Jangan biarkan data buruk merusak reputasi merek Anda lagi – gunakan keahlian Grepsr untuk memastikan kualitas data tertinggi…
Harga yang harus dibayar perusahaan setiap tahun karena kualitas data yang buruk sangatlah mengejutkan. Sebuah studi yang dilakukan oleh Gartner memperkirakan bahwa “rata-rata dampak finansial dari kualitas data yang buruk terhadap organisasi adalah.” 15 juta dolar per tahun.” Di AS saja, IBM menemukan bahwa banyak perusahaan menderita kerugian besar $3,1 triliun Karena kualitas data yang buruk, penjualan menurun setiap tahun.
Daftar Isi
Iblis ada dalam detailnya
Seperti yang dikatakan dengan tepat dalam pepatah lama “setan ada dalam detailnya”, korupsi data terjadi pada tingkat yang sangat mendasar.
Sebagai gambaran, kita dapat mempertimbangkan kumpulan informasi umum yang berisi nama orang, alamat email, alamat fisik, nomor jaminan sosial, dll. Jika catatan tersebut tidak diperbarui secara berkala, fakta-fakta tertentu tentang orang tersebut dapat berubah secara signifikan seiring berjalannya waktu - misalnya, jika mereka memutuskan untuk berpindah dari satu tempat ke tempat lain. Bahkan beberapa entri data yang salah dapat membuat segalanya menjadi lebih rumit. Jika mekanisme kontrol yang kuat tidak diterapkan, dampak dari beberapa data yang buruk dapat berubah menjadi bencana besar yang tidak terkendali yang dapat mengganggu rantai pasokan dan menurunkan citra merek!
“Data yang buruk tidak lebih baik daripada tidak ada data.”
Mel Netzhammer, Universitas Negeri Washington
Aturan 1:10:100 berlaku
George Labovitz dan Yu Sang Chang mengusulkan aturan 1:10:100 pada tahun 1992, yang memberikan gambaran jelas tentang dampak negatif data buruk terhadap bisnis Anda. Ini memperingatkan para pengambil keputusan di luar sana: “Semakin lama waktu yang Anda perlukan untuk memperbaiki data, semakin tinggi kerugian Anda!”
1 $ untuk pencegahan
Menangani data yang salah dengan cara ini secara langsung mengatasi masalah tersebut. Kesalahan akan segera diperbaiki sehingga tidak ada lagi gangguan yang terjadi.
10 $ untuk koreksi
Mel Netzhammer, rektor kedua Washington State University di Vancouver, tidak main-main ketika menyatakan, “Data yang buruk tidak lebih baik daripada tidak ada data.” Selain itu, ada kemungkinan jika data buruk ini digunakan untuk menghasilkan hasil yang nyata untuk menyampaikannya, beberapa lapisan korupsi ditambahkan ke seluruh proses.
Menurut aturan 1:10:100, saat Anda mengoreksi data setelah menerima masukan, Anda kehilangan $10 untuk setiap dolar karena pendekatan reaktif Anda terhadap kualitas data.
$100 karena tidak melakukan apa pun
Anda tidak mengatasi masalah secara langsung atau meluangkan waktu untuk mendengarkan masukan. Apa yang lebih buruk? Anda berencana untuk tidak melakukan apa pun dan membiarkan takdir melakukan apa yang Anda inginkan. Ini adalah saat Anda kehilangan 100 $. Mengingat dampak buruk yang ditimbulkan oleh kegagalan, khususnya dalam industri ini, dampak negatifnya sangat luas. Data yang buruk sama dengan reputasi merek yang buruk, yang menyebabkan ROI rendah dan seterusnya!
Meringkaskan
Aturan 1:10:100 bukanlah alat untuk memperbaiki data buruk, melainkan cara untuk memahami dampak negatif data buruk terhadap bisnis Anda. Hal ini memperhitungkan efek kupu-kupu dari data yang menyesatkan, yang dapat berlipat ganda seiring berjalannya waktu. Dampak langsungnya bisa berupa pelanggan menjadi kesal atau staf harus bekerja lembur karena alasan yang tidak ada gunanya. Dalam jangka panjang, hal ini dapat menyebabkan ulasan pelanggan yang negatif dan reputasi buruk bagi merek tersebut, yang jika tidak ditangani tepat waktu, bahkan dapat menyebabkan kehancuran perusahaan.
Hancurkan data yang buruk sejak awal!
Tim QA Grepsr sedang berjalan Pengujian kualitas setiap hari pada jutaan catatan untuk memastikan integritas data. Sistem otomatis kami memperbaiki kesalahan pada sumbernya, mencegah kesalahan di masa depan! Kami memastikan bahwa data buruk tidak pernah terungkap di sini, sehingga Anda dapat fokus pada hal penting lainnya dan biarkan kami mengkhawatirkan kualitas data Anda!
Baca lebih lanjut tentang Log QA di Grepsr Di Sini:
Bacaan terkait:
