Într-unul dintre articolele noastre anterioare, “Date eronate. Care sunt consecințele utilizării datelor eronate?”, am investigat cauzele erorilor de date și efectele utilizării datelor incorecte în scopuri comerciale. De data aceasta, vom vorbi despre asigurarea unei calități ridicate a datelor și vom explica ce este validarea datelor. Citiți mai departe pentru a afla care sunt etapele validării datelor și de ce nu ar trebui să uitați niciodată despre asta în cadrul task-urilor dvs.!
Validarea datelor este un proces de verificare, corectare și ștergere a datelor incorecte, incomplete, deteriorate, duplicate sau formatate incorect.
Validarea datelor explicată
Validarea este o parte esențială a lucrului cu date. Datele bine pregătite facilitează lucrul cu acestea. Presupunând că acestea ajung să fie gestionate de o persoană competentă, astfel de date asigură că rezultatele muncii dumneavoastră sunt de încredere.
Validarea are multe etape și finalizarea manuală a procesului necesită foarte mult timp. Deci, dacă lucrați cu seturi de date mari sau deseori trebuie să verificați calitatea acestora, ar trebui să luați în considerare automatizarea. Acesta parcurge etapele descrise mai jos fără să vă dați seama și vă permite să începeți rapid munca corectă cu datele.
Care sunt etapele validării datelor?
În această etapă, puteți adăuga și alte atribute pe baza datelor pe care le aveți deja, de exemplu, definiți sexul pe baza numelui persoanei, adăugați un cod poștal sau un județ care lipsește pe baza numelui orașului etc.
Date de înaltă calitate – ce înseamnă?
Să o spunem din nou – este extrem de important să folosiți date de înaltă calitate, fie pentru lucru, pentru formarea de opinii sau pentru a lua decizii. Dar ce înseamnă? Care sunt caracteristicile datelor fine?
Sunt de încredere
Când căutați știri recente, cel mai probabil încercați să le obțineți din surse considerate de încredere și veridice. De asemenea, ar trebui să alegeți numai acele seturi de date despre care știți că sunt credibile.
Sunt actualizate
În mare parte, depinde de o anumită industrie sau domeniu în ceea ce privește datele care pot fi considerate actualizate. Important este să lucrați cu cele mai recente date. Analizele bazate pe date învechite nu sunt prea utile.
Sunt consecvente
Aceasta înseamnă că datele din diferite surse legate de un singur atribut se completează reciproc și, împreună, oferă o perspectivă mai largă. Consistența poate fi legată și de datele dintr-un singur set. În acest caz, este vorba despre integritatea de ex. nomenclatura sau metodele de definire a unor parametri specifici.
Sunt relevante
Datele trebuie să fie importante și valoroase pentru proiect. De asemenea, ar trebui să ajute la rezolvarea unei probleme specifice.
Sunt exacte
Datele trebuie salvate în formatul potrivit și folosind un model de date adecvat, precum și standarde și unități consistente.
Sunt complete
Datele trebuie să conțină toate elementele sau atributele necesare și nu pot lipsi niciuna dintre ele.
De ce ar trebui să asigurați calitatea înaltă a datelor
După cum am menționat deja, nu puteți obține rezultatele dorite în lucrul cu date dacă utilizați seturi de calitate slabă. Dacă analiza dumneavoastră se bazează pe date incomplete, învechite, nesigure în format greșit, rezultatele vor fi la fel de slabe.
Verificarea datelor înainte de a le folosi în munca dvs. nu este doar recomandată, ci este necesară. De ce?
Colectarea manuală a datelor și actualizările sunt foarte predispuse la erori: greșeli de scriere, înregistrări duplicate și valori greșite. Rezultatele analizelor bazate pe astfel de date sunt incorecte.
Cele mai de succes companii au o utilizare largă de date – datele lor sunt folosite în fiecare zi de echipe interne, dar și de manageri, directori și alți factori de decizie. Doar datele fiabile pot asigura decizii precise de business și pot asigura un avantaj competitiv.
Lucrul cu date neglijate care conțin multe erori este foarte obositor și frustrant. Corectarea lor este consumatoare de timp și obositoare. În plus, dacă datele nu sunt corectate din surse, trebuie să fie repetate ori de câte ori utilizați setul de date dat. Odată cu creșterea bazei de date, este din ce în ce mai greu să lucrați cu date care nu sunt organizate și actualizate în mod regulat.
Procesele care sunt ineficiente din cauza datelor de calitate slabă duc, de asemenea, la pierderi financiare. Acest lucru este legat de munca ineficientă a angajaților, proiecte întârziate, penalități contractuale și simplul fapt că nu poți trece la proiectele pentru noii clienți. Controlul datelor și asigurarea calității lor înalte vă ajută să creșteți eficiența muncii și să reduceți costurile.
Datele actualizate și fiabile deschid noi posibilități. Comportamentul clienților se poate schimba rapid, iar informațiile despre aceste tendințe vă ajută să reacționați rapid și să vă adaptați oferta la noile așteptări. Prin urmare, vă creșteți șansele de a câștiga noi clienți.
7 pași pentru a obține date de înaltă calitate
În cele din urmă, vă împărtășim un scurt ghid despre cum să vă asigurați că datele dvs. sunt întotdeauna de înaltă calitate.
Doriți să aveți mai multă grijă de calitatea datelor dvs.? Contactați-ne pentru a vorbi despre nevoile dvs.
