5 af de mest typiske problemer med datakvalitet

| Sponsoreret |

Beslutningstagning, kunderelationer, marketingindsatsens troværdighed og andre områder lider alt sammen, når en virksomheds data er af dårlig kvalitet. Du kan forbedre din organisations kapacitet til dataanalyse og beslutningstagning ved at rette fejl og uoverensstemmelser i dine data ved at bruge vores guide om de fem mest typiske problemer med datakvalitet.

Problemer med kvaliteten af ​​dataene kan potentielt forårsage problemer. En betydelig del af e-handelssystemer i realtid kan gå ned når som helst! Hvorfor sker det? Nå, hjemmesiden forventer måske alfabetiske bogstaver i kommentarfeltet. Fordi der er et ulæseligt "TAB"-tegn, producerer det en kædereaktion af systemfejl. Datakvalitetsprofessionelle får et kick ud af disse problemer, og virksomhedsledere og seniorledere bør være bange for, at de vil påvirke deres virksomheder. Den gennemsnitlige person vil måske finde det kedeligt at tænke på, at "TAB"-tegn kan være betydelige nok til at nedbryde et websted.

Vi har konkluderet, at selv et lille datakvalitetsproblem midlertidigt kan lamme en virksomhed. Et naturligt opfølgende spørgsmål er, "hvad forårsager disse datakvalitetsproblemer i første omgang?" Nogle almindelige problemer med datakvalitet er som følger.

Hvorfor har jeg problemer med mine data?

Over tid kan der opstå problemer i et datasæt i mange former. Men en vis mængde data af lav kvalitet er desværre uundgåelig. De fleste problemer med datakvalitet kan spores tilbage til, da operatørerne først indtastede det. Dette kan være på grund af fejl i din dataindsamlingsmetode eller nøjagtigheden af ​​den person, der indtaster dataene. Andre problemer kan opstå over tid, som påvirker din nuværende database, efterhånden som formateringsstandarder ændres eller forbrugeroplysninger ændres. Hvis der opstår problemer, kan din virksomhed let identificere og løse dem med datainput, ledelsesstrategi og de relevante værktøjer.

Hyppigste problemer med datakvalitet

Flere hyppige problemer kan forringe kvaliteten af ​​dine data, lige fra fejl under dataindsamling til forældede oplysninger. At holde øje med datakvalitetsproblemer og opbygge mekanismer til at løse dem er afgørende, da de praktisk talt er uundgåelige, men kan blive rettet. Følgende er de mest typiske problemer, der opstår, mens der indsamles oplysninger og opbevares en database for en virksomhed.

1. Manglende eller ufærdige oplysninger

Glemmer du at besvare et spørgsmål eller skynde dig helt igennem formularen? Det er alt for almindelige hændelser under dataindtastning. Din virksomhed kan ikke få et fuldstændigt billede af dine forbrugeroplysninger eller drage pålidelige slutninger ud fra dataene, hvis de mangler.

Heldigvis kan virksomheder hurtigt løse dette problem ved at anvende software, der kan oprette obligatoriske felter. Programmet tillader ikke, at formularen indsendes, før alle felter er udfyldt. Formularer og forespørgsler kan med fordel tilføje regler for at løse dette problem. Afhængigt af forespørgslen kan sådanne begrænsninger omfatte ikke at tillade visse tegn eller at kræve brug af numeriske felter eller felter, der er beregnet til penge eller datoer. Disse teknikker er en glimrende illustration af forebyggende foranstaltninger, som brugere kan tage for at forbedre datakvaliteten, før de nogensinde indtastes i databasen.

2. Dataduplikering

Et af de mest almindelige problemer med datakvalitet, der påvirker organisationer, er tilstedeværelsen af ​​duplikerede poster. Når virksomheder bruger forskellige dataindsamlingsværktøjer og -teknikker, er duplikatinformation uundgåelig. Et system, der rutinemæssigt kontrollerer for duplikerede data i en database, er essentielt, når man håndterer en stor mængde data indsamlet via personlige kontakter, telefonopkald og onlineformularer.

Når tidligere indsamlede forbrugerdata gennemgår revisioner, er dubletter typisk det utilsigtede resultat. For eksempel kan en kundes e-mailadresse være påkrævet for at finde deres konto. Når systemet ikke længere accepterer en brugers nuværende e-mailadresse, kan de vælge at oprette en ny konto i stedet for at opdatere den eksisterende.

Din virksomhed skal købe et program til at fjerne dubletter og flette lignende poster. Da din virksomhed modtager så stor en mængde data, ville det være kedeligt og urealistisk tidskrævende at løse dette problem.

3. Formatinkonsistens

Fejl i formatering af enorme mængder data forårsaget af datoer, adresser og tal kan være frustrerende. Manuel indtastning af en dato (for noget som en fødselsdato) giver mulighed for forskellige kombinationer, herunder to-cifrede måneder og dage, et-cifrede måneder og dage, to-cifrede år, fire-cifrede år og en blanding af hver, med eller uden separatorer. Hvad med, når folk skriver "O" for "0" eller "I" for "1"? Datoen kan være stavet forkert eller skrevet i et ikke-standardformat, hvis folk staver det fuldt ud, som i "1. maj 2016".

Selv adresser påvirkes, da nogle poster kan have postnummeret et andet sted end det, der er korrekt. Når data ikke formateres konsekvent, bliver det sværere at generere rapporter, udføre analyser og foretage meningsfulde sammenligninger. På grund af potentialet for mange formateringsfejl er det vigtigt at evaluere og rense data rutinemæssigt. Adressevalideringsværktøjer er kun ét eksempel på datarensningsværktøjer, som virksomheder kan bruge til at eliminere datainkonsistens og forbedre forskningskvaliteten.

4. Fejl

En af de mest udbredte kilder til problemer med datakvalitet er folk, der laver fejl, mens de udfylder formularer. Menneskelige fejl er uundgåelige i enhver datainputproces; derfor må skylden ikke ligge hos nogen. Ikke desto mindre er dette et alvorligt problem, der skal løses. Selvom teknologiske fremskridt har hjulpet med at afbøde virkningerne af menneskelige fejl, er mennesker stadig afgørende for processen. Fejl ved at indtaste eller indtaste data i det forkerte felt, såsom at en persons navn indtastes i kolonnen "adresse", er almindelige. Nogle gange indtaster folk også med vilje falske oplysninger, springer over et nødvendigt felt og indsender formularen. På trods af den iboende sandsynlighed for sådanne fejl, kan brugere tage nogle skridt for at afbøde deres indvirkning.

5. En række sprog og målesystemer

Måden information håndteres og bruges på er blevet dybt påvirket af globaliseringen. Der er behov for en strengere optagelsespolitik. Som følge heraf skal hvert system klart definere måleenheder og en metode til at advare om mulige unøjagtigheder, især for virksomheder med forbrugere og datainput-fagfolk i mange lande. Fejl i lagerordrer er mere almindelige, når opmærksomheden på detaljer mangler. En fejl i enheder kan have alvorlige konsekvenser, såsom at bruge for lidt eller for meget stof. Virksomheder skal etablere ensartede datakvalitetsstandarder, der tager højde for forskellige metrikker som vægt, længder, afstande og valutaer.

Forbedring af kvaliteten af ​​dine data, og hvordan du løser dem

Hvis din virksomhed regelmæssigt indsamler nye kundeoplysninger eller opbevarer en database i lang tid, kan du være sikker på, at der vil opstå problemer med datakvaliteten. Den gode nyhed er, at flere værktøjer er tilgængelige til at lette dataindsamling og administration. E-mail tilsyn Datakvalitet er et værdifuldt værktøj til at forhindre dataindtastningsfejl og rydde op i eksisterende datasæt.