Big Data ist die Grundlage aller Megatrends, die heute stattfinden.
Chris Lynch, amerikanischer Schriftsteller
In den letzten Jahren haben weltweit immer mehr Unternehmen ihren Kurs auf der Grundlage der Daten festgelegt. Angesichts dieser Abhängigkeit ist es unerlässlich, dass die Daten, mit denen Sie arbeiten, von höchster Qualität sind. Grepsr stellt Unternehmen und Einzelpersonen Daten als Service auf geplante und saubere Weise zur Verfügung.
Daten sind König – so lautet ein altes Sprichwort. Aber um genauer zu sein, sagen wir: „Hochwertige Daten sind der König aller Könige.“ Aber wie unterscheidet man einen mittelmäßigen Datensatz von seinem höherwertigen Gegenstück? Es gibt einige Hauptmerkmale, die jeden Datensatz überlegen machen.
Inhaltsverzeichnis
Genauigkeit
Die Genauigkeit aller Daten bezieht sich darauf, wie korrekt sie das beschreiben reale Bedingungen es soll darstellen, ohne irreführend zu sein. Wenn Sie Ihr nächstes Vorgehen auf Erkenntnisse aus ungenauen Daten stützen, werden Ihre Bemühungen in fast allen Fällen nicht die gewünschten Auswirkungen haben.
Ungenaue Informationen können einem Unternehmen erhebliche Probleme mit schwerwiegenden Folgen bereiten. Veraltete Informationen, Tippfehler und Redundanzen sind einige der Bestandteile eines ungenauen Datensatzes.
Vollständigkeit
Wenn es welche gibt keine Abwechslung Wenn der erfasste Datensatz mit den Bedürfnissen und Erwartungen einer Organisation verglichen wird, können die Daten als vollständig angesehen werden. Vollständige Datensätze zeichnen sich durch ihre aus Mangel an leeren oder unvollständigen Feldern.
Ohne ein vollständiges Bild einer Situation, die die Daten beschreiben, ist es schwierig, genaue Analysen durchzuführen. Entscheidungen auf der Grundlage solch fehlerhafter Erkenntnisse zu treffen, kann sich negativ auf Unternehmen auswirken und wertvolle Ressourcen verschwenden.
Wenn Vermarkter beispielsweise mit Umfragedaten arbeiten, bei denen einige Personen ihr Alter nicht preisgeben, können sie nicht die richtige Zielgruppe ansprechen und ihre Bemühungen werden nicht zu den gewünschten Ergebnissen führen.
Gültigkeit
Auch bezeichnet als Datenintegritätdie Gültigkeit eines Datensatzes bezieht sich auf die Prozess der Sammlung und nicht die Daten selbst. Ein Datensatz gilt als gültig, wenn Datenpunkte im richtigen Format angezeigt werden, vom richtigen Typ sind und die Werte innerhalb des Bereichs liegen.
Datensätze, die nicht den Validierungskriterien entsprechen, sind schwer zu organisieren und zu analysieren und würden daher zusätzlichen Aufwand erfordern, um sie mit dem Rest der Datenbank abzugleichen.
Wenn ein Datensatz ungültig ist und eine manuelle Korrektur erfordert, sind in den meisten Fällen der Extraktionsprozess und die Quelle die Hauptursachen und nicht die Daten selbst.
Konsistenz
Beim Umgang mit mehreren Datensätzen oder verschiedenen periodischen Versionen desselben Datensatzes müssen entsprechende Datenpunkte hinsichtlich Datentyp, Format und Inhalt konsistent sein. Bei inkonsistenten Daten erhalten Teams unterschiedliche Antworten auf dieselbe Frage.
Die unterschiedlichen Formate von Postadressen auf der ganzen Welt sind ein Beispiel für inkonsistente Daten, die schwer zu standardisieren sind. Wenn Sie versuchen, Kostensenkungsprogramme auf Unternehmensebene umzusetzen, könnten inkonsistente Daten ebenfalls verschiedene Herausforderungen darstellen, da die Daten manuell überprüft und korrigiert werden müssten.
Aktualität
In einem qualitativ hochwertigen Datensatz werden die Daten so bald wie möglich nach dem Ereignis erfasst, das sie darstellen. Mit der Zeit wird jeder Datensatz weniger genau, zuverlässig und nützlich, da er eine Darstellung der Vergangenheit und nicht der aktuellen Realität darstellt. Um den bestmöglichen Nutzen aus Ihren Bemühungen zu ziehen, ist die Aktualität und Relevanz Ihres Datensatzes eines der wichtigsten Merkmale.
Wenn Sie Ihre Entscheidungen auf veralteten Erkenntnissen stützen, sind die Ergebnisse für das aktuelle Szenario zwangsläufig ungenau. Ihr Unternehmen würde daher alle neuesten Trends und Geschäftsmöglichkeiten verpassen.
Seit Hochwertige Daten bilden die Grundlage für die besten Geschäftsentscheidungen, könnte ein Kompromiss bei einem der oben genannten Attribute leicht den Erfolg Ihres Unternehmens gefährden. Alle Maßnahmen, die auf Erkenntnissen aus einem Datensatz geringer Qualität basieren, führen nicht zu den beabsichtigten Ergebnissen.
Qualitativ hochwertige Daten haben nicht nur für Unternehmen und Industrien, sondern auch für Regierungen und politische Entscheidungsträger zahlreiche kurz- und langfristige Vorteile. Zu den positiven Auswirkungen gehören:
- Eine fundiertere Entscheidungsfindung
- Verbesserte Kundenbeziehungen
- Effektivere Content- und Marketingkampagnen
- Erhöhte Produktivität
- Wettbewerbsvorteil
- Verbesserte Rentabilität
Wir haben uns jeden im Detail in einem anderen unten verlinkten Artikel angeschaut.
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