Sadržaj:

Zašto je kvaliteta podataka ključna za prikupljanje statističkih podataka?
Zašto je kvaliteta podataka ključna za prikupljanje statističkih podataka?

Video: Zašto je kvaliteta podataka ključna za prikupljanje statističkih podataka?

Video: Zašto je kvaliteta podataka ključna za prikupljanje statističkih podataka?
Video: What is Data Quality and Why is it Important? 2024, Studeni
Anonim

visoko- kvalitetnih podataka će osigurati veću učinkovitost u poticanju uspjeha tvrtke zbog ovisnosti o odlukama utemeljenim na činjenicama, umjesto uobičajenoj ili ljudskoj intuiciji. Potpunost: Osigurati da nema praznina u podaci od onoga što je trebalo prikupiti i što je zapravo prikupljeno.

Posljedično, zašto je ključno osigurati kvalitetu podataka?

Kvaliteta podataka je važno jer bez visokih- kvalitetnih podataka , ne možete razumjeti niti ostati u kontaktu sa svojim klijentima. U ovome podaci -pokrenuta godinama, lakše je nego ikad prije saznati ključne informacije o trenutnim i potencijalnim kupcima.

Isto tako, što utječe na kvalitetu podataka? Visoko kvalitetnih podataka određuje se optimiziranjem potpunosti, dosljednosti, točnosti, valjanosti i pravovremenosti podaci prikupljeni. Slijedeći najbolje prakse osiguravanja visokog kvalitetnih podataka , tvrtke mogu poboljšati svoje operativne procese i organizacijsku vidljivost kroz informirane, podaci -pokrenute odluke.

Stoga, zašto je važno prikupljati točne podatke?

Podaci analiza je vrlo važno dio istraživačkog procesa. Prije izvođenja podaci analize, istraživači se moraju pobrinuti da brojevi u svojim podaci su kao točne koliko je moguće. Podaci treba biti kao točne , istinito ili pouzdano što je više moguće za ako postoje sumnje u njihovu kolekcija , podaci analiza je ugrožena.

Kako osiguravate visoku kvalitetu podataka?

Kvaliteta podataka – jednostavan proces u 6 koraka

  1. Korak 1 – Definicija. Definirajte poslovne ciljeve za poboljšanje kvalitete podataka, vlasnike podataka / dionike, poslovne procese na koje utječe i pravila podataka.
  2. Korak 2 – Procjena. Procijenite postojeće podatke u odnosu na pravila navedena u koraku definicije.
  3. Korak 3 – Analiza.
  4. Korak 4 – Poboljšanje.
  5. Korak 5 – Implementacija.
  6. Korak 6 – Kontrola.

Preporučeni: