Modernt Liewen ass onloschterlech mat endlosen Informatiounsstroum verbonnen. Et ass net ëmmer vun héich Qualitéit an nëtzlech. Fir dëse Mängel ze eliminéieren, sollt Dir benotzen Datenanalyse. Et wäert et méiglech maachen Informatiounen ze sortéieren an all onnéideg ze refuséieren. D'Resultat wäert qualitativ héichwäerteg Daten kréien, déi nëtzlech sinn net nëmmen am Geschäft, awer och am Alldag. 3d6m72
Wat ass Datenanalyse? 425e34
Optimisatioun vun Daten Qualitéit ass e wichtege Bestanddeel vum Erfolleg vun all Firma. Dëst erlaabt Iech mat korrekten, eenzegaartegen an zouverlässeg Informatioun ze bedreiwen déi hëlleft déi richteg Geschäftsentscheedungen ze treffen. Dëst ass wat Datenanalyse mécht. Dës Richtung suergt fir d'Extraktioun vu bestëmmten Informatioun, déi vum Geschäft néideg ass, aus der allgemenger Array. Et hëlleft der aktueller Situatioun ze analyséieren, Mesuren ze huelen fir se ze verbesseren, a Pläng fir d'Zukunft ze maachen.
Dateanalyse ass e komplext Gebitt. Et baséiert op ville verschiddene Wëssensberäicher, déi Iech erlaben déi verfügbar Informatioun ze analyséieren. Spezialisten, déi an dëser Richtung schaffen, applizéieren eng Vielfalt vun Techniken a bedeelegen kënschtlech Intelligenz an hirer Aarbecht. Dës Approche mécht et méiglech Dosende vun Datemanipulatiounen auszeféieren an hir Qualitéit ze maximéieren.
Wéi moosst d'Datequalitéit? n5v6x
Hautdesdaags gëtt déi traditionell Manéier fir ze schaffen benotzt fir Datenqualitéit ze moossen. Et ëmfaasst d'Evaluatioun vun der kritt Informatioun a seng Verglach mat Normen. Déi lescht kann allgemeng oder selbstinstalléiert sinn. Am zweete Fall wäerte se méi steif sinn, wat d'Daten vun der héchster Qualitéit maachen. De Miessprozess ass komplex a multistage. Et ass charakteriséiert duerch Iwwerpréiwung vun Informatioun fir d'Konformitéit mat de folgende Qualitéitskriterien:
1. Genauegkeet. E wichtege Bestanddeel vun all Datenanalyse ass d'Genauegkeet ze kontrolléieren. Dës Charakteristik weist d'Korrespondenz vun dëser oder där Informatioun zur Realitéit. D'Verifizéierung gëtt duerch d'Analyse vun de gesammelten Donnéeën duerchgefouert an se a verschiddene zouverléissege Quellen ze studéieren. D'Finale Resultat mécht et méiglech de richtege Stand vun Affären ze gesinn an Décisiounen baséiert op der aktueller Situatioun ze huelen.
2. Relevanz. An de meeschte Fäll huet d'Informatioun en Verfallsdatum. Dofir ginn d'Donnéeën, déi gëschter nëtzlech waren, muer nëtzlos. Fir dat ze verhënneren, gëtt d'Informatioun op Relevanz gepréift. Et charakteriséiert d'Korrespondenz vun Donnéeën zu engem bestëmmte Punkt an Zäit. Iwwerpréiwung vun dësem Critère eliminéiert d'Méiglechkeet fir an d'Gamme vu verouderten an irrelevanten, am Moment, Informatioun ze kommen.
3. Eenzegaartegkeet. Informatioun wäert vu wéineg Notzung sinn wann se net eenzegaarteg ass. Wann et benotzt gëtt, erhéicht de Risiko fir falsch Entscheedungen ze huelen, déi Akommes reduzéieren an de Ruff vun der Firma schueden. D'Eenzegaartegkeet vun den Donnéeën garantéiert datt et keng identesch Wäerter an all aner Quelle gëtt. Dank dësem ass et méiglech d'Identifikatioun ze vereinfachen an de Risiko vun Datespoofing ze reduzéieren.
4. Vollständegkeet. Wann Dir mat groussen Datesets schafft, ass et wichteg datt se komplett sinn. Dës Charakteristik ass verstane wéi d'Präsenz vun absolut all Informatioun, vun deenen e puer guer net benotzt kënne ginn. Zousätzlech mécht Vollständegkeet et méiglech all Interessidaten ze fannen ouni zousätzlech Manipulatioun.
5. Konformitéit. D'Informatioun wäert vun héich Qualitéit sinn, wann se d'Bedierfnesser vum Geschäft entsprécht. Dofir ass et wichteg datt d'Daten déi benotzt ginn nëmmen déi Aspekter ofdecken déi fir d'Firma interesséieren (zum Beispill d'Zuel vun de Verkaf vun engem bestëmmte Produkt). Wann déi geliwwert Informatioun zu enger anerer Kategorie gehéiert, da wäert se nëtzlos sinn.
6. Relatioun. Wann Dir Datenqualitéit moosst, vergiesst net iwwer sou en Indikator wéi d'Relatioun. Et ass besonnesch wichteg a Fäll wou d'Informatioun, déi virbereet gëtt, bezunn op d'Aarbecht mat Clienten. Dank him ass et méiglech eng Bezéiung tëscht dem Numm vun enger Persoun a senge perséinlechen Donnéeën ze etabléieren, doduerch den Identifikatiounsprozess vereinfacht an et erlaabt Iech séier all déi néideg Informatioun ze kréien fir verschidden Handlungen ze maachen (zum Beispill eng Bestellung maachen, eng Transaktioun maachen). , etc.).
Ganz dacks ginn zousätzlech Critère benotzt fir d'Datequalitéit ze moossen. All vun hinnen erlaben Iech Informatiounen iwwert bestëmmte Eegeschafte ze ginn, datt de Besoine vun der Entreprise treffen. Wat méi esou Verifizéierungskriterien et ginn, wat besser d'Informatioun wäert sinn. Wéi och ëmmer, an dësem Fall wäert d'Zäit vun der Datepräparatioun eropgoen an de Prozess vun hirer Analyse wäert méi komplizéiert ginn.
All gesammelt Material gëtt fir Probleemer gepréift. Si hunn en negativen Impakt op d'Qualitéit vun der Informatioun, sou datt et eng manner wäertvoll Ressource mécht.
Problemer mat schlecht Qualitéit Daten:
1. Duerchgäng. Vill Experten betruechten dëse Mangel un Informatioun als den Haaptgrond. Et ass charakteriséiert duerch d'Feele vu bestëmmten Donnéeën déi fir d'Geschäft wichteg kënne sinn. Esou Aussoen verschlechtert d'Qualitéit vum gewielte Material merkbar a maachen hir Notzung onméiglech.
2. Kopien. Informatioun gëtt ëmmer erëm kopéiert an op verschidde Weeër transforméiert. Dowéinst entstinn dacks Duplikaten, déi d'Qualitéit vun der Datarray staark reduzéieren. D'Präsenz vun esou engem Problem ass eng désagréabel Iwwerraschung. Et beaflosst vill Aspekter negativ a schaaft vill Probleemer fir Geschäfter.
3. Widdersproch. Déiselwecht Informatioun an Dosende vu Quelle kënnen ënnerschiddlech sinn. Esou Widdersproch zwéngen zousätzlech Kontrollen an Analysen vun enger grousser Quantitéit vun Donnéeën. Dëst enthält gewësse finanziell a renomméiert Verloschter fir d'Geschäft.
4. Anomalien. Et ass onméiglech méi séier ze bewegen wéi d'Liichtgeschwindegkeet. Eng ähnlech Regel ass typesch fir eng Rei vu qualitativen Donnéeën. Et kann keng Wäerter enthalen déi d'maximal Grenzen iwwerschreiden an de gesonde Mënscheverstand widderspriechen. Wéi och ëmmer, esou Donnéeë ginn heiansdo nach fonnt. Wéinst hinnen musst Dir zousätzlech Informatiounsanalyse maachen an wäertvoll Zäit verbréngen fir se ze läschen.
5. Falsch Formater. Verschidde Länner ronderëm d'Welt benotzen hir eege Dateformater. Dofir, am Fall vun Informatioun aus enger grousser Zuel vu Quellen, Inkonsistenz entstinn. Se lass ze ginn ass e reelle Problem, dee vill Zäit an Effort brauch.
Eng rieseg Quantitéit un Informatioun kann Geschäftsbesëtzer duercherneen bréngen, sou datt se duerch schlecht Qualitéitsinformatioun guidéiert ginn an déi falsch Entscheedungen treffen. Fir et ze wielen an ze sortéieren, gëtt Datenanalyse benotzt. Dëse Prozess ass komplex an deier aus all Siicht. Zur selwechter Zäit erlaabt et Iech wäertvoll Donnéeën ze kréien, déi d'Basis fir déi séier Entwécklung a Wuelstand vun Ärem Geschäft ginn.