INHOUDSOPGAWE:

Waarom is datakwaliteit van kritieke belang vir die insameling van statistiese data?
Waarom is datakwaliteit van kritieke belang vir die insameling van statistiese data?

Video: Waarom is datakwaliteit van kritieke belang vir die insameling van statistiese data?

Video: Waarom is datakwaliteit van kritieke belang vir die insameling van statistiese data?
Video: Episode 12: Crush Syndrome From a Prolonged Field Care Perspective 2024, Maart
Anonim

hoog- kwaliteit data sal meer doeltreffendheid verseker in die dryf van 'n maatskappy se sukses as gevolg van die afhanklikheid van feite-gebaseerde besluite, in plaas van gewone of menslike intuïsie. Volledigheid: Om te verseker dat daar geen gapings in die data van wat veronderstel was om ingesamel te word en wat werklik ingesamel is.

Gevolglik, hoekom is dit van kritieke belang om datakwaliteit te verseker?

Data kwaliteit is belangrik want sonder hoë- kwaliteit data , kan jy nie jou kliënte verstaan of in kontak bly met jou nie. In hierdie data -gedrewe ouderdom, is dit makliker as ooit tevore om sleutelinligting oor huidige en potensiële kliënte uit te vind.

Net so, wat beïnvloed datakwaliteit? Hoog kwaliteit data word bepaal deur die volledigheid, konsekwentheid, akkuraatheid, geldigheid en tydigheid van die data ingesamel. Deur die beste praktyke te volg om hoë te verseker kwaliteit data , kan maatskappye hul operasionele prosesse en organisatoriese sigbaarheid verbeter deur ingeligte, data -gedrewe besluite.

Waarom is dit belangrik om akkurate data in te samel?

Data ontleding is 'n baie belangrik deel van die navorsingsproses. Voordat jy optree data ontleding, moet navorsers seker maak dat getalle in hul data is as akkuraat as moontlik. Data moet wees as akkuraat , waarheidsgetrou of betroubaar as moontlik vir as daar twyfel oor hul versameling , data ontleding in die gedrang kom.

Hoe verseker jy hoë datakwaliteit?

Datakwaliteit – 'n Eenvoudige 6-stap-proses

  1. Stap 1 – Definisie. Definieer die besigheidsdoelwitte vir verbetering van datakwaliteit, data-eienaars/-belanghebbendes, geraakte besigheidsprosesse en datareëls.
  2. Stap 2 – Assessering. Assesseer die bestaande data teen reëls gespesifiseer in Definisiestap.
  3. Stap 3 – Ontleding.
  4. Stap 4 – Verbetering.
  5. Stap 5 – Implementering.
  6. Stap 6 – Beheer.

Aanbeveel: