La vie moderne est inextricablement liée à des flux d'informations sans fin. Ce n'est pas toujours de haute qualité et utile. Pour éliminer cette lacune, vous devez utiliser Analyse des données. Il permettra de trier les informations et de rejeter toutes les informations inutiles. Le résultat sera d'obtenir des données de haute qualité qui seront utiles non seulement dans les affaires mais aussi dans la vie de tous les jours. 1j5i3d
Qu'est-ce que l'analyse de données? 3a3fz
Optimisation de la qualité des données est une partie importante du succès de toute entreprise. Cela vous permet de fonctionner avec des informations précises, uniques et fiables qui vous aident à prendre les bonnes décisions commerciales. C'est ce que fait l'analyse des données. Cette instruction prévoit l'extraction de certaines informations nécessaires à l'entreprise à partir du tableau général. Il aide à analyser la situation actuelle, à prendre des mesures pour l'améliorer et à faire des plans pour l'avenir.
L'analyse de données est un domaine complexe. Il est basé sur de nombreux domaines de connaissances différents qui vous permettent d'analyser les informations disponibles. Les spécialistes travaillant dans cette direction appliquent une variété de techniques et impliquent l'intelligence artificielle dans leur travail. Cette approche permet de réaliser des dizaines de manipulations de données et de maximiser leur qualité.
Comment mesurer la qualité des données ? 3x5w5k
De nos jours, la méthode de travail traditionnelle est utilisée pour mesurer la qualité des données. Elle implique l'évaluation de l'information reçue et sa comparaison avec des normes. Ce dernier peut être général ou auto-installé. Dans le second cas, ils seront plus rigides, ce qui rendra les données de la plus haute qualité. Le processus de mesure est complexe et comporte plusieurs étapes. Il se caractérise par la vérification des informations relatives au respect des critères de qualité suivants :
1. Précision. Une partie importante de toute analyse de données consiste à vérifier l'exactitude. Cette caractéristique montre la correspondance de telle ou telle information avec la réalité. La vérification est effectuée en analysant les données collectées et en les étudiant dans plusieurs sources fiables. Le résultat final permet de voir le véritable état des choses et de prendre des décisions en fonction de la situation actuelle.
2. Pertinence. Dans la plupart des cas, les informations ont une date d'expiration. De ce fait, les données qui étaient utiles hier deviendront inutiles demain. Pour éviter que cela ne se produise, la pertinence des informations est vérifiée. Il caractérise la correspondance des données à un certain point dans le temps. La vérification selon ce critère élimine la possibilité d'entrer dans le tableau des informations obsolètes et non pertinentes, pour le moment.
3. Unicité. L'information sera de peu d'utilité si elle n'est pas unique. S'il est utilisé, le risque de prendre de mauvaises décisions qui réduisent les revenus et nuisent à la réputation de l'entreprise augmentera. L'unicité des données garantit qu'il n'y a pas de valeurs identiques dans d'autres sources. Grâce à cela, il est possible de simplifier l'identification et de réduire le risque d'usurpation de données.
4. Intégralité. Lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données, il est important qu'ils soient complets. Cette caractéristique est comprise comme la présence d'absolument toutes les informations, dont certaines peuvent ne pas être utilisées du tout. De plus, l'exhaustivité permet de retrouver toutes les données d'intérêt sans manipulations supplémentaires.
5. Conformité. L'information sera de haute qualité si elle répond aux besoins de l'entreprise. Par conséquent, il est important que les données utilisées ne couvrent que les aspects qui intéressent l'entreprise (par exemple, le nombre de ventes d'un produit particulier). Si les informations fournies appartiennent à une autre catégorie, elles seront alors inutiles.
6. Relation. Lors de la mesure de la qualité des données, n'oubliez pas un indicateur tel que la relation. Cela est particulièrement important dans les cas où les informations en cours de préparation concernent le travail avec les clients. Grâce à lui, il est possible d'établir une relation entre le nom d'une personne et ses données personnelles, simplifiant ainsi le processus d'identification et vous permettant de recevoir rapidement toutes les informations nécessaires pour effectuer certaines actions (par exemple, er une commande, effectuer une transaction , etc.).
Très souvent, des critères supplémentaires sont utilisés pour mesurer la qualité des données. Tous vous permettent de donner des informations sur certaines propriétés qui répondent aux besoins de l'entreprise. Plus il y aura de tels critères de vérification, meilleure sera l'information. Cependant, dans ce cas, le temps de préparation des données augmentera et le processus de leur analyse deviendra plus compliqué.
Tous les matériaux collectés sont vérifiés pour les problèmes. Ils ont un impact négatif sur la qualité de l'information, ce qui en fait une ressource moins précieuse.
Problèmes avec des données de mauvaise qualité :
1. es. De nombreux experts considèrent que ce manque d'information est le principal. Il se caractérise par l'absence de certaines données qui peuvent être importantes pour l'entreprise. De telles omissions détériorent sensiblement la qualité du matériel sélectionné et rendent son utilisation inopportune.
2. Copies. L'information est à plusieurs reprises copiée et transformée de diverses manières. Pour cette raison, des doublons se produisent souvent, ce qui réduit considérablement la qualité du tableau de données. La présence d'un tel problème est une mauvaise surprise. Cela affecte négativement de nombreux aspects et crée de nombreux problèmes pour les entreprises.
3. Contradictions. Les mêmes informations dans des dizaines de sources peuvent être différentes. De telles contradictions imposent des vérifications et des analyses supplémentaires d'une grande quantité de données. Cela entraîne certaines pertes financières et de réputation pour l'entreprise.
4. Anomalies. Il est impossible de se déplacer plus vite que la vitesse de la lumière. Une règle similaire est typique pour un tableau de données qualitatives. Il ne peut contenir des valeurs qui déeraient les limites maximales et contrediraient le bon sens. Cependant, de telles données sont parfois encore trouvées. A cause d'eux, vous devez effectuer une analyse supplémentaire des informations et er un temps précieux à les supprimer.
5. Formats incorrects. Différents pays du monde utilisent leurs propres formats de données. Par conséquent, dans le cas de la collecte d'informations à partir d'un grand nombre de sources, des incohérences apparaissent. S'en débarrasser est un vrai problème, qui demande beaucoup de temps et d'efforts.
Une énorme quantité d'informations peut dérouter les propriétaires d'entreprise, les obligeant à être guidés par des informations de mauvaise qualité et à prendre de mauvaises décisions. Pour le sélectionner et le trier, l'analyse de données est utilisée. Ce processus est complexe et coûteux à tous points de vue. En même temps, cela vous permet d'obtenir des données précieuses qui deviendront la base du développement rapide et de la prospérité de votre entreprise.