Sadržaj:

Zašto je kvalitet podataka ključan za prikupljanje statističkih podataka?
Zašto je kvalitet podataka ključan za prikupljanje statističkih podataka?

Video: Zašto je kvalitet podataka ključan za prikupljanje statističkih podataka?

Video: Zašto je kvalitet podataka ključan za prikupljanje statističkih podataka?
Video: How to Start an International Business From NOTHING If I Lost Everything 2024, Novembar
Anonim

visoko- kvalitetnih podataka će osigurati veću efikasnost u pokretanju uspjeha kompanije zbog zavisnosti od odluka zasnovanih na činjenicama, umjesto uobičajene ili ljudske intuicije. Kompletnost: Osigurati da nema praznina u podaci od onoga što je trebalo da se prikupi i šta je zapravo prikupljeno.

Shodno tome, zašto je ključno osigurati kvalitet podataka?

Kvalitet podataka je bitan jer bez visokog- kvalitetnih podataka , ne možete razumjeti niti ostati u kontaktu sa svojim klijentima. U ovom podaci - vođena godinama, lakše je nego ikada prije saznati ključne informacije o trenutnim i potencijalnim kupcima.

Isto tako, šta utiče na kvalitet podataka? Visoko kvalitetnih podataka određuje se optimizacijom kompletnosti, konzistentnosti, tačnosti, valjanosti i pravovremenosti podaci prikupljeno. Prateći najbolju praksu osiguravanja visokog kvalitetnih podataka , kompanije mogu poboljšati svoje operativne procese i organizacionu vidljivost kroz informisane, podaci vođene odluke.

Zbog toga, zašto je važno prikupiti tačne podatke?

Podaci analiza je veoma bitan dio istraživačkog procesa. Prije nastupa podaci analize, istraživači moraju biti sigurni da su brojevi u njihovoj podaci su kao precizan što je moguće. Podaci treba da bude kao precizan , istiniti ili pouzdani koliko god je to moguće ako postoje sumnje u njihovu zbirka , podaci analiza je ugrožena.

Kako osiguravate visok kvalitet podataka?

Kvalitet podataka – jednostavan proces u 6 koraka

  1. Korak 1 – Definicija. Definirajte poslovne ciljeve za poboljšanje kvaliteta podataka, vlasnike podataka/zainteresovane strane, poslovne procese na koje se utiče i pravila podataka.
  2. Korak 2 – Procjena. Procijenite postojeće podatke u odnosu na pravila navedena u koraku definicije.
  3. Korak 3 – Analiza.
  4. Korak 4 – Poboljšanje.
  5. Korak 5 – Implementacija.
  6. Korak 6 – Kontrola.

Preporučuje se: