נתונים עשויים להיות הנכס היקר ביותר של נתוני הארגון שלך. אם הארגון שלך מסתמך על איסוף, אחסון ושימוש בנתונים, שמירה על נתונים אלה בטוחים, מאובטחים ונכונים היא קריטית ליכולת העסק שלך לשרוד ולהתפתח. נתונים לא אמינים עלולים להוביל למסקנות שגויות, ניתוחים מעוותים והמלצות לא זהירות. בואו נדבר על דיוק נתונים לעומת שלמות נתונים.
לעתים קרובות אנשים מערבבים שלמות נתונים עם דיוק, למרות שהם מובחנים. עסקים צריכים לשמור על שלמות נתונים גבוהה, אך מעקב אחר הכל ווידוא נכונות הנתונים בין מחלקות וערכות נתונים שונות יכולים להיות מאתגרים.
רשומת בלוג זו תדון בדיוק הנתונים לעומת שלמות הנתונים ובהבדלים ביניהם.
דיוק נתונים
החלק החשוב ביותר באיכות הנתונים הוא דיוק. זה מבטיח שההחלטות העסקיות של החברה שלך מבוססות על נתונים אמינים ומדויקים. זה הופך קבלת החלטות טובות בכל התחומים לקלה יותר, כמו תכנון, חיזוי, תקצוב וכו '. התוקף הפנימי של המידע מכונה דיוק. זה מצביע על כך שהנתונים מדויקים וללא שגיאות.
שלמות היא גם מרכיב של דיוק. אם יש לך מידע חלקי בלבד, ייתכן שלא תוכל להגיע למסקנות הנכונות לגבי בעיה או בעיה.
נניח שאתה רוצה לעקוב אחר רמות המלאי כקמעונאי. אם יש לך איסוף נתונים מלא, תוכל להבטיח שתמיד יהיה לך מלאי מספיק כדי לספק את דרישת הלקוחות. אתה יכול גם להשתמש בדיוק הנתונים כדי לחזות מגמות לרכוש מניות מראש ולשמור צעד אחד לפני המתחרים.
שלמות הנתונים
שלמות נתונים מתייחסת לכמה טוב הנתונים מאוחסנים לאורך מחזור החיים שלהם. זה מתייחס לדיוק שבו הנתונים מוזנים למערכת. משמעות הדבר היא שהמידע שלם, עקבי ונכון.
ניתוח נתונים וניתוח נתונים הם תהליכים קשורים זה לזה הכוללים חילוץ תובנות מנתונים כדי לקבל החלטות מושכלות. היא כוללת טכניקות מורכבות יותר כמו מודלים תחזיתיים, למידת מכונה וכריית נתונים כדי לספק תובנות מעשיות לתכנון אסטרטגי וקבלת החלטות.
עליך לשקול כיצד תטפל בשלמות הנתונים בעת יצירת מסד נתונים. לדוגמה, אם ברצונך לאחסן פרטי לקוחות במסד נתונים יחסי, עליך לוודא שלשני לקוחות אין שם זהה. לשם כך, תוכל לתת לכל לקוח מספר ייחודי.
שלמות הנתונים מגנה מפני אובדן נתונים ודליפות. כדי להגן על הנתונים שלך מפני גורמים חיצוניים עוינים, ודא שמשתמשים פנימיים מטפלים בהם כראוי. אימות נתונים ובדיקת שגיאות עשויים להבטיח שנתונים רגישים לא יסווגו באופן שגוי או יאוחסנו באופן שגוי.
שלמות הנתונים כוללת מספר מדדים שיש לקחת בחשבון:
- דיוק הנתונים: עד כמה הנתונים מדויקים. נכונות נתונים של 95% מצביעה על כך שהנתונים תואמים באופן הדוק לקבוצה בפועל.
- שלמות נתונים: כמה נתונים מאוחסנים בתוך ערכת נתונים.
- אבטחת נתונים: שמירה על אבטחת הנתונים מפני גישה בלתי חוקית.
- פיקוח על נתונים: הבטחה שהנתונים עונים על צרכי הארגון.
- תוקף נתונים: בדיקת תקלות כדי לוודא שהנתונים חוקיים.
- ייחודיות הנתונים: ודא שהנתונים ייחודיים.
- בינת מיקום: תובנות וניתוחי מיקום מעשירים את הנתונים והופכים אותם למעשיים.
- העשרת נתונים: נתונים חיצוניים מוסיפים הקשר, ניואנסים ורלוונטיות לנתונים פנימיים. הכללת פרטי עסק, צרכן או מיקום משפרת את שלמות הנתונים ואת ההקשר שלהם.
למד על: טכניקות כריית נתונים
חשיבות דיוק הנתונים ושלמות הנתונים
כל חברה זקוקה לדיוק ולתקינות הנתונים כדי להבטיח שהנתונים יהיו מקיפים, עקביים ומדויקים. דיוק הנתונים חשוב לעסק מכיוון שהוא מספק מידע נכון ועדכני. זה מקל על קבלת החלטות עסקיות ותכנון אסטרטגי.
שלמות הנתונים חיונית מכיוון שהיא מוודאת שהמידע לא השתנה ושהוא עדיין נכון. זה עוזר לשמור על אמון הלקוחות והלקוחות ומגן על המוניטין של החברה. זה גם עוזר לאשר את הלגיטימיות של הנתונים, שהוא צעד חיוני במניעת השחתת הנתונים.
למד אודות: ניהול נכסי נתונים
הבדלי דיוק נתונים לעומת הבדלי שלמות נתונים
דיוק ותקינות נתונים הם שני היבטים קריטיים של ניהול נתונים. בואו נסתכל איך הם שונים זה מזה.
| דיוק נתונים | שלמות הנתונים |
| דיוק הנתונים מציין את האיכות הכוללת של הנתונים. | שלמות הנתונים מוגדרת כבעלת נתונים מדויקים ומקיפים. |
| חשוב לעסקים לקבל החלטות חכמות. | חשוב לוודא שהמידע לא השתנה או אבד. |
| יש צורך לקבוע נהלים להזנה, ניהול ושמירה על מידע כדי לשמור על דיוק הנתונים. | כדי להבטיח את שלמות הנתונים, ייתכן שיידרשו נהלי פיקוח ואבטחה נוספים. |
| זה עשוי להיות מאתגר להבטיח את דיוק הנתונים בין מחלקות וסוגי נתונים מרובים. | שלמות הנתונים היא פשוט שמירה על הדיוק והשלמות של ערכת נתונים. |
| דיוק, שלמות, עקביות ושיעורי שגיאות הם מדדי דיוק נתונים חיוניים. | מדדי שלמות הנתונים כוללים איכות נתונים, השלמתם, בטיחותם, פיקוח בזמן אמת, נכונות, מקוריות, בינת מיקום והעשרה. |
| הסיכונים של נתונים לא מדויקים כוללים קבלת החלטות שגויה, נזק למוניטין ואי ציות. | היעדר סיכונים לשלמות הנתונים כולל הפסדים כספיים, אבחון שגוי ותשלום יתר עבור ביטוח. |
למד על: תוכנה לניהול נתונים
מסקנה
אנו יודעים שנתונים הם קריטיים, ודיוק נתונים לעומת שלמות נתונים הם שני חלקים חיוניים באחסון נתונים. דיוק מתייחס למידת הדיוק של הנתונים, ואילו שלמות מתייחסת לשאלה אם הנתונים השתנו או לא.
הבעיה היא שחברות רבות מציבות את הדיוק לפני היושרה, מה שעלול להוביל לתוצאות חמורות. לא ניתן להפריז בחשיבות הדיוק והשלמות של הנתונים מכיוון שהם עוזרים להבטיח שהנתונים מדויקים.
QuestionPro היא יותר מסתם תוכנת סקרים מכיוון שהיא מספקת פתרונות לנושאים ותעשיות שונות. לדוגמה, ספריית המחקר InsightsHub שלנו היא פלטפורמה לאחסון וניתוח נתונים.
חברות ברחבי העולם פונות למערכות כמו הכלים והפלטפורמות לניהול ידע של InsightsHub כדי לשפר את ניהול הנתונים, להאיץ את יצירת התובנות ולהשתמש טוב יותר בנתונים היסטוריים, כל זאת תוך הפחתת עלויות והגדלת ההחזר על ההשקעה.
