คุณสามารถปรับปรุงอัตรา ความแม่นยำในการป้อนข้อมูลได้อย่างไร

ความแม่นยำในการป้อนข้อมูล ดังที่เปิดเผยในการศึกษาล่าสุดของ Netprospex เกี่ยวกับการบันทึกข้อมูล B2B การปรับปรุงความแม่นยำในการป้อนข้อมูลเป็นตัวอย่างของ “พูดง่ายกว่าทำ” โดยทั่วไป 72 เปอร์เซ็นต์ของข้อมูลอุตสาหกรรมมักจะหายไปและ 35-50 เปอร์เซ็นต์ของบันทึกข้อมูล “ไม่สมบูรณ์” อย่างที่คุณอาจจินตนาการได้ว่าความแม่นยำในการป้อนข้อมูลที่ไม่ดีนำไปสู่ปัญหาร้ายแรงอื่น ๆ เช่นการตัดสินใจที่ไม่ดีซึ่งจะทำให้เกิดข้อผิดพลาดและค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม ในบทความนี้ DataEntryOutsourced จะอธิบายถึงความสำคัญของคุณภาพข้อมูลและความแม่นยำในการป้อนข้อมูล

# 1. ทำความเข้าใจความสำคัญของคุณภาพข้อมูล
มีองค์ประกอบหลักหลายประการที่เกี่ยวข้องในการกำหนดคุณภาพของข้อมูลธุรกิจของคุณ ได้แก่ ความถูกต้องของข้อมูลความเกี่ยวข้องความชัดเจนความสามารถในการเข้าถึงความสมบูรณ์และตรงเวลา ในมิติข้อมูลเหล่านี้ความถูกต้องของข้อมูลมักถือว่า “สำคัญที่สุด” เพื่อให้บรรลุ อย่างไรก็ตามการศึกษาของ Experian เปิดเผยว่าขณะนี้ บริษัท อเมริกันเชื่อว่า 32 เปอร์เซ็นต์ของข้อมูลไม่ถูกต้อง (ตัวเลขนี้เพิ่มขึ้นจาก 25 เปอร์เซ็นต์ในปี 2014) กล่าวอีกนัยหนึ่งปัญหาจะแย่ลงในกรณีส่วนใหญ่

เพื่อแก้ไขปัญหาและบรรลุอัตราความแม่นยำในการป้อนข้อมูลที่ยอมรับได้มากขึ้นผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลจึงต้องตัดงานของตนออกไป ตัวอย่างเช่นค่าข้อมูลจะต้องแสดงถึง“ ค่าที่ถูกต้อง” และแสดงถึงรูปแบบที่ไม่คลุมเครือ หากไม่มีการดำเนินการแก้ไขธุรกิจต่างๆจะต้องเผชิญกับปัญหาคุณภาพข้อมูลที่คุ้นเคยซึ่งเรียกว่า “GIGO” – ขยะเข้าขยะหมด

# 2. กำหนดเป้าหมายที่ครอบคลุมของคุณสำหรับความแม่นยำในการป้อนข้อมูล
การปรับปรุงมาตรฐานความแม่นยำในการป้อนข้อมูลเริ่มต้นด้วยการตั้งเป้าหมายความแม่นยำในการป้อนข้อมูลที่ทำได้ วัตถุประสงค์กว้าง ๆ ที่แนะนำสามประการสำหรับการป้อนข้อมูลที่ถูกต้องมีดังต่อไปนี้:

การดักจับข้อมูล – การดักจับและป้อนข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผล
การเข้ารหัส – การเข้ารหัสที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพ
คุณภาพ – รับประกันคุณภาพผ่านการตรวจสอบ
บริษัท ที่มีผลลัพธ์ “ดีที่สุด” สำหรับความแม่นยำในการป้อนข้อมูลมักจะรวม “คุณภาพ” ไว้ในพันธกิจของ บริษัท การวางแผนล่วงหน้าสำหรับการประกันคุณภาพเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ที่รอบคอบในการปรับปรุงความแม่นยำในการป้อนข้อมูล ฝ่ายบริหารต้องมีบทบาทอย่างแข็งขันซึ่งรวมถึงการพัฒนาเป้าหมายที่เป็นจริงและเข้าใจได้สำหรับผู้ใช้และผู้ผลิตข้อมูลทั้งหมด

# 3. แก้ไขอัตราความแม่นยำในการป้อนข้อมูลสำหรับข้อมูลธุรกิจของคุณ
ไม่ว่าคุณจะเลือกใช้อัตราความแม่นยำในการป้อนข้อมูลเท่าใดผลลัพธ์จะต้องได้รับการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอ วิธีการตรวจสอบความถูกต้องในการป้อนข้อมูล ได้แก่ การตรวจสอบสายตาการตรวจสอบการป้อนข้อมูลด้วยคีย์สองครั้งการตรวจสอบฟิลด์การแก้ไขโปรแกรมและรายงานหลังการประมวลผล

ผู้ดำเนินการป้อนข้อมูลจำเป็นต้องทราบว่าอะไรจะถูกมองว่าเป็นข้อผิดพลาดและเมื่อข้อผิดพลาดกลายเป็นข้อผิดพลาด ข้อผิดพลาดมักแบ่งตามประเภทเช่นการตีความแอปพลิเคชันฟิลด์และการกดแป้นพิมพ์

เป้าหมายความถูกต้องของข้อมูลโดยรวมควรแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ของการป้อนข้อมูลทั้งหมด ในขณะที่หลายองค์กรใช้เปอร์เซ็นต์ที่ต่ำกว่า (มักจะเป็น 90 เปอร์เซ็นต์และต่ำกว่า) เพื่อให้บรรลุเป้าหมายความถูกต้องของข้อมูลได้ง่ายขึ้นคุณสามารถและควรใช้มาตรฐานความแม่นยำในการป้อนข้อมูลที่สูงขึ้น ตัวอย่างเช่นผู้เชี่ยวชาญด้านการจัดการข้อมูลเช่น DataEntryOutsourced รับประกันอัตราความแม่นยำในการป้อนข้อมูลขั้นต่ำที่ 95 เปอร์เซ็นต์

# 4. ระบุแหล่งที่มาของข้อมูลภายในและภายนอกที่ไม่ถูกต้อง
เมื่อคุณพิจารณาอย่างละเอียดยิ่งขึ้นว่าอะไรเป็นสาเหตุของความไม่ถูกต้องของข้อมูลในองค์กรของคุณอย่าแปลกใจถ้าคุณพบรายการข้อผิดพลาดทั้งแหล่งภายนอกและภายในที่มีความยาว นี่คือแหล่งข้อมูลหลักสามแหล่งที่คุณมักจะพบ:

การเคลื่อนย้ายข้อมูล – เกิดขึ้นเมื่อข้อมูลย้ายจากฐานข้อมูลหรือระบบหนึ่งไปยังอีกระบบหนึ่งและมีการเปลี่ยนแปลงอย่างไม่เหมาะสมเนื่องจาก “ตัดการเชื่อมต่อ” ระหว่างฐานข้อมูลหลายฐานข้อมูล
การสลายตัวของข้อมูล – ความไม่ถูกต้องที่เกิดขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นโดยไม่สะท้อนในบันทึกข้อมูล ตัวอย่างทั่วไป ได้แก่ สถานภาพการสมรสหมายเลขโทรศัพท์และที่อยู่
ค่าไม่ถูกต้อง – หากป้อนค่า“ ผิด” ตั้งแต่เริ่มต้นและไม่เคยแก้ไข แม้ว่าสาเหตุอาจเป็นเพียงข้อผิดพลาดในการพิมพ์ แต่ผลลัพธ์สุดท้ายก็ยังคงเป็นข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
# 5. ใช้มาตรฐานความแม่นยำในการป้อนข้อมูลที่แข็งแกร่ง
การปรับปรุงความแม่นยำในการป้อนข้อมูลของคุณเป็นภารกิจที่ไม่มีวันสิ้นสุดเนื่องจากปัญหาที่เกิดซ้ำอาจเกิดขึ้นได้เนื่องจากขาดการบำรุงรักษาและการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่นคาดว่าประมาณ 2 เปอร์เซ็นต์ของข้อมูลข้อมูลติดต่อจะ “ไม่ดี” หากปล่อยให้ไม่มีการจัดการเพียง 30 วัน การแก้ไขปัญหา? – ใช้เครื่องมือคุณภาพข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเช่นสิ่งต่อไปนี้ที่จะช่วยให้คุณก้าวไปข้างหน้าในเส้นโค้งความถูกต้องของข้อมูล:

การฝึกอบรมความถูกต้องในการป้อนข้อมูล – ในฐานะที่เป็นพนักงานของคุณมีความชำนาญพวกเขามักจะต้องได้รับการฝึกอบรมและฝึกอบรมใหม่ในการปรับปรุงคุณภาพข้อมูล ความแม่นยำในการป้อนข้อมูล
การตรวจสอบข้อมูล – รวมถึงรูปแบบการแก้ไขอัตโนมัติตามกฎทางธุรกิจที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
การจับคู่และการเชื่อมโยง – การเปรียบเทียบข้อมูลที่จัดแนวระเบียนข้อมูลที่เหมือนกัน แต่ต่างกันเล็กน้อย
Geocoding – เครื่องมือจับคู่รูปแบบอัตโนมัติสำหรับแก้ไขข้อมูลชื่อและที่อยู่
การกำหนดมาตรฐานข้อมูล – ทำให้มั่นใจว่าข้อมูลเป็นไปตามเครื่องมือคุณภาพข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
การจัดทำโปรไฟล์ข้อมูล – ประเมินข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ
# 6. ดำเนินการด้วยความเร็ว
ภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกระหว่างความเร็วและความถูกต้องของข้อมูลที่มีคุณภาพเป็นหนึ่งในประเด็นที่สำคัญที่สุดที่ต้องเผชิญในชีวิตประจำวันโดยธุรกิจขนาดใหญ่และขนาดเล็กเหมือนกัน ธุรกิจที่โจมตีปัญหาได้รวดเร็วและมีประสิทธิผลมากขึ้นจะทำให้ บริษัท ของตนอยู่ในตำแหน่งที่ดีเมื่อเทียบกับคู่แข่ง วิธีการที่เหมาะสมและคุ้มค่าที่สุดวิธีหนึ่งในการรับมือกับความท้าทายที่สำคัญนี้คือการเอาท์ซอร์สข้อกำหนดการป้อนข้อมูลไปยังพันธมิตรทางธุรกิจที่เชื่อถือได้เช่น DataEntryOutsourced

โปรดแบ่งปันประสบการณ์คุณภาพข้อมูลของคุณด้านล่างแล้วส่งต่อบทความนี้ให้เพื่อนและเพื่อนร่วมงานโดยใช้ไอคอนโซเชียลมีเดีย
การป้องกัน – การควบคุมและลดข้อมูลที่ไม่ดี“ ก่อน” ที่จะเข้าสู่ระบบของคุณ
การแก้ไข – การตรวจสอบและล้างข้อมูล“ หลังจาก” เข้าสู่ระบบโดยมีเป้าหมายในการรักษามาตรฐานคุณภาพที่กำหนดไว้
เพื่อป้องกันข้อมูลที่ไม่ดีให้เริ่มต้นด้วยการฝึกอบรมผู้ใช้ที่แก้ไขปัญหาต่างๆเช่นการค้นหารายการที่ซ้ำกันก่อนป้อนข้อมูลและกรอกข้อมูลในฟิลด์ทั้งหมด ในการแก้ไขข้อมูลที่มีอยู่ให้เริ่มต้นด้วยการกำหนดกระบวนการคุณภาพข้อมูลจากนั้นตรวจสอบฐานข้อมูลตามมาตรฐานเหล่านั้น

คำเตือนสองสามคำ – การล้างข้อมูลอาจเป็นกระบวนการที่ซ้ำซากจำเจ เพื่อหลีกเลี่ยงการทำงานหนักเกินไปให้พนักงานของคุณคิดถึงทางเลือกที่ใช้ได้จริงเช่นการจ้างผู้เชี่ยวชาญด้านการล้างข้อมูลเช่น DataEntryOutsourced

ค้นหาผู้เชี่ยวชาญด้านการล้างข้อมูล
ในยุคของ“ ข้อมูลขนาดใหญ่” และกระบวนการที่ไวต่อข้อมูลเพิ่มมากขึ้นความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นเนื่องจากข้อมูลที่ไม่ดีนั้นแทบจะไม่ จำกัด แม้ว่าจะไม่มีองค์กรใดได้รับการยกเว้นจากข้อมูลที่ไม่ดี แต่คุณสามารถตรวจจับและแก้ไขปัญหาข้อมูลที่ไม่ดีได้

การล้างข้อมูลเป็นกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งสามารถปรับปรุงผลกำไรของคุณได้อย่างมากโดยการเปลี่ยนข้อมูลที่ไม่ชัดเจนให้เป็นชุดข้อมูลที่สอดคล้องกัน สิ่งที่สำคัญไม่แพ้กันคือการตรวจสอบข้อมูลที่ “จุดเข้า” – ให้คิดว่าเป็นการตรวจสอบหนังสือเดินทางข้อมูลก่อนที่ข้อมูลจะได้รับอนุญาตให้เข้าสู่ระบบของคุณ

DataEntryOutsourced เป็นผู้เชี่ยวชาญระดับโลกที่ได้รับการยอมรับซึ่งสามารถช่วยดำเนินการสองหน้าเพื่อกำจัดข้อมูลที่ไม่ดีออกไปการล้างข้อมูลและการตรวจสอบข้อมูลเป็นหน้าที่หลักสองอย่างของ DEO ในแต่ละวันตลอด 24 ชั่วโมง

คุณมีประสบการณ์อย่างไรกับข้อมูลที่ไม่ดี กรุณาแบ่งปันความคิดเห็นด้านล่างแล้วส่งต่อความคิดของคุณโดยใช้ไอคอนโซเชียลมีเดีย
ธุรกิจของคุณทำอะไรกับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่รวบรวมทุกวัน การวิเคราะห์ข้อมูลนี้และการค้นพบข้อมูลที่สำคัญที่สุดไม่ใช่เรื่องง่ายเสมอไป แต่การจัดกลุ่มข้อมูลสามารถช่วยได้ ในบทความนี้ DataEntryOutsourced ให้ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับกลยุทธ์การจัดการข้อมูลที่จำเป็นนี้

Clustering ใน Data Mining คืออะไร?
การใช้การจัดกลุ่มเกี่ยวข้องกับการวางข้อมูลลงในกลุ่มที่เกี่ยวข้องกันโดยทั่วไปจะไม่มีความรู้ล่วงหน้าเกี่ยวกับคำจำกัดความของกลุ่ม อัลกอริธึมการทำคลัสเตอร์การขุดข้อมูลจะกำหนดจุดข้อมูลให้กับกลุ่มต่างๆบางกลุ่มที่คล้ายกันและอื่น ๆ ที่ไม่เหมือนกัน

ธุรกิจสามารถใช้การจัดกลุ่มข้อมูลได้อย่างไร
การทำคลัสเตอร์สามารถช่วยให้ธุรกิจจัดการข้อมูลได้ดีขึ้น – การแบ่งส่วนรูปภาพการจัดกลุ่มหน้าเว็บการแบ่งส่วนตลาดและการดึงข้อมูลเป็นสี่ตัวอย่าง สำหรับธุรกิจค้าปลีกการจัดคลัสเตอร์ข้อมูลจะช่วยในเรื่องพฤติกรรมการจับจ่ายของลูกค้าแคมเปญการขายและการรักษาลูกค้า ในอุตสาหกรรมประกันภัยมีการใช้คลัสเตอร์เป็นประจำในการตรวจจับการฉ้อโกงการระบุปัจจัยเสี่ยงและความพยายามในการรักษาลูกค้า ในการธนาคารการทำคลัสเตอร์จะใช้สำหรับการแบ่งกลุ่มลูกค้าการให้คะแนนเครดิตและการวิเคราะห์ความสามารถในการทำกำไรของลูกค้า

ในการสร้างคลัสเตอร์หรือกลุ่มข้อมูลเหล่านี้มักใช้ข้อมูลเช่นเชื้อชาติที่อยู่อาศัยอาชีพอายุและรายได้ร่วมกับข้อมูลสำมะโนประชากร ข้อมูลการจัดกลุ่มสามารถใช้เพื่อ “แท็ก” ลูกค้าในฐานข้อมูลโดยรวม ในที่สุดผู้ใช้จะสามารถคาดการณ์ได้อย่างสังหรณ์ใจว่าคลัสเตอร์ต่างๆจะตอบสนองต่อข้อเสนอทางการตลาดอย่างไร ความแม่นยำในการป้อนข้อมูล

ตัวอย่างการทำคลัสเตอร์ใน Data Mining
นี่คือสองตัวอย่างที่แสดงให้เห็นว่าเทคนิคการทำคลัสเตอร์ในการขุดข้อมูลมักจะแปลเป็นข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์สำหรับเจ้าของธุรกิจและผู้จัดการ ในทั้งสองกรณีที่ระบุไว้ด้านล่างแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จริงคือการระบุบันทึกข้อมูลที่แตกต่างจากกลุ่มอื่น ๆ

ในตัวอย่างแรกห้างสรรพสินค้าแห่งหนึ่งในอิลลินอยส์จัดงานลดราคาเกี่ยวกับชุดสูทผู้ชาย ร้านค้าทั้งหมดยกเว้นร้านเดียวมีรายได้จากการขายเพิ่มขึ้นอย่างน้อย 100 เปอร์เซ็นต์ยกเว้นร้านเดียวที่ใช้การโฆษณาทางวิทยุมากกว่าโทรทัศน์

ในตัวอย่างที่สองผู้จัดจำหน่ายไวน์ที่มีข้อยกเว้นที่โดดเด่นรายหนึ่งซึ่งขายไวน์ราคาไม่แพงในนิวยอร์กได้สร้างผลกำไรในระดับที่คาดเดาได้เมื่อดูร่วมกับปริมาณการจัดส่งที่แน่นอน จากการตรวจสอบอย่างใกล้ชิดอันเป็นผลมาจากการจัดกลุ่มข้อมูลพบว่าไม่มีการรวบรวมการชำระเงินจากลูกค้ารายใดรายหนึ่งในเวลาที่เหมาะสม

เทคนิคการจัดกลุ่มที่สำคัญในการขุดข้อมูลและการจัดกลุ่มลูกค้า
วิธีการจัดกลุ่มหลักสี่ประเภท ได้แก่ การแบ่งพาร์ติชันลำดับชั้นอิงตามความหนาแน่นและแบบกริด อย่างไรก็ตามสำหรับการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) และโปรแกรมการตลาดการรวมกลุ่มลูกค้าถือเป็นกลยุทธ์ที่สำคัญที่สุด

THAI-PDPA ให้คำปรึกษาและบริการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลตาม พ.ร.บ.ฯ แบบครบวงจร

ผู้ที่สนใจใช้บริการ Data Protection Services ของ THAI-PDPA สามารถติดต่อฝ่ายขายที่ดูแลคุณหรือฝ่ายการตลาดได้ที่เบอร์ 0-2860-6659 หรืออีเมล dcs@ko.in.th