Det moderna livet är oupplösligt kopplat till oändliga strömmar av information. Det är inte alltid av hög kvalitet och användbart. För att eliminera denna brist bör du använda uppgifter analytics. Det kommer att göra det möjligt att sortera information och avvisa all onödig. Resultatet blir att erhålla data av hög kvalitet som kommer att vara användbar inte bara i affärer utan också i vardagen. 6f245b
Vad är dataanalys? 6z692e
Optimera datakvalitet är en viktig del av framgången för alla företag. Detta gör att du kan arbeta med korrekt, unik och pålitlig information som hjälper dig att fatta rätt affärsbeslut. Detta är vad dataanalys gör. Denna riktning tillhandahåller extrahering av viss information som verksamheten behöver från den allmänna uppsättningen. Det hjälper till att analysera den nuvarande situationen, vidta åtgärder för att förbättra den och göra planer för framtiden.
Dataanalys är ett komplext område. Den bygger på många olika kunskapsområden som låter dig analysera tillgänglig information. Specialister som arbetar i denna riktning tillämpar en mängd olika tekniker och involverar artificiell intelligens i sitt arbete. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt att utföra dussintals datamanipulationer och maximera deras kvalitet.
Hur mäter man datakvalitet? 496h49
Numera används det traditionella arbetssättet för att mäta datakvalitet. Det handlar om att utvärdera den mottagna informationen och jämföra den med standarder. Den senare kan vara allmän eller självinstallerad. I det andra fallet kommer de att vara styvare, vilket kommer att göra data av högsta kvalitet. Mätningsprocessen är komplex och i flera steg. Det kännetecknas av att kontrollera informationen för överensstämmelse med följande kvalitetskriterier:
1. Noggrannhet. En viktig del av all dataanalys är att kontrollera om de är korrekta. Denna egenskap visar överensstämmelsen mellan den eller den informationen till verkligheten. Verifiering utförs genom att analysera insamlad data och studera den i flera tillförlitliga källor. Det slutliga resultatet gör det möjligt att se det verkliga läget och fatta beslut utifrån den aktuella situationen.
2. Relevans. I de flesta fall har informationen ett utgångsdatum. På grund av detta kommer data som var användbar igår att bli värdelös i morgon. För att förhindra att detta händer kontrolleras informationen för relevans. Det kännetecknar överensstämmelsen mellan data till en viss tidpunkt. Att kontrollera enligt detta kriterium eliminerar möjligheten att hamna i mängden föråldrad och irrelevant, för tillfället, information.
3. Unikhet. Information kommer att vara till liten nytta om den inte är unik. Om den används ökar risken för att fatta felaktiga beslut som minskar intäkterna och skadar företagets rykte. Datans unika karaktär säkerställer att det inte finns några identiska värden i några andra källor. Tack vare detta är det möjligt att förenkla identifieringen och minska risken för dataspoofing.
4. Fullständighet. När man arbetar med stora datamängder är det viktigt att de är kompletta. Denna egenskap förstås som närvaron av absolut all information, varav en del kanske inte används alls. Dessutom gör fullständigheten det möjligt att hitta all information av intresse utan ytterligare manipulationer.
5. Efterlevnad. Informationen kommer att hålla hög kvalitet om den möter verksamhetens behov. Därför är det viktigt att den data som används endast täcker de aspekter som är av intresse för företaget (till exempel antalet försäljningar av en viss produkt). Om informationen som tillhandahålls tillhör en annan kategori, kommer den att vara värdelös.
6. Relation. När du mäter datakvalitet, glöm inte en sådan indikator som förhållandet. Det är särskilt viktigt i de fall den information som utarbetas avser arbete med klienter. Tack vare honom är det möjligt att upprätta ett förhållande mellan en persons namn och hans personuppgifter, vilket förenklar identifieringsprocessen och gör att du snabbt kan få all nödvändig information för att utföra vissa åtgärder (till exempel lägga en beställning, genomföra en transaktion , etc.).
Mycket ofta används ytterligare kriterier för att mäta datakvalitet. Alla låter dig ge information om vissa fastigheter som uppfyller verksamhetens behov. Ju fler sådana verifieringskriterier det finns, desto bättre blir informationen. Men i det här fallet kommer tiden för databeredning att öka och processen för deras analys kommer att bli mer komplicerad.
Allt insamlat material kontrolleras för problem. De har en negativ inverkan på informationens kvalitet, vilket gör den till en mindre värdefull resurs.
Problem med data av dålig kvalitet:
1. . Många experter anser att denna brist på information är den huvudsakliga. Det kännetecknas av frånvaron av vissa uppgifter som kan vara viktiga för verksamheten. Sådana utelämnanden försämrar märkbart kvaliteten på det valda materialet och gör användningen olämplig.
2. Kopior. Information kopieras och omvandlas upprepade gånger på olika sätt. På grund av detta uppstår ofta dubbletter, vilket kraftigt minskar kvaliteten på datamatrisen. Närvaron av ett sådant problem är en obehaglig överraskning. Det påverkar många aspekter negativt och skapar många problem för företagen.
3. Motsägelser. Samma information i dussintals källor kan vara olika. Sådana motsägelser tvingar fram ytterligare kontroller och analyser av en stor mängd data. Detta medför vissa ekonomiska och anseendeförluster för verksamheten.
4. Anomalier. Det är omöjligt att röra sig snabbare än ljusets hastighet. En liknande regel är typisk för en rad kvalitativa data. Den kan inte innehålla värden som skulle överskrida maxgränserna och motsäga sunt förnuft. Sådana uppgifter finns dock ibland fortfarande. På grund av dem måste du utföra ytterligare analys av information och spendera dyrbar tid på att radera dem.
5. Felaktiga format. Olika länder runt om i världen använder sina egna dataformat. Vid insamling av information från ett stort antal källor uppstår därför inkonsekvenser. Att bli av med dem är ett verkligt problem, som tar mycket tid och ansträngning.
En enorm mängd information kan förvirra företagare, vilket gör att de styrs av information av dålig kvalitet och fattar fel beslut. För att välja och sortera det används dataanalys. Denna process är komplex och kostsam ur alla synvinklar. Samtidigt låter det dig få värdefull data som kommer att bli grunden för din verksamhets snabba utveckling och välstånd.