Het moderne leven is onlosmakelijk verbonden met eindeloze informatiestromen. Het is niet altijd van hoge kwaliteit en bruikbaar. Om deze tekortkoming te verhelpen, moet u gebruik maken van Data analytics. Het zal het mogelijk maken om informatie te sorteren en al het onnodige te weigeren. Het resultaat is het verkrijgen van hoogwaardige gegevens die niet alleen nuttig zijn in het bedrijfsleven, maar ook in het dagelijks leven. t1k6n
Wat is data-analyse? 253x5u
Gegevenskwaliteit optimaliseren is een belangrijk onderdeel van het succes van elk bedrijf. Hierdoor kunt u werken met nauwkeurige, unieke en betrouwbare informatie die helpt bij het nemen van de juiste zakelijke beslissingen. Dit is wat data-analyse doet. Deze richting zorgt voor de extractie van bepaalde informatie die het bedrijf nodig heeft uit de algemene reeks. Het helpt om de huidige situatie te analyseren, maatregelen te nemen om deze te verbeteren en plannen te maken voor de toekomst.
Data-analyse is een complex gebied. Het is gebaseerd op veel verschillende kennisgebieden waarmee u de beschikbare informatie kunt analyseren. Specialisten die in deze richting werken en verschillende technieken toe en betrekken kunstmatige intelligentie bij hun werk. Deze aanpak maakt het mogelijk om tientallen datamanipulaties uit te voeren en de kwaliteit ervan te maximaliseren.
Hoe datakwaliteit meten? 3m171x
Tegenwoordig wordt de traditionele manier van werken gebruikt om datakwaliteit te meten. Het omvat de evaluatie van de ontvangen informatie en de vergelijking met normen. Dit laatste kan algemeen of zelf-geïnstalleerd zijn. In het tweede geval zullen ze strenger zijn, waardoor de gegevens van de hoogste kwaliteit zijn. Het meetproces is complex en bestaat uit meerdere fasen. Het wordt gekenmerkt door het controleren van informatie op naleving van de volgende kwaliteitscriteria:
1. Nauwkeurigheid. Een belangrijk onderdeel van elke data-analyse is het controleren op juistheid. Deze eigenschap toont de overeenstemming van deze of gene informatie met de werkelijkheid. Verificatie wordt uitgevoerd door de verzamelde gegevens te analyseren en te bestuderen in verschillende betrouwbare bronnen. Het eindresultaat maakt het mogelijk om de ware stand van zaken te zien en beslissingen te nemen op basis van de huidige situatie.
2. Relevantie. In de meeste gevallen heeft de informatie een vervaldatum. Hierdoor zijn gegevens die gisteren nuttig waren morgen nutteloos. Om dit te voorkomen wordt de informatie gecontroleerd op relevantie. Het kenmerkt de correspondentie van gegevens tot een bepaald tijdstip. Controle op dit criterium elimineert de mogelijkheid om in de reeks van verouderde en irrelevante, op dit moment, informatie te komen.
3. Uniciteit. Informatie heeft weinig zin als deze niet uniek is. Als het wordt gebruikt, neemt het risico toe dat er verkeerde beslissingen worden genomen die het inkomen verlagen en de reputatie van het bedrijf schaden. De uniciteit van de gegevens zorgt ervoor dat er geen identieke waarden zijn in andere bronnen. Hierdoor is het mogelijk om identificatie te vereenvoudigen en het risico op dataspoofing te verminderen.
4. Volledigheid. Bij het werken met grote datasets is het belangrijk dat deze compleet zijn. Dit kenmerk wordt opgevat als de aanwezigheid van absoluut alle informatie, waarvan sommige misschien helemaal niet worden gebruikt. Bovendien maakt volledigheid het mogelijk om alle interessante gegevens te vinden zonder extra manipulaties.
5. Naleving. Informatie is van hoge kwaliteit als deze voldoet aan de behoeften van het bedrijf. Daarom is het belangrijk dat de gebruikte gegevens alleen die aspecten dekken die voor het bedrijf van belang zijn (bijvoorbeeld het aantal verkopen van een bepaald product). Als de verstrekte informatie tot een andere categorie behoort, is deze nutteloos.
6. Relatie. Vergeet bij het meten van datakwaliteit een indicator als de relatie niet. Het is vooral belangrijk in gevallen waarin de informatie die wordt voorbereid betrekking heeft op het werken met klanten. Dankzij hem is het mogelijk om een verband te leggen tussen de naam van een persoon en zijn persoonlijke gegevens, waardoor het identificatieproces wordt vereenvoudigd en u snel alle benodigde informatie ontvangt om bepaalde acties uit te voeren (bijvoorbeeld een bestelling plaatsen, een transactie uitvoeren , enz.).
Heel vaak worden aanvullende criteria gebruikt om de datakwaliteit te meten. Ze stellen u allemaal in staat om informatie te geven over bepaalde eigenschappen die voldoen aan de behoeften van het bedrijf. Hoe meer van dergelijke verificatiecriteria er zijn, hoe beter de informatie zal zijn. In dit geval zal de tijd van gegevensvoorbereiding echter toenemen en zal het proces van hun analyse gecompliceerder worden.
Alle ingezamelde materialen worden gecontroleerd op problemen. Ze hebben een negatieve invloed op de kwaliteit van informatie, waardoor het een minder waardevolle hulpbron wordt.
Problemen met gegevens van slechte kwaliteit:
1. en. Veel experts beschouwen dit gebrek aan informatie als de belangrijkste oorzaak. Het wordt gekenmerkt door de afwezigheid van bepaalde gegevens die van belang kunnen zijn voor het bedrijfsleven. Dergelijke weglatingen verslechteren merkbaar de kwaliteit van het geselecteerde materiaal en maken het gebruik ervan ondoelmatig.
2. Kopieën. Informatie wordt herhaaldelijk gekopieerd en op verschillende manieren getransformeerd. Hierdoor komen er vaak duplicaten voor, die de kwaliteit van de data-array sterk verminderen. De aanwezigheid van een dergelijk probleem is een onaangename verrassing. Het heeft een negatieve invloed op veel aspecten en zorgt voor veel problemen voor bedrijven.
3. Tegenstellingen. Dezelfde informatie in tientallen bronnen kan verschillend zijn. Dergelijke tegenstrijdigheden dwingen tot aanvullende controles en analyses van een grote hoeveelheid gegevens. Dit brengt bepaalde financiële en reputatieverliezen voor het bedrijf met zich mee.
4. Afwijkingen. Het is onmogelijk om sneller te bewegen dan de snelheid van het licht. Een vergelijkbare regel is typerend voor een reeks kwalitatieve gegevens. Het mag geen waarden bevatten die de maximale limieten overschrijden en in tegenspraak zijn met het gezond verstand. Soms worden dergelijke gegevens echter nog steeds gevonden. Daarom moet u aanvullende analyses van informatie uitvoeren en kostbare tijd besteden aan het verwijderen ervan.
5. Onjuiste formaten. Verschillende landen over de hele wereld gebruiken hun eigen gegevensformaten. Bij het verzamelen van informatie uit een groot aantal bronnen ontstaan daarom inconsistenties. Het wegwerken ervan is een reëel probleem, dat veel tijd en moeite kost.
Een enorme hoeveelheid informatie kan ondernemers in verwarring brengen, waardoor ze zich laten leiden door informatie van slechte kwaliteit en de verkeerde beslissingen nemen. Om het te selecteren en te sorteren, wordt data-analyse gebruikt. Dit proces is in alle opzichten complex en kostbaar. Tegelijkertijd kunt u waardevolle gegevens verkrijgen die de basis zullen vormen voor de snelle ontwikkeling en welvaart van uw bedrijf.