αξιολογήσεις, μπορείτε να μετρήσετε την ποιότητα των δεδομένων με τρεις τρόπους:

  • Η απλή αναλογία είναι ο συνολικός αριθμός των αναμενόμενων αποτελεσμάτων προς τα πιθανά αποτελέσματα. Συνήθως, η απλή αναλογία είναι είτε 0 είτε 1, όπου το 1 είναι το πιο επιθυμητό/αναμενόμενο αποτέλεσμα. Αυτή η αναλογία μετρά τη συνέπεια και την πληρότητα.
  • Μέγιστο ή ελάχιστο: Αυτή η μέθοδος μπορεί να σας βοηθήσει να διαχειριστείτε πολλές μεταβλητές ποιότητας δεδομένων. Εδώ, το μέγιστο είναι περισσότερο ένας ευέλικτος αριθμός και μπορεί να αντιπροσωπεύει μεταβλητές όπως προσβασιμότητα και χρονοδιαγράμματα. Από την άλλη πλευρά, το min είναι συντηρητικό και μπορεί να αντιπροσωπεύει μεταβλητές όπως η ακρίβεια.

  • Σταθμισμένος μέσος όρος: Αυτή είναι μια άλλη μέθοδος που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε στη θέση του min για να κατανοήσετε πώς κάθε μεταβλητή μεταδίδει την τιμή της στην εξίσωση.

Αυτός είναι ο τρόπος με τον οποίο μπορείτε να μετρήσετε την ποιότητα των δεδομένων για να διαμορφώσετε τις επιχειρηματικές σας στρατηγικές. Αλλά αυτό δεν είναι το τέλος. Αφού αξιολογήσετε υποκειμενικές και αντικειμενικές μετρήσεις ποιότητας δεδομένων, το επόμενο βήμα σας πρέπει να είναι να αναλύσετε τα αποτελέσματα και να προσπαθήσετε να βελτιώσετε τα δεδομένα σας για να φέρετε τη μέγιστη αξία στην επιχείρησή σας.

Πώς να βελτιώσετε την ποιότητα των δεδομένων

Η ανάλυση αξιολογημένων μετρήσεων ποιότητας δεδομένων θα σας βοηθήσει να εντοπίσετε δεδομένα που δεν πληρούν τα κριτήρια ή τους KPI. Με αυτόν τον τρόπο, θα είναι ευκολότερο να καθαρίσετε ή να αφαιρέσετε τέτοια δεδομένα και να διατηρήσετε τη βάση δεδομένων σας εφοδιασμένη με ποιοτικά δεδομένα προστιθέμενης αξίας για την επίτευξη των σημερινών και μελλοντικών σας στόχων.

Εξετάστε αυτές τις μεθόδους για τη βελτίωση της ποιότητας των δεδομένων και τον μετριασμό των προβλημάτων.

  • Δημιουργία προφίλ δεδομένων: Αυτή η διαδικασία μπορεί να σας βοηθήσει να κατανοήσετε το σύνολο των στοιχείων σας για αποτελεσματική διαχείριση ποιότητας δεδομένων. Είναι ζωτικής σημασίας δεδομένου ότι οι εργαζόμενοι, τα ενδιαφερόμενα μέρη και οι συνεργάτες θα είχαν συλλέξει και αποθηκεύσει δεδομένα κατά τη διάρκεια των ετών. Μπορεί να έχει διαφορετικά πρότυπα, μορφές, χώρο αποθήκευσης και ούτω καθεξής. Ως εκ τούτου, για να βελτιώσετε την ποιότητα των δεδομένων, αποκτήστε την πλήρη εικόνα για το τι αντιμετωπίζετε (εδώ δεδομένα) για να ξεκινήσετε τη βελτιστοποίηση της.

  • Αντιστοίχιση δεδομένων: Η αντιστοίχιση δεδομένων περιλαμβάνει τη συσχέτιση δεδομένων για την εύρεση πλεονασμού. Γίνεται για να διασφαλιστεί ότι δεν υπάρχουν τέτοιες περιπτώσεις όπου πολλά κομμάτια δεδομένων αντιπροσωπεύουν το ίδιο νόημα. Για παράδειγμα, εάν έχετε ένα δίσκο στο όνομα ενός ατόμου, λέγοντας Johnny Depp. Τώρα, αν βρείτε έναν άλλο δίσκο με το όνομα John Depp αλλά να αντιπροσωπεύει το ίδιο άτομο, είναι περιττό. Ως εκ τούτου, πρέπει να αφαιρέσετε τέτοια δεδομένα για να αποτρέψετε την ακαταστασία.
  • Διακυβέρνηση δεδομένων: Διακυβέρνηση δεδομένων σημαίνει πρότυπα και πολιτικές δεδομένων που επικεντρώνονται σε KPI και στοιχεία δεδομένων. Τα πρότυπα διακυβέρνησης δεδομένων μπορούν επίσης να περιγράφουν τους επιχειρηματικούς κανόνες που πρέπει να ακολουθούν οι οργανισμοί για τη διατήρηση της ποιότητας των δεδομένων.
  • Αναφορά: Η αναφορά δεδομένων περιλαμβάνει τη διατήρηση ενός αρχείου καταγραφής ποιότητας και την τεκμηρίωση γνωστών ζητημάτων στα δεδομένα σας. Αυτό θα σας βοηθήσει να προσδιορίσετε εάν χρειάζεται να κάνετε περισσότερο καθαρισμό και βελτιστοποίηση δεδομένων. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τα δεδομένα που συλλέγονται από την αντιστοίχιση δεδομένων και το προφίλ για τη μέτρηση των KPI και τη δημιουργία αναφορών.
  • Digital Asset Management (DAM): Τα δεδομένα μπορούν να έχουν τη μορφή ψηφιακών στοιχείων όπως κείμενο, εικόνες, βίντεο και άλλα αρχεία. Αυτό σας βοηθά να διασφαλίσετε την ποιότητα και τη συνάφεια των ψηφιακών δεδομένων.
  • Master Data Management (MDM): Τα πλαίσια MDM είναι εξαιρετικοί πόροι για την πρόληψη προβλημάτων ποιότητας. Αυτό περιλαμβάνει τα κύρια δεδομένα προϊόντος, τοποθεσίας και πάρτι.
  Πώς να εγκαταστήσετε το Open Snitch στο Ubuntu

Διαχείριση πληροφοριών προϊόντος (PIM): Εάν είστε κατασκευαστής ή πωλητής αγαθών, πρέπει να ευθυγραμμίσετε τους KPI ποιότητας των δεδομένων σας. Αυτό θα επιτρέψει στους πελάτες να δουν το ακριβές προϊόν που παρήγγειλαν σε όλα τα στάδια, από την περιήγηση στο προϊόν μέχρι την παράδοση και την μετά την πώληση. Ως εκ τούτου, με το PIM, μπορείτε να δημιουργήσετε μια τυποποιημένη παρουσίαση δεδομένων προϊόντος με όλες τις πληροφορίες συνεπείς και αξιόπιστες.

Ενοποίηση δεδομένων πελατών (CDI): Το CDI απαιτεί από εσάς να οργανώσετε τα κύρια δεδομένα πελατών που συλλέγονται μέσω του συστήματος CRM, των σελίδων εγγραφής αυτοεξυπηρέτησης, των μέσων κοινωνικής δικτύωσης κ.λπ., σε μια ενιαία πηγή αλήθειας. Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να διατηρήσετε τη συνοχή και να ενισχύσετε τη συνεργασία.

Βέλτιστες πρακτικές ποιότητας δεδομένων

Πολλοί οργανισμοί μπορεί να πιστεύουν ότι έχουν τα δεδομένα καλύτερης ποιότητας που διατηρούνται στη βάση δεδομένων τους, αλλά η ιστορία μπορεί να είναι διαφορετική. Ακολουθούν λοιπόν μερικές από τις βέλτιστες πρακτικές για να διασφαλίσετε την ποιότητα των δεδομένων και να ελέγξετε όλα τα πλαίσια.

  • Επιλέξτε σημαντικές μετρήσεις: Πρέπει να είστε συγκεκριμένοι στην επιλογή των μετρήσεων που θέλετε να αξιολογήσετε. Επιλέξτε και παρακολουθήστε μόνο εκείνες τις μετρήσεις που είναι πολύτιμες στη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Δεν μπορείτε να συνεχίσετε να αξιολογείτε όλα όσα μπορεί να μην προσθέτουν αξία. θα καταναλώσει άσκοπα χρόνο, πόρους και προσπάθεια.

  • Εξασφαλίστε μια ενιαία πηγή αλήθειας: Η διασφάλιση μιας ενιαίας πηγής αλήθειας για όλα τα δεδομένα σας στον οργανισμό σας είναι απαραίτητη. Μπορείτε να αποθηκεύσετε δεδομένα σε πολλά συστήματα, όπως εργαλεία πωλήσεων, CRM κ.λπ. Και για να διατηρήσετε μια ενιαία πηγή αλήθειας, πρέπει να είστε συνεπείς παντού. Μπορείτε να το εξασφαλίσετε αυτό πραγματοποιώντας ελέγχους.
  • Εκτελέστε τακτικούς ελέγχους: Η πρόληψη είναι καλύτερη από τη θεραπεία. Οι τακτικοί έλεγχοι ποιότητας δεδομένων μπορούν να σας επιτρέψουν να εντοπίζετε γρήγορα προβλήματα προτού γίνουν μεγαλύτερο πρόβλημα. Μπορείτε να διεξάγετε ελέγχους ποιότητας δεδομένων μηνιαία, εβδομαδιαία ή μηνιαία με βάση τον όγκο των δεδομένων σας.
  • Αναλύστε τους λόγους για τις αποτυχίες: Η ανάλυση γιατί η ποιότητα των δεδομένων σας απέτυχε ή έγινε επιτυχία είναι απαραίτητη για τη βελτιστοποίηση των στρατηγικών σας. Εφαρμόστε τις επιτυχημένες προσπάθειές σας σε τομείς που χρειάζονται βελτιώσεις κατά την αντιμετώπιση προβλημάτων ταυτόχρονης εμφάνισης. Θα αυξήσει την αποτελεσματικότητά σας στη συλλογή και τη διαχείριση της ποιότητας των δεδομένων.

  • Επενδύστε στους απαραίτητους πόρους: Η επένδυση στους κατάλληλους πόρους για αναφορά, ανάλυση, εκπαίδευση και μια άλλη διαδικασία είναι επωφελής για τη διαχείριση της ποιότητας των δεδομένων χωρίς κόπο. Μπορείτε να επιλέξετε ένα μόνο εργαλείο που προσφέρει όλες αυτές τις δυνατότητες ή να τις συνοδεύσετε ξεχωριστά με βάση τις προτεραιότητες και τις ανάγκες σας.
  • Χρησιμοποιήστε λογισμικό διαχείρισης ποιότητας δεδομένων: Για να διαχειριστείτε την ποιότητα των δεδομένων με απίστευτη ταχύτητα και αποτελεσματικότητα, μπορείτε να αξιοποιήσετε τη δύναμη του αυτοματισμού. Ένα καλό εργαλείο διαχείρισης ποιότητας δεδομένων θα σας βοηθήσει επίσης να κάνετε τα δεδομένα εύκολα προσβάσιμα. Επομένως, αναζητήστε το σωστό λογισμικό αναφοράς και ανάλυσης δεδομένων, όπως π.χ Operations HubTalend Open Studio, OpenRefine, Dedupely κ.λπ.

Παραδείγματα Διαχείρισης Ποιότητας Δεδομένων σε όλους τους κλάδους

  • Οικονομικά: Οι επιχειρήσεις που προσφέρουν χρηματοοικονομικές υπηρεσίες εκτελούν διαχείριση ποιότητας δεδομένων για τον εντοπισμό και την προστασία ευαίσθητων δεδομένων, την παρακολούθηση και τη διατήρηση της συμμόρφωσης και την αυτοματοποίηση των αναφορών.
  • Κατασκευή: Οι κατασκευαστές το κάνουν για να διατηρούν ακριβή αρχεία των πωλητών και των πελατών τους και να τα ενημερώνουν περιοδικά. Το χρειάζονται επίσης για να γνωρίζουν έγκαιρα τα ζητήματα ποιότητας και να διορθώνουν και να βελτιστοποιούν τις στρατηγικές τους.

  • Ιδρύματα υγειονομικής περίθαλψης: Χρειάζονται διαχείριση ποιότητας δεδομένων για τη διατήρηση ακριβών, πλήρεις αρχείων ασθενών. Τους βοηθά να παρέχουν κατάλληλα σχέδια περίθαλψης και θεραπείας ασθενών και επιτρέπει ταχύτερη και σωστή διαχείριση τιμολόγησης και κινδύνου.
  • Δημόσιος τομέας: Οι οργανισμοί του δημόσιου τομέα χρειάζονται διαχείριση ποιότητας δεδομένων για να διατηρούν πλήρη, ακριβή και συνεπή δεδομένα σχετικά με τα τρέχοντα έργα, τους υπαλλήλους, τους εργολάβους και άλλα στοιχεία για να διασφαλίσουν ότι εκπληρώνουν τους στόχους τους.

συμπέρασμα

Η ποιότητα των δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για τις επιχειρήσεις. Ως εκ τούτου, τα δεδομένα που συλλέγετε πρέπει να είναι υψηλής ποιότητας όσον αφορά την ακρίβεια, την πληρότητα, τη συνάφεια, την αξιοπιστία και τη συνέπεια, μεταξύ άλλων χαρακτηριστικών. Θα σας βοηθήσει να πάρετε τις σωστές επιχειρηματικές αποφάσεις, να εξυπηρετήσετε καλά τους πελάτες και να διαχειριστείτε αποτελεσματικά τον οργανισμό.