Das moderne Leben ist untrennbar mit endlosen Informationsströmen verbunden. Es ist nicht immer von hoher Qualität und nützlich. Um dieses Manko zu beseitigen, sollten Sie verwenden Datenanalyse. Dadurch wird es möglich, Informationen zu sortieren und alle unnötigen abzulehnen. Das Ergebnis werden qualitativ hochwertige Daten sein, die nicht nur im Geschäft, sondern auch im Alltag nützlich sind. 335b61
Was ist Datenanalyse? 69o2v
Optimierung der Datenqualität ist ein wichtiger Bestandteil des Erfolgs eines jeden Unternehmens. Auf diese Weise können Sie mit genauen, einzigartigen und zuverlässigen Informationen arbeiten, die Ihnen helfen, die richtigen Geschäftsentscheidungen zu treffen. Das macht Data Analytics. Diese Richtung sorgt für die Extraktion bestimmter Informationen, die das Unternehmen benötigt, aus dem allgemeinen Array. Es hilft, die aktuelle Situation zu analysieren, Maßnahmen zu ihrer Verbesserung zu ergreifen und Pläne für die Zukunft zu schmieden.
Datenanalyse ist ein komplexes Gebiet. Es basiert auf vielen verschiedenen Wissensgebieten, die es Ihnen ermöglichen, die verfügbaren Informationen zu analysieren. Spezialisten, die in diese Richtung arbeiten, wenden eine Vielzahl von Techniken an und beziehen künstliche Intelligenz in ihre Arbeit ein. Dieser Ansatz ermöglicht es, Dutzende von Datenmanipulationen durchzuführen und deren Qualität zu maximieren.
Wie misst man die Datenqualität? 4r304n
Heutzutage wird die traditionelle Arbeitsweise verwendet, um die Datenqualität zu messen. Dabei werden die erhaltenen Informationen ausgewertet und mit Standards verglichen. Letzteres kann allgemein oder selbst installiert sein. Im zweiten Fall sind sie starrer, wodurch die Daten von höchster Qualität werden. Der Messprozess ist komplex und mehrstufig. Es zeichnet sich dadurch aus, dass Informationen auf die Einhaltung folgender Qualitätskriterien geprüft werden:
1. Genauigkeit. Ein wichtiger Teil jeder Datenanalyse ist die Überprüfung auf Richtigkeit. Dieses Merkmal zeigt die Übereinstimmung dieser oder jener Information mit der Realität. Die Überprüfung erfolgt durch die Analyse der gesammelten Daten und deren Untersuchung in mehreren zuverlässigen Quellen. Das Endergebnis ermöglicht es, den wahren Stand der Dinge zu sehen und Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellen Situation zu treffen.
2. Relevanz. In den meisten Fällen haben die Informationen ein Ablaufdatum. Aus diesem Grund werden Daten, die gestern nützlich waren, morgen nutzlos sein. Um dies zu verhindern, werden die Informationen auf Relevanz geprüft. Sie charakterisiert die Zuordnung von Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt. Die Prüfung nach diesem Kriterium eliminiert die Möglichkeit, in die Reihe veralteter und im Moment irrelevanter Informationen einzudringen.
3. Einzigartigkeit. Informationen sind von geringem Nutzen, wenn sie nicht eindeutig sind. Wird sie eingesetzt, steigt das Risiko, Fehlentscheidungen zu treffen, die Einnahmen schmälern und die Reputation des Unternehmens schädigen. Die Eindeutigkeit der Daten stellt sicher, dass es keine identischen Werte in anderen Quellen gibt. Dadurch ist es möglich, die Identifizierung zu vereinfachen und das Risiko von Datenspoofing zu reduzieren.
4. Vollständigkeit. Bei der Arbeit mit großen Datensätzen ist es wichtig, dass diese vollständig sind. Unter dieser Eigenschaft wird das Vorhandensein absolut aller Informationen verstanden, von denen einige möglicherweise überhaupt nicht verwendet werden. Außerdem macht es die Vollständigkeit möglich, alle interessierenden Daten ohne zusätzliche Manipulationen zu finden.
5. Einhaltung. Informationen sind von hoher Qualität, wenn sie den Anforderungen des Unternehmens entsprechen. Daher ist es wichtig, dass die verwendeten Daten nur die Aspekte abdecken, die für das Unternehmen von Interesse sind (z. B. die Anzahl der Verkäufe eines bestimmten Produkts). Wenn die bereitgestellten Informationen zu einer anderen Kategorie gehören, sind sie nutzlos.
6. Beziehung. Vergessen Sie bei der Messung der Datenqualität nicht einen solchen Indikator wie die Beziehung. Dies ist besonders wichtig in Fällen, in denen sich die zu erstellenden Informationen auf die Arbeit mit Kunden beziehen. Dank ihm ist es möglich, eine Beziehung zwischen dem Namen einer Person und ihren persönlichen Daten herzustellen, wodurch der Identifizierungsprozess vereinfacht wird und Sie schnell alle erforderlichen Informationen erhalten, um bestimmte Aktionen auszuführen (z. B. eine Bestellung aufgeben, eine Transaktion durchführen). , etc.).
Sehr oft werden zusätzliche Kriterien zur Messung der Datenqualität herangezogen. Alle ermöglichen es Ihnen, Informationen über bestimmte Eigenschaften zu geben, die den Anforderungen des Unternehmens entsprechen. Je mehr solche Prüfkriterien vorhanden sind, desto besser sind die Informationen. In diesem Fall verlängert sich jedoch die Zeit der Datenvorbereitung und der Prozess ihrer Analyse wird komplizierter.
Alle gesammelten Materialien werden auf Probleme überprüft. Sie wirken sich negativ auf die Qualität der Informationen aus und machen sie zu einer weniger wertvollen Ressource.
Probleme mit schlechter Datenqualität:
1. Pässe. Viele Experten halten diesen Mangel an Informationen für den Hauptgrund. Sie ist gekennzeichnet durch das Fehlen bestimmter Daten, die für das Geschäft wichtig sein können. Solche Auslassungen verschlechtern die Qualität des ausgewählten Materials merklich und machen seine Verwendung unzweckmäßig.
2 Kopien. Informationen werden wiederholt kopiert und auf verschiedene Weise transformiert. Dadurch entstehen oft Duplikate, die die Qualität des Datenfeldes stark mindern. Das Vorhandensein eines solchen Problems ist eine unangenehme Überraschung. Sie wirkt sich negativ auf viele Aspekte aus und schafft viele Probleme für Unternehmen.
3. Widersprüche. Dieselben Informationen in Dutzenden von Quellen können unterschiedlich sein. Solche Widersprüche erzwingen zusätzliche Prüfungen und Analysen einer großen Datenmenge. Dies bringt gewisse finanzielle und Reputationsverluste für das Unternehmen mit sich.
4. Anomalien. Es ist unmöglich, sich schneller als mit Lichtgeschwindigkeit fortzubewegen. Eine ähnliche Regel ist typisch für eine Reihe qualitativer Daten. Es darf keine Werte enthalten, die die Höchstgrenzen überschreiten und dem gesunden Menschenverstand widersprechen würden. Solche Daten werden jedoch manchmal noch gefunden. Aus diesem Grund müssen Sie zusätzliche Analysen von Informationen durchführen und wertvolle Zeit damit verbringen, sie zu löschen.
5. Falsche Formate. Verschiedene Länder auf der ganzen Welt verwenden ihre eigenen Datenformate. Daher treten bei der Sammlung von Informationen aus einer großen Anzahl von Quellen Inkonsistenzen auf. Sie loszuwerden ist ein echtes Problem, das viel Zeit und Mühe kostet.
Eine riesige Menge an Informationen kann Geschäftsinhaber verwirren und dazu führen, dass sie sich von qualitativ minderwertigen Informationen leiten lassen und die falschen Entscheidungen treffen. Um sie auszuwählen und zu sortieren, wird Datenanalyse verwendet. Dieser Prozess ist in jeder Hinsicht komplex und kostspielig. Gleichzeitig erhalten Sie wertvolle Daten, die zur Grundlage für die schnelle Entwicklung und den Wohlstand Ihres Unternehmens werden.