5 van de meest voorkomende problemen met gegevenskwaliteit

| Gesponsorde |

Besluitvorming, klantrelaties, de geloofwaardigheid van marketinginspanningen en andere gebieden hebben er allemaal onder te lijden als de gegevens van een bedrijf van slechte kwaliteit zijn. U kunt de capaciteit van uw organisatie voor gegevensanalyse en besluitvorming verbeteren door bugs en inconsistenties in uw gegevens op te lossen met behulp van onze gids over de vijf meest voorkomende problemen met gegevenskwaliteit.

Problemen met de kwaliteit van de gegevens kunnen mogelijk problemen veroorzaken. Een aanzienlijk deel van de realtime e-commercesystemen kan elk moment uitvallen! Waarom gebeurt dat? Welnu, de website verwacht mogelijk alfabetische letters in het opmerkingengebied. Omdat er een onleesbaar "TAB" -teken is, veroorzaakt dit een kettingreactie van systeemstoringen. Professionals op het gebied van datakwaliteit krijgen een kick van deze problemen, en bedrijfsleiders en senior managers zouden doodsbang moeten zijn dat ze hun bedrijf zullen beïnvloeden. De gemiddelde persoon vindt het misschien saai om te bedenken dat "TAB" -tekens significant genoeg kunnen zijn om een ​​website te laten crashen.

We zijn tot de conclusie gekomen dat zelfs een klein probleem met de gegevenskwaliteit een bedrijf tijdelijk kan lamleggen. Een natuurlijke vervolgvraag is: "Wat veroorzaakt deze problemen met de gegevenskwaliteit in de eerste plaats?" Enkele veelvoorkomende problemen met gegevenskwaliteit zijn de volgende.

Waarom heb ik problemen met mijn gegevens?

Na verloop van tijd kunnen er problemen ontstaan ​​in een dataset in vele vormen. Een zekere hoeveelheid data van lage kwaliteit is echter helaas onvermijdelijk. De meeste problemen met de gegevenskwaliteit zijn terug te voeren op het moment waarop operators deze voor het eerst invoerden. Dit kan komen door gebreken in uw methode voor het verzamelen van gegevens of de nauwkeurigheid van de persoon die de gegevens invoert. In de loop van de tijd kunnen er andere problemen ontstaan, die van invloed zijn op uw huidige database, wanneer de opmaakstandaarden veranderen of de consumenteninformatie verandert. Als zich problemen voordoen, kan uw bedrijf deze gemakkelijk identificeren en oplossen met gegevensinvoer, managementstrategie en de juiste tools.

Meest voorkomende problemen met datakwaliteit

Verschillende veelvoorkomende problemen kunnen de kwaliteit van uw gegevens aantasten, van fouten tijdens het verzamelen van gegevens tot verouderde informatie. Het in de gaten houden van problemen met de gegevenskwaliteit en het bouwen van mechanismen om deze op te lossen, is van cruciaal belang, aangezien ze praktisch onvermijdelijk zijn, maar mogelijk kunnen worden opgelost. Hieronder volgen de meest voorkomende problemen die zich voordoen bij het verzamelen van informatie en het bijhouden van een database voor een bedrijf.

1. Ontbrekende of onvoltooide informatie

Vergeten een vraag te beantwoorden of het formulier helemaal af te werken? Dat zijn maar al te vaak voorkomende gebeurtenissen tijdens het invoeren van gegevens. Uw bedrijf kan geen volledig beeld krijgen van uw consumenteninformatie of betrouwbare conclusies trekken uit de gegevens als deze ontbreken.

Gelukkig kunnen bedrijven dit probleem snel oplossen door software te gebruiken die verplichte velden kan instellen. Het programma staat niet toe dat het formulier wordt verzonden totdat alle velden zijn ingevuld. Formulieren en vragen kunnen baat hebben bij het toevoegen van regels om dit probleem aan te pakken. Afhankelijk van de vraag kunnen dergelijke beperkingen zijn dat bepaalde tekens niet zijn toegestaan ​​of dat alleen numerieke velden of velden voor geld of datums moeten worden gebruikt. Deze technieken zijn een uitstekende illustratie van preventieve maatregelen die gebruikers kunnen nemen om de gegevenskwaliteit te verbeteren voordat ze ooit in de database worden ingevoerd.

2. Gegevensduplicatie

Een van de meest voorkomende problemen met gegevenskwaliteit waar organisaties mee te maken hebben, is de aanwezigheid van dubbele records. Wanneer bedrijven verschillende tools en technieken voor het verzamelen van gegevens gebruiken, is dubbele informatie onontkoombaar. Een systeem dat routinematig controleert op dubbele gegevens in een database is essentieel bij het omgaan met een grote hoeveelheid gegevens die zijn verzameld via persoonlijke contacten, telefoontjes en online formulieren.

Wanneer eerder verzamelde consumentengegevens worden herzien, zijn duplicaten doorgaans het onbedoelde resultaat. Het e-mailadres van een klant kan bijvoorbeeld nodig zijn om zijn account te vinden. Wanneer het systeem het huidige e-mailadres van een gebruiker niet langer accepteert, kan deze ervoor kiezen een nieuw account aan te maken in plaats van het bestaande bij te werken.

Uw bedrijf moet een programma aanschaffen om duplicaten te verwijderen en vergelijkbare records samen te voegen. Aangezien uw bedrijf zo'n grote hoeveelheid gegevens ontvangt, zou het vervelend en onrealistisch tijdrovend zijn om dit probleem op te lossen.

3. Formaat inconsistentie

Fouten bij het formatteren van enorme hoeveelheden gegevens veroorzaakt door datums, adressen en getallen kunnen frustrerend zijn. Het handmatig invoeren van een datum (voor zoiets als een geboortedatum) maakt verschillende combinaties mogelijk, waaronder tweecijferige maanden en dagen, eencijferige maanden en dagen, tweecijferige jaren, viercijferige jaren en een combinatie van elk, met of zonder scheidingstekens. Hoe zit het als mensen "O" schrijven voor "0" of "I" voor "1"? De datum is mogelijk verkeerd gespeld of geschreven in een niet-standaard formaat als mensen deze volledig spellen, zoals in '1 mei 2016'.

Zelfs adressen worden beïnvloed, aangezien sommige vermeldingen de postcode op een andere locatie kunnen hebben dan wat correct is. Wanneer gegevens niet consistent zijn opgemaakt, wordt het moeilijker om rapporten te genereren, analyses uit te voeren en zinvolle vergelijkingen te maken. Vanwege de kans op veel opmaakfouten, is het essentieel om gegevens routinematig te evalueren en op te schonen. Adresvalidatietools zijn slechts één voorbeeld van tools voor het opschonen van gegevens die bedrijven kunnen gebruiken om gegevensinconsistenties te elimineren en de onderzoekskwaliteit te verbeteren.

4. Fouten

Een van de meest voorkomende oorzaken van problemen met gegevenskwaliteit zijn mensen die fouten maken bij het invullen van formulieren. Menselijke fouten zijn onvermijdelijk in elk gegevensinvoerproces; daarom kan de schuld bij niemand liggen. Toch is dit een ernstig probleem dat moet worden aangepakt. Hoewel technologische vooruitgang heeft bijgedragen aan het verminderen van de effecten van menselijke fouten, zijn mensen nog steeds cruciaal voor het proces. Fouten bij het typen of invoeren van gegevens in het onjuiste veld, zoals het invoeren van de naam van een persoon in de kolom 'adres', komen vaak voor. Ook voeren mensen soms moedwillig valse informatie in, slaan een benodigd veld over en verzenden het formulier. Ondanks de inherente waarschijnlijkheid van dergelijke fouten, kunnen gebruikers enkele stappen ondernemen om de impact ervan te verminderen.

5. Een verscheidenheid aan talen en meetsystemen

De manier waarop informatie wordt behandeld en gebruikt, is sterk beïnvloed door globalisering. Een strenger toelatingsbeleid is nodig. Als gevolg hiervan moet elk systeem duidelijk meeteenheden definiëren en een methode om mogelijke onnauwkeurigheden te signaleren, vooral voor bedrijven met consumenten en data-invoerprofessionals in veel landen. Fouten in inventarisorders komen vaker voor wanneer aandacht voor detail ontbreekt. Een fout in eenheden kan ernstige gevolgen hebben, zoals het gebruik van te weinig of te veel stof. Bedrijven moeten uniforme normen voor gegevenskwaliteit opstellen die rekening houden met verschillende statistieken, zoals gewichten, lengtes, afstanden en valuta's.

De kwaliteit van uw gegevens verbeteren en hoe u deze kunt oplossen

Als uw bedrijf regelmatig nieuwe klantinformatie verzamelt of een database lange tijd bijhoudt, kunt u erop vertrouwen dat er problemen met de gegevenskwaliteit zullen optreden. Het goede nieuws is dat er verschillende tools beschikbaar zijn om het verzamelen en beheren van gegevens te vergemakkelijken. E-mail toezicht Datakwaliteit is een waardevol hulpmiddel om fouten bij het invoeren van gegevens te voorkomen en bestaande datasets op te schonen.