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Vidéo: Pourquoi la qualité des données est-elle essentielle à la collecte de données statistiques ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Haute- données de qualité assurera une plus grande efficacité dans la conduite du succès d'une entreprise en raison de la dépendance à des décisions basées sur des faits, au lieu de l'intuition habituelle ou humaine. Intégralité: s'assurer qu'il n'y a pas de lacunes dans les Les données de ce qui était censé être collecté et de ce qui a été réellement collecté.
Par conséquent, pourquoi est-il essentiel d'assurer la qualité des données ?
Qualité des données est important car sans haut- données de qualité , vous ne pouvez pas comprendre ou rester en contact avec vos clients. Dans ce Les données En raison de l'âge, il est plus facile que jamais de trouver des informations clés sur les clients actuels et potentiels.
De même, qu'est-ce qui affecte la qualité des données ? Haute données de qualité est déterminé en optimisant l'exhaustivité, la cohérence, l'exactitude, la validité et l'actualité des Les données collecté. En suivant les meilleures pratiques pour assurer une haute données de qualité , les entreprises peuvent améliorer leurs processus opérationnels et leur visibilité organisationnelle grâce à des informations Les données -des décisions motivées.
De ce fait, pourquoi est-il important de collecter des données précises ?
Données l'analyse est très important partie du processus de recherche. Avant de jouer Les données analyse, les chercheurs doivent s'assurer que les chiffres de leur Les données sont comme précis que possible. Données devrait être aussi précis , véridiques ou fiables que possible car s'il y a des doutes sur leur collection , Les données l'analyse est compromise.
Comment garantir une haute qualité des données ?
Qualité des données – Un processus simple en 6 étapes
- Étape 1 - Définition. Définissez les objectifs métier pour l'amélioration de la qualité des données, les propriétaires/parties prenantes des données, les processus métier impactés et les règles de données.
- Étape 2 – Évaluation. Évaluez les données existantes par rapport aux règles spécifiées dans l'étape de définition.
- Étape 3 – Analyse.
- Étape 4 – Amélioration.
- Étape 5 – Mise en œuvre.
- Étape 6 - Contrôle.
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