ข้อมูลอาจเป็นข้อมูลที่มีค่าที่สุด ขององค์กร ของคุณ หากองค์กรของคุณอาศัยการรวบรวม จัดเก็บ และใช้ข้อมูล การรักษาข้อมูลนั้นให้ปลอดภัย มั่นคง และถูกต้องเป็นสิ่งสําคัญต่อความสามารถของธุรกิจของคุณในการอยู่รอดและพัฒนา ข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถืออาจนําไปสู่ข้อสรุปที่ผิดพลาดการวิเคราะห์ที่บิดเบี้ยวและคําแนะนําที่ไม่รอบคอบ มาพูดถึงความถูกต้องของข้อมูลกับความสมบูรณ์ของข้อมูล
ผู้คนมักผสมผสานความสมบูรณ์ของข้อมูลเข้ากับความถูกต้องแม้ว่าจะแตกต่างกันก็ตาม ธุรกิจจําเป็นต้องรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลให้สูง แต่การติดตามทุกอย่างและตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกต้องในแผนกและชุดข้อมูลต่างๆ อาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย
โพสต์บล็อกนี้จะกล่าวถึงความถูกต้องของข้อมูลกับความสมบูรณ์ของข้อมูลและความแตกต่าง
ความถูกต้องของข้อมูล
ส่วนที่สําคัญที่สุดของคุณภาพของข้อมูลคือความแม่นยํา ช่วยให้มั่นใจได้ว่าการตัดสินใจทางธุรกิจของบริษัทของคุณอยู่บนพื้นฐานของข้อมูลที่เชื่อถือได้และถูกต้อง สิ่งนี้ทําให้การตัดสินใจที่ดีในทุกด้านง่ายขึ้น เช่น การวางแผน การคาดการณ์ การจัดทํางบประมาณ ฯลฯ ความถูกต้องภายในของข้อมูลเรียกว่าความถูกต้อง แสดงให้เห็นว่าข้อมูลมีความถูกต้องและปราศจากข้อผิดพลาด
ความสมบูรณ์เป็นองค์ประกอบของความถูกต้องเช่นกัน หากคุณมีข้อมูลเพียงบางส่วน เป็นไปได้ว่าคุณจะไม่สามารถสรุปได้อย่างถูกต้องเกี่ยวกับปัญหาหรือปัญหา
ลองนึกภาพว่าคุณต้องการติดตามระดับสินค้าคงคลังในฐานะผู้ค้าปลีก หากคุณมีการรวบรวมข้อมูลที่สมบูรณ์คุณสามารถมั่นใจได้ว่าคุณมีสินค้าคงคลังเพียงพอที่จะตอบสนองความต้องการของลูกค้า คุณยังสามารถใช้ความแม่นยําของข้อมูลเพื่อคาดการณ์แนวโน้มเพื่อให้ได้มาซึ่งหุ้นล่วงหน้าและนําหน้าคู่แข่งหนึ่งก้าว
ความสมบูรณ์ของข้อมูล
ความสมบูรณ์ของข้อมูลหมายถึงการจัดเก็บข้อมูลได้ดีเพียงใดตลอดวงจรชีวิต เกี่ยวข้องกับความถูกต้องในการป้อนข้อมูลเข้าสู่ระบบ นี่แสดงว่าข้อมูลนั้นครบถ้วน สอดคล้องกัน และถูกต้อง
การวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นกระบวนการที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดซึ่งเกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลเพื่อทําการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด มันเกี่ยวข้องกับเทคนิคที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การสร้างแบบจําลองเชิงคาดการณ์ แมชชีนเลิร์นนิง และการทําเหมืองข้อมูล เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่นําไปใช้ได้จริงสําหรับการวางแผนเชิงกลยุทธ์และการตัดสินใจ
คุณควรพิจารณาว่าคุณจะจัดการกับความสมบูรณ์ของข้อมูลอย่างไรเมื่อสร้างฐานข้อมูล ตัวอย่างเช่นหากคุณต้องการจัดเก็บข้อมูลลูกค้าในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คุณต้องแน่ใจว่าลูกค้าสองคนไม่มีชื่อเดียวกัน ในการทําเช่นนี้คุณสามารถให้หมายเลขที่ไม่ซ้ํากันแก่ลูกค้าแต่ละราย
ความสมบูรณ์ของข้อมูลป้องกันการสูญหายและการรั่วไหลของข้อมูล เพื่อปกป้องข้อมูลของคุณจากบุคคลภายนอกที่ไม่เป็นมิตรตรวจสอบให้แน่ใจว่าผู้ใช้ภายในจัดการอย่างถูกต้อง การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลและการตรวจสอบข้อผิดพลาดอาจช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจะไม่ถูกจัดหมวดหมู่ผิดหรือจัดเก็บอย่างไม่ถูกต้อง
ความสมบูรณ์ของข้อมูลมีเมตริกหลายอย่างที่ต้องพิจารณา:
- ความถูกต้องของข้อมูล: ความถูกต้องของข้อมูล ความถูกต้องของข้อมูล 95% บ่งชี้ว่าข้อมูลตรงกับชุดจริงอย่างใกล้ชิด
- ความสมบูรณ์ของข้อมูล: ปริมาณข้อมูลที่จัดเก็บภายในชุดข้อมูล
- ความปลอดภัยของข้อมูล: การรักษาข้อมูลให้ปลอดภัยจากการเข้าถึงที่ผิดกฎหมาย
- การกํากับดูแลข้อมูล: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลตรงกับความต้องการขององค์กร
- ความถูกต้องของข้อมูล: ตรวจสอบข้อบกพร่องเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกต้อง
- ความเป็นเอกลักษณ์ของข้อมูล: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลไม่ซ้ํากัน
- ข่าวกรองตําแหน่ง: ข้อมูลเชิงลึกและการวิเคราะห์ตําแหน่งช่วยเพิ่มคุณค่าและทําให้ข้อมูลสามารถดําเนินการได้
- การเพิ่มข้อมูล: ข้อมูลภายนอกเพิ่มบริบทความแตกต่างและความเกี่ยวข้องกับข้อมูลภายใน การรวมรายละเอียดธุรกิจ ผู้บริโภค หรือสถานที่ตั้งช่วยปรับปรุงความสมบูรณ์และบริบทของข้อมูลของคุณ
เรียนรู้เกี่ยวกับ: เทคนิคการทําเหมืองข้อมูล
ความสําคัญของความถูกต้องของข้อมูลและความสมบูรณ์ของข้อมูล
บริษัทใดๆ ต้องการความถูกต้องและความสมบูรณ์ของข้อมูลเพื่อช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความครอบคลุม สม่ําเสมอ และถูกต้อง ความถูกต้องของข้อมูลเป็นสิ่งสําคัญสําหรับธุรกิจเนื่องจากให้ข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นปัจจุบัน ทําให้ง่ายต่อการตัดสินใจทางธุรกิจและวางแผนเชิงกลยุทธ์
ความสมบูรณ์ของข้อมูลเป็นสิ่งสําคัญเนื่องจากทําให้แน่ใจว่าข้อมูลจะไม่มีการเปลี่ยนแปลงและยังคงถูกต้อง สิ่งนี้ช่วยรักษาความไว้วางใจของลูกค้าและลูกค้าและปกป้องชื่อเสียงของบริษัท นอกจากนี้ยังช่วยยืนยันความถูกต้องของข้อมูล ซึ่งเป็นขั้นตอนสําคัญในการป้องกันไม่ให้ข้อมูลเสียหาย
เรียนรู้เกี่ยวกับ: การจัดการสินทรัพย์ข้อมูล
ความถูกต้องของข้อมูลเทียบกับความแตกต่างของความสมบูรณ์ของข้อมูล
ความถูกต้องและความสมบูรณ์ของข้อมูลเป็นสองแง่มุมที่สําคัญของการจัดการข้อมูล ลองมาดูกันว่าพวกเขาแตกต่างกันอย่างไร
| ความถูกต้องของข้อมูล | ความสมบูรณ์ของข้อมูล |
| ความถูกต้องของข้อมูลบ่งบอกถึงคุณภาพโดยรวมของข้อมูล | ความสมบูรณ์ของข้อมูลหมายถึงการมีข้อมูลที่ถูกต้องและครอบคลุม |
| เป็นสิ่งสําคัญสําหรับธุรกิจในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด | สิ่งสําคัญคือต้องแน่ใจว่าข้อมูลไม่ได้ถูกเปลี่ยนแปลงหรือสูญหาย |
| จําเป็นต้องมีขั้นตอนในการป้อน จัดการ และปกป้องข้อมูลเพื่อรักษาความถูกต้องของข้อมูล | เพื่อให้มั่นใจถึงความสมบูรณ์ของข้อมูล อาจจําเป็นต้องมีขั้นตอนการกํากับดูแลและการรักษาความปลอดภัยเพิ่มเติม |
| การรับรองความถูกต้องของข้อมูลในแผนกและประเภทข้อมูลต่างๆ อาจเป็นเรื่องยาก | ความสมบูรณ์ของข้อมูลเป็นเพียงการรักษาความถูกต้องและความสมบูรณ์ของชุดข้อมูล |
| ความแม่นยํา ความสมบูรณ์ ความสม่ําเสมอ และอัตราข้อผิดพลาดเป็นเมตริกความแม่นยําของข้อมูลที่สําคัญ | เมตริกความสมบูรณ์ของข้อมูลประกอบด้วย คุณภาพของข้อมูล, ความสมบูรณ์, ความปลอดภัย, การกํากับดูแลแบบเรียลไทม์, ความถูกต้อง, ความคิดริเริ่ม, ข่าวกรองตําแหน่ง และการเพิ่มความสมบูรณ์ |
| ความเสี่ยงของข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ได้แก่ การตัดสินใจที่ไม่ถูกต้องความเสียหายต่อชื่อเสียงและการไม่ปฏิบัติตาม | การไม่มีความเสี่ยงด้านความสมบูรณ์ของข้อมูล ได้แก่ การสูญเสียทางการเงินการวินิจฉัยที่ไม่ถูกต้องและการจ่ายเงินประกันมากเกินไป |
เรียนรู้เกี่ยวกับ: ซอฟต์แวร์การจัดการข้อมูล
บทสรุป
เราทราบดีว่าข้อมูลมีความสําคัญ และความถูกต้องของข้อมูลเทียบกับความสมบูรณ์ของข้อมูลเป็นสองส่วนสําคัญของการจัดเก็บข้อมูล ความแม่นยําหมายถึงความถูกต้องของข้อมูลในขณะที่ความสมบูรณ์หมายถึงว่าข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงหรือไม่
ปัญหาคือหลาย บริษัท ให้ความสําคัญกับความถูกต้องก่อนความซื่อสัตย์ซึ่งอาจนําไปสู่ผลกระทบร้ายแรง ความสําคัญของความถูกต้องและความสมบูรณ์ของข้อมูลไม่สามารถพูดเกินจริงได้เนื่องจากช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลมีความถูกต้อง
QuestionPro เป็นมากกว่าซอฟต์แวร์สํารวจเพราะให้บริการโซลูชั่นสําหรับปัญหาและอุตสาหกรรมต่างๆ ตัวอย่างเช่น ไลบรารีการวิจัย InsightsHub ของเราเป็นแพลตฟอร์มสําหรับจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูล
บริษัทต่างๆ ทั่วโลกหันมาใช้ระบบต่างๆ เช่น เครื่องมือและแพลตฟอร์มการจัดการความรู้ของ InsightsHub เพื่อปรับปรุงการจัดการข้อมูล เร่งการสร้างข้อมูลเชิงลึก และการใช้ข้อมูลในอดีตที่ดีขึ้น ทั้งหมดนี้ในขณะที่ลดต้นทุนและเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุน
