A vida moderna está inextricavelmente ligada a infindáveis fluxos de informação. Nem sempre é de alta qualidade e útil. Para eliminar esta deficiência, você deve usar análise de dados. Isso tornará possível classificar as informações e rejeitar todas as desnecessárias. O resultado será a obtenção de dados de alta qualidade que serão úteis não apenas nos negócios, mas também na vida cotidiana. 5kt2z
O que é análise de dados? 2y3w36
Otimizando a qualidade dos dados é uma parte importante do sucesso de qualquer empresa. Isso permite que você opere com informações precisas, exclusivas e confiáveis que ajudam a tomar as decisões de negócios corretas. É isso que a análise de dados faz. Essa direção prevê a extração de determinadas informações necessárias ao negócio da matriz geral. Ajuda a analisar a situação atual, tomar medidas para melhorá-la e fazer planos para o futuro.
A análise de dados é uma área complexa. Baseia-se em diversas áreas do conhecimento que permitem analisar as informações disponíveis. Especialistas que trabalham nessa direção aplicam uma variedade de técnicas e envolvem inteligência artificial em seu trabalho. Essa abordagem permite realizar dezenas de manipulações de dados e maximizar sua qualidade.
Como medir a qualidade dos dados? hb1x
Atualmente, a maneira tradicional de trabalhar é usada para medir a qualidade dos dados. Envolve a avaliação das informações recebidas e sua comparação com os padrões. Este último pode ser geral ou auto-instalado. No segundo caso, eles serão mais rígidos, o que tornará os dados da mais alta qualidade. O processo de medição é complexo e em vários estágios. Caracteriza-se pela verificação das informações quanto ao cumprimento dos seguintes critérios de qualidade:
1. Precisão. Uma parte importante de qualquer análise de dados é verificar a precisão. Essa característica mostra a correspondência desta ou daquela informação com a realidade. A verificação é realizada analisando os dados coletados e estudando-os em várias fontes confiáveis. O resultado final permite ver o verdadeiro estado das coisas e tomar decisões com base na situação atual.
2. Relevância. Na maioria dos casos, as informações têm uma data de validade. Por isso, dados que eram úteis ontem se tornarão inúteis amanhã. Para evitar que isso aconteça, as informações são verificadas quanto à relevância. Caracteriza a correspondência de dados a um determinado ponto no tempo. A verificação por esse critério elimina a possibilidade de entrar no leque de informações desatualizadas e irrelevantes, no momento.
3. Singularidade. A informação será de pouca utilidade se não for única. Se for usado, aumentará o risco de tomar decisões erradas que reduzam a receita e prejudiquem a reputação da empresa. A exclusividade dos dados garante que não haja valores idênticos em nenhuma outra fonte. Graças a isso, é possível simplificar a identificação e reduzir o risco de falsificação de dados.
4. Completude. Ao trabalhar com grandes conjuntos de dados, é importante que eles estejam completos. Esta característica é entendida como a presença de absolutamente todas as informações, algumas das quais podem não ser utilizadas. Além disso, a integridade torna possível encontrar quaisquer dados de interesse sem manipulações adicionais.
5. Conformidade. A informação será de alta qualidade se atender às necessidades do negócio. Portanto, é importante que os dados utilizados contemplem apenas os aspectos que são de interesse da empresa (por exemplo, o número de vendas de um determinado produto). Se as informações fornecidas pertencerem a outra categoria, serão inúteis.
6. Relacionamento. Ao medir a qualidade dos dados, não se esqueça de um indicador como o relacionamento. É especialmente importante nos casos em que as informações que estão sendo preparadas dizem respeito ao trabalho com os clientes. Graças a ele, é possível estabelecer uma relação entre o nome de uma pessoa e seus dados pessoais, simplificando assim o processo de identificação e permitindo que você receba rapidamente todas as informações necessárias para realizar determinadas ações (por exemplo, fazer um pedido, realizar uma transação , etc).
Muitas vezes, critérios adicionais são usados para medir a qualidade dos dados. Todos eles permitem que você forneça informações sobre determinados imóveis que atendem às necessidades do negócio. Quanto mais critérios de verificação houver, melhor será a informação. No entanto, neste caso, o tempo de preparação dos dados aumentará e o processo de sua análise se tornará mais complicado.
Todos os materiais coletados são verificados quanto a problemas. Eles têm um impacto negativo na qualidade da informação, tornando-a um recurso menos valioso.
Problemas com dados de baixa qualidade:
1. es. Muitos especialistas consideram essa falta de informação a principal. Caracteriza-se pela ausência de determinados dados que podem ser importantes para os negócios. Tais omissões pioram visivelmente a qualidade do material selecionado e tornam seu uso inconveniente.
2. Cópias. A informação é repetidamente copiada e transformada de várias maneiras. Por causa disso, muitas vezes ocorrem duplicatas, o que reduz muito a qualidade da matriz de dados. A presença de tal problema é uma surpresa desagradável. Isso afeta negativamente muitos aspectos e cria muitos problemas para as empresas.
3. Contradições. A mesma informação em dezenas de fontes pode ser diferente. Tais contradições forçam verificações e análises adicionais de uma grande quantidade de dados. Isso acarreta certas perdas financeiras e de reputação para o negócio.
4. Anomalias. É impossível se mover mais rápido que a velocidade da luz. Uma regra semelhante é típica para uma matriz de dados qualitativos. Não pode conter valores que ultraem os limites máximos e contrariem o bom senso. No entanto, esses dados às vezes ainda são encontrados. Por causa deles, você precisa realizar análises adicionais de informações e gastar um tempo precioso para excluí-las.
5. Formatos incorretos. Diferentes países ao redor do mundo usam seus próprios formatos de dados. Portanto, no caso de coletar informações de um grande número de fontes, surgem inconsistências. Livrar-se deles é um problema real, que leva muito tempo e esforço.
Uma enorme quantidade de informações pode confundir os empresários, fazendo com que eles sejam guiados por informações de má qualidade e tomem decisões erradas. Para selecioná-lo e classificá-lo, a análise de dados é usada. Este processo é complexo e caro de todos os pontos de vista. Ao mesmo tempo, permite obter dados valiosos que se tornarão a base para o rápido desenvolvimento e prosperidade do seu negócio.