6 viisi, kuidas andmete täpsus võib teie ettevõttes maksta miljoneid dollareid, kui eksite

Andmed on teie ettevõtte elujõud. See on see, mida kasutate oma klientide mõistmiseks ja nende eelistuste jälgimiseks, seda, kuidas saate aru, kuhu uusi poode paigutada või kuidas uusi tooteid turustada. See aitab teil mõista oma rahavoogusid ja kasumimarginaale. Andmed aitavad teil oma töötajaid mõista, et saaksite olla kindel, et ka nemad on oma tööga rahul. Aga kui need andmed pole täpsed? Siis võib see teie ettevõttele miljoneid maksma minna ja see on alles algus.

Halbade andmete hind on kõrge

Halbade andmete hind on kõrge. See võib tähendada klientide, töötajate kaotamist, maksuvigade tegemist ja palju muud. Klientide kaotamine võib juhtuda lubaduste täitmata jätmise tõttu või lihtsalt seetõttu, et teid ei peeta usaldusväärseks ettevõtteks. Võite kaotada tulu, kui te ei saa uute klientidega tehinguid sõlmida. Lisaks kaotate aega, ressursse ja raha, püüdes välja selgitada, kus on vead süsteemis, mis tugineb täpsele andmesisendile. See kehtib eriti siis, kui teil on automaatne süsteem, mis vajab regulaarset hooldust ja hooldust. Andmete täpsus on kriitiline.

Andmete vale tõlgendamine

Kui töötate andmetega, on oluline mõista, kuidas andmeid koguti, et saaksite neid täpselt tõlgendada. Peate teadma, millised väljad olid kaasatud ja millised mitte. See võib aidata teil koguda teavet turunduse, müügi ja muude teie ettevõtte tahkude jaoks. Andmete täpne tõlgendamine võib tagada, et teete õigeid otsuseid, mis ei lähe teile rohkem aega, raha ega inimressursse maksma.

Andmesisestuse vead

Andmesisestuse vead on levinud probleem ja need võivad olla põhjustatud inimlikust veast või halvasti kavandatud tarkvarast. Kui teie andmesisestustööriist ei ole mõeldud täpsuse kontrollimiseks, võite avastada end ebatäpsete andmetega, mis maksab teie ettevõttele raha.

Siin on mõned viisid, kuidas andmesisestusvead võivad teile miljoneid dollareid maksma minna.

Töötaja sisestab andmebaasi ebaõigeid andmeid. See toob kaasa probleemi süsteemis, mille parandamine maksab miljoneid ning kaotab ettevõtte jaoks aega ja tulu.

Klienditeenindaja ei saa selle süsteemi sisestades õiget telefoninumbrit. See viib selleni, et kliendiga ei õnnestu olulise teabega ühendust saada ja nad tühistavad oma suure lepingu.

Ettevõtte omanik kasutab andmebaaside asemel arvutustabeleid ja teeb nende redigeerimisel vigu. Andmeid ei saa kuidagi kontrollida tagamaks, et ühest andmebaasist edastatu jõuab teise.

Aegunud tehnoloogia või liiga palju kasutajaid süsteemis

Esiteks peate veenduma, et andmed on täpsed. Andmete täpsus on ettevõtte edu jaoks ülioluline. Kui teie andmed on ebatäpsed ja teete selle põhjal otsuseid, siis võite jõuda kehvade müügi- ja finantstulemusteni. Kui teie arvutisüsteemid on aegunud, ei pruugi nad kogu teie ettevõtte vajadusteks vajaliku teabega hakkama saada. See tähendab, et neil ei ole piisavalt salvestusruumi, mis tähendab ka, et uue teabe jaoks ei jää ruumi. See võib viia selleni, et töötajad visatakse süsteemist välja, mis on ülekoormatud või andmed kustutatakse, et teha ruumi uuele teabele. Kõik need probleemid võivad aja jooksul ettevõttele maksma minna kumulatiivselt raha tootlikkuse, klientide kaotamise ja isegi süsteemi katki. Parim on kasutada kaasaegseid süsteeme, et tagada kõigi vajalike värskenduste saamine ja andmete jaoks piisavalt ruumi.

Kehv teabearhitektuur teie andmebaasis

Andmearhitektuur on tugeva andmehaldusstrateegia alus. See aitab teil leida parimaid viise andmete korraldamiseks, et neid saaks hõlpsasti juurde pääseda, analüüsida ja vajadusel kasutada. Kui teil ei ole tõhusat viisi oma andmete korraldamiseks, on kasutajatel raske leida, mida nad vajavad, kui nad seda vajavad.

Halvasti kavandatud andmebaasid põhjustavad kehva kasutajakogemuse, oodatust aeglasemad reageerimisajad või veateated nendest andmebaasidest teabe hankimisel. Lisaks võivad need halvasti kujundatud andmebaasid põhjustada ka suuremaid kulusid, mis on tingitud hooldustegevusele ja tõrkeotsingule kulutatud liigsest ajast.

Pärandsüsteemid, mis ei ühendu hästi uue tarkvara või süsteemidega

Teine viis andmete täpsuse kaotamiseks ja lõpuks miljonite kaotamiseks on proovida ühendada uus tarkvara oma pärandsüsteemidega. Võite hõlpsalt kulutada miljoneid, et lahendada probleem, mille saaks parandada vanade lahenduste asemel paremate üldiste kaasaegsete tarkvaralahendustega.