सांख्यिकीय डेटा एकत्र करने के लिए डेटा गुणवत्ता महत्वपूर्ण क्यों है?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

उच्च- गुणवत्ता डेटा आदतन या मानवीय अंतर्ज्ञान के बजाय तथ्य-आधारित निर्णयों पर निर्भरता के कारण कंपनी की सफलता को चलाने में अधिक दक्षता सुनिश्चित करेगा। पूर्णता: यह सुनिश्चित करना कि इसमें कोई अंतराल नहीं है आंकड़े क्या एकत्र किया जाना चाहिए था और वास्तव में क्या एकत्र किया गया था।

नतीजतन, डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करना क्यों महत्वपूर्ण है?

आधार सामग्री की गुणवत्ता है जरूरी क्योंकि बिना उच्च- गुणवत्ता डेटा , आप अपने ग्राहकों को समझ नहीं सकते हैं या उनके संपर्क में नहीं रह सकते हैं। इसमें आंकड़े -संचालित उम्र, वर्तमान और संभावित ग्राहकों के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी का पता लगाना पहले से कहीं अधिक आसान है।

इसी तरह, डेटा गुणवत्ता को क्या प्रभावित करता है? उच्च गुणवत्ता डेटा की पूर्णता, निरंतरता, सटीकता, वैधता और समयबद्धता को अनुकूलित करके निर्धारित किया जाता है आंकड़े एकत्र किया हुआ। उच्च सुनिश्चित करने की सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करके गुणवत्ता डेटा , कंपनियां सूचना के माध्यम से अपनी परिचालन प्रक्रियाओं और संगठनात्मक दृश्यता में सुधार कर सकती हैं, आंकड़े - संचालित निर्णय।

इसके लिए, सटीक डेटा एकत्र करना क्यों महत्वपूर्ण है?

आंकड़े विश्लेषण बहुत अच्छा है जरूरी अनुसंधान प्रक्रिया का हिस्सा। प्रदर्शन करने से पहले आंकड़े विश्लेषण के लिए, शोधकर्ताओं को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि उनकी संख्याएं आंकड़े के रूप में हैं शुद्ध यथासंभव। आंकड़े के रूप में होना चाहिए शुद्ध , सच्चा या विश्वसनीय जितना संभव हो, अगर उनके बारे में संदेह है संग्रह , आंकड़े विश्लेषण से समझौता किया गया है।

आप उच्च डेटा गुणवत्ता कैसे सुनिश्चित करते हैं?

डेटा गुणवत्ता - एक सरल 6 कदम प्रक्रिया

1. चरण 1 - परिभाषा। डेटा गुणवत्ता सुधार, डेटा स्वामियों / हितधारकों, प्रभावित व्यावसायिक प्रक्रियाओं और डेटा नियमों के लिए व्यावसायिक लक्ष्यों को परिभाषित करें।
2. चरण 2 - आकलन। परिभाषा चरण में निर्दिष्ट नियमों के अनुसार मौजूदा डेटा का आकलन करें।
3. चरण 3 - विश्लेषण।
4. चरण 4 - सुधार।
5. चरण 5 - कार्यान्वयन।
6. चरण 6 - नियंत्रण।