Schlechte Datenqualität führt zu wichtige und vielfältige Probleme die das Unternehmen auf sehr vielen Ebenen betreffen, von der Verschlechterung des Unternehmensimages oder ineffizienter Entscheidungsfindung bis hin zum Umsatzrückgang, schlechtes Kundenmanagement, die Wiederholung von Kostenüberschreitungen bzw, neben anderen häufigen Folgen, Nichteinhaltung von Vorschriften.
Wenn ein Unternehmen nicht kontrolliert, dass die Qualität der Informationen angemessen ist, um das ordnungsgemäße Funktionieren des Unternehmens zu gewährleisten, auf die eine oder andere Weise wird es unter den Auswirkungen leiden, die Fehler in den Daten erzeugen. In Wirklichkeit, Probleme mit der Datenqualität Sie tragen eine Reihe von Risiken, und sie tun es in jeder Organisation anders, Bei der Suche nach Lösungen ist daher eine Prüfung erforderlich die eigentliche Wirkung dieser geringen Datenqualität.
Bei der Feststellung von Verlusten, Es geht darum, einen bestimmten Weg zu finden wie wirkt diese geringe Datenqualität auf Aspekte aller Art, als regulatorische Compliance, Kostenüberschreitungen, Verzögerungen, Arbeitsbelastung, Entscheidungseffizienz, Verluste, Kundendienst, Profitverlust, Informationsintegration, Rechengenauigkeit, Privatsphäre bzw, als Beispiel, Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens.
Ursachen für schlechte Datenqualität
Es gibt viele Ursachen, die die schlechte Qualität der Daten erzeugen und erklären: Migrationen, Dateneingabe, die Volumenzunahme u Vielfalt der Quellen, Prozessautomatisierung, Ladefehler in Transaktionssystemen, externe Daten bzw, unter anderen, Erstellen neuer Anwendungen.
Es ist wichtig zu wissen, wo diese schlechte Qualität entsteht, die Wurzeln des Problems, in Wirklichkeit, um möglichst effektive Lösungen anzuwenden. Denken wir daran, obwohl ein Datenqualitätsprojekt nachverfolgt werden muss, um die Ergebnisse auf einem optimalen Niveau zu halten, das die Qualität der Qualität ist technisch und wirtschaftlich nicht machbar.
Ziel: Umsetzung eines Datenqualitätsprojekts
Die Antwort auf diese Probleme ist die Implementierung von Qualitätsprozessen, die an die Bedürfnisse des Unternehmens angepasst sind., basierend auf Lebenszykluskontrolle Datenqualität durch Struktur und Profil und inhaltliche Sauberkeit. Allgemein, Die Schritte sind in verschiedene Aktionen unterteilt, in logischer Reihenfolge durchgeführt: herausfinden, analysieren / Gründen, entwickeln, prüfen / analysieren und überwachen. Im Idealfall, zur selben Zeit, Die Antwort muss global sein, nicht abteilungsbezogen, wenn nicht von Anfang an, wenigstens, langfristig.
Gleichzeitig mit der Umsetzung eines Datenqualitätsprojekts, Um Verluste in Gewinne umzuwandeln, bedarf es angemessener personeller Ressourcen und modernster Technologien. Sobald eine erfolgreiche Bewerbung erreicht ist, als Belohnung für Mühe und Investition, Die Vorteile werden kommen.
Leistungen entstehen für eine umfassende Verbesserung des Unternehmens. Produktivität wird gewonnen, Wettbewerbsfähigkeit und Kundenbindung, was sich in Schlüsselaspekten wie Kundenbindung niederschlagen wird, Bildverbesserung, Bessere Kontrolle der Datenqualität -Erkennung fehlerhafter und doppelter Informationen-, Kosteneinsparungen, agilere und effizientere Verwaltung, Reduzierung der Handbücher. Arbeit an der Erstellung von Berichten, Datensicherheit, bessere Entscheidungsfindung und Datennutzung für das Wissensmanagement.
Bildquelle: ddpavumba / FreeDigitalPhotos.net
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