معیارهای کیفیت داده چیست؟ (با موارد استفاده و ۴ نوع)

بسیاری از اعضای کسب و کار، مانند مدیران فروش و مدیران سطح ارشد، از معیارهای کیفیت داده برای کمک به بهبود عملکرد فروش تیم خود و دستیابی به نتایج بهتر استفاده می کنند. انواع مختلفی از معیارهای کیفیت داده وجود دارد و هر کدام اهداف مختلفی دارند. یادگیری در مورد معیارهای کیفیت داده ممکن است به شما کمک کند از آنها در تیم خود استفاده کنید و اطلاعات مرتبط بیشتری را جمع آوری کنید که می توانید از آنها برای افزایش فروش استفاده کنید.

در این مقاله از ایوسی، معیارهای کیفیت داده را تعریف می‌کنیم، روش‌های استفاده از آن‌ها را شرح می‌دهیم و انواع مختلفی را که معمولاً کسب‌وکارها استفاده می‌کنند فهرست می‌کنیم.

معیارهای کیفیت داده چیست؟

معیارهای کیفیت داده ها شاخص هایی هستند که می توانید از آنها برای ارزیابی کیفیت داده ها استفاده کنید. آنها می توانند به شما کمک کنند تا بین داده های با کیفیت بالا و با کیفیت پایین تمایز قائل شوید و می توانند تصمیماتی را که به بازاریابی یا تخصیص منابع مربوط می شود، اطلاع دهند. شما می توانید معیارهای کیفیت داده را در بخش های مختلفی از جمله مراقبت های بهداشتی، دانشگاهی، مالی، فناوری و بیمه اعمال کنید.

مرتبط: تجزیه و تحلیل داده ها: هدف و تکنیک ها

روش‌هایی که کسب‌وکارها از معیارهای کیفیت داده استفاده می‌کنند

در اینجا چندین روش وجود دارد که مشاغل می توانند از معیارهای کیفیت داده استفاده کنند:

تعیین اهداف کیفیت داده

ممکن است بخواهید پس از ممیزی داخلی یا شکایت مشتری یک هدف کیفیت داده را تعیین کنید. یک هدف می تواند به شما در اندازه گیری موفقیت یک طرح کیفیت داده در یک دوره زمانی کمک کند. به عنوان مثال، فرض کنید بخش خدمات مشتری شما تعدادی شکایت از مشتریان در مورد اطلاعات آدرس نادرست دریافت می کند. سپس ممکن است تصمیم بگیرید که هدفی را برای بهبود دقت آدرس تا ۲۰ درصد در سه ماهه بعدی تعیین کنید.

مرتبط: ۱۸ مهارت کلیدی برای تحلیلگران داده

ارزیابی کیفیت داده ها

شما می توانید با مطالعه سوابق تاریخی و تجزیه و تحلیل اطلاعاتی که در مورد مشتریان و فرآیندهای کسب و کار خود در طول زمان نگهداری می کنید، ارزیابی کیفیت داده ها را انجام دهید. این بررسی می تواند مشکلات بالقوه و راه های بهبود کیفیت داده ها را شناسایی کند. همچنین می‌توانید یک سیستم اندازه‌گیری برای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل آمار کیفیت داده‌هایی که در اختیار دارید راه‌اندازی کنید.

موارد مرتبط: چگونه به یک تحلیلگر داده تبدیل شویم: به علاوه مهارت ها و …

انتظارات خدمات مشتری را افزایش دهید

با تعیین اهداف شفاف کیفیت داده، می توانید کارکنان خدمات مشتری خود را در مورد مسائل مربوط به کیفیت داده که ممکن است به طور منظم با آنها مواجه شوند، آموزش دهید. با آمادگی کافی، می توانید نیازهای مشتری را بهتر برطرف کنید. به عنوان مثال، ممکن است با تعیین هدفی برای کاهش تعداد مشتریانی که اطلاعات نادرست را گزارش می‌کنند، تعداد تماس‌های خدمات مشتری مربوط به آدرس و اطلاعات حساب را کاهش دهید.

مرتبط: ۷ نوع تکنیک تحلیل آماری (و مراحل فرآیند)

۴ نوع معیار کیفیت داده

در اینجا چندین نوع معیار کیفیت داده وجود دارد.

۱. معیارهای دقت

این معیارها به شما کمک می کند تا صحت داده های خود را ارزیابی کنید. دقت داده ها معیاری است که نشان می دهد چقدر داده های شما با واقعیت هایی که نشان می دهد مطابقت دارد. هرچه داده های دقیق تری داشته باشید، درک بهتری از آن اطلاعات خواهید داشت. یکی از انواع متریک دقت، دقت است. دقت، نسبت عناصر داده واقعی را که ثبت یا ذخیره می‌کنید، تعیین می‌کند. به عنوان مثال، اگر ۱۰۰ کارمند دارید اما فقط جزئیات ۸۰ کارمند را ثبت می کنید، ۸۰ درصد دقت دارید.

یادآوری نوع دیگری از متریک دقت است که تعداد موارد موجود در یک لیست و تعداد موارد مرتبط با انواع خاصی از تجزیه و تحلیل را اندازه می‌گیرد. شما می توانید آن را به عنوان نسبتی بین تعداد موارد صحیح و تعداد کل مواردی که با معیارهایی که برای مطابقت نتایج تعیین کرده اید مطابقت دارد محاسبه کنید. برخی از مدیران فروش ممکن است از معیارهای دقت مانند صدک و انحراف استاندارد نیز استفاده کنند. صدک معیاری است از میزان احتمال اینکه یک مقدار در مجموعه داده های شما به مقادیر هدف دست یابد، در حالی که انحراف استاندارد اندازه گیری میزان پراکندگی مقادیر از نقطه میانی آنها است.

مطالب مرتبط:  ۴۹ سؤال مصاحبه تجزیه و تحلیل داده (با نمونه پاسخ)

۲. معیارهای یکپارچگی

معیارهای یکپارچگی به شما کمک می کند تا یکپارچگی داده های خود را هنگام انتقال بین سیستم های مختلف ارزیابی کنید. یکپارچگی داده بالا به شما امکان می دهد تحلیل دقیق تری انجام دهید و به شما امکان می دهد انتظارات مشتریان خود را بهتر برآورده کنید. اگر هنگام انتقال داده های خود به مکان های مختلف، هیچ تغییر ناخواسته ای را تجربه نکردید، از یکپارچگی بالایی برخوردار است.

یکی از راه‌های اندازه‌گیری یکپارچگی داده‌های شما، انجام ممیزی تراکنش است. این نوع حسابرسی می تواند به شما اطلاع دهد که چه تعداد از تراکنش ها از تمام قوانین تعریف شده پیروی نمی کنند. به عنوان مثال، اگر مشتری از یک شرکت بیمه بازدید کند و بدون ارائه شماره تلفن درخواستی را پر کند، اما بعداً از شرکت درخواست کننده شماره تلفنی دریافت کند، ممکن است برنامه در فرآیند ورود اطلاعات با خطا مواجه شود. مقادیر تهی و نقاط داده از دست رفته نیز می توانند نمونه هایی از داده های با یکپارچگی پایین را نشان دهند.

مرتبط: تخصص علم داده: مزایا، انواع و نکات

۳. معیارهای سازگاری

معیارهای سازگاری به شما کمک می کند ارزیابی کنید که آیا مقادیر موجود در مجموعه داده شما با مقادیری که قبلاً ثبت و ذخیره کرده اید مطابقت دارد یا خیر. سازگاری به شما امکان می دهد با اطمینان از ثابت ماندن همه داده ها، کیفیت داده ها را بهبود بخشید. یکی از معیارهای مهم ثبات، ثبات تاریخ است. سازگاری تاریخ اندازه‌گیری می‌کند که چه تعداد تاریخ در یک مجموعه داده خارج از محدوده تاریخی آن‌ها قرار می‌گیرد. سازگاری عددی می تواند به شما بگوید که چند مقدار در یک مجموعه داده با محدوده مورد انتظار متفاوت است.

مطالب مرتبط: مدیریت داده چیست؟

۴. معیارهای کامل بودن

معیارهای کامل بودن به شما کمک می کند جامعیت داده های خود را ارزیابی کنید. کامل بودن داده ها معیاری است که نشان می دهد چه مقدار از یک مجموعه داده معین کامل، دقیق و معرف است. شما می توانید از این ارزیابی برای شناسایی شکاف های احتمالی در داده های خود و تعیین نحوه پر کردن این شکاف ها استفاده کنید.

یکی از معیارهای مهم برای کامل بودن داده ها، حداقل وقوع است. این متریک به شما می گوید که چند مقدار در یک مجموعه داده کمتر از تعداد مشخص شده رخ می دهد. یکی دیگر از معیارهای کامل بودن که متخصصان از آن استفاده می کنند، حداکثر تاخیر زمانی است. حداکثر تأخیر زمانی، زمان بین زمانی که یک رویداد رخ می دهد و زمانی که آن را در سیستم خود ثبت می کنید، اندازه گیری می کند. ایده آل است که تاخیر زمانی کمتری داشته باشید، زیرا می تواند تفاوت های کمتری را بین مجموعه داده های اولیه و تکراری نشان دهد.

مرتبط: ۳۸ سوال برتر مصاحبه تحلیلگر داده