यदि आप इसे गलत करते हैं तो 6 तरीके डेटा सटीकता आपके व्यवसाय में लाखों डॉलर खर्च कर सकती है

डेटा आपकी कंपनी की जीवनदायिनी है। इसका उपयोग आप अपने ग्राहकों को समझने और उनकी प्राथमिकताओं पर नज़र रखने के लिए करते हैं, यह है कि आप कैसे पता लगाते हैं कि नए स्टोर कहाँ रखे जाएँ या नए उत्पादों की मार्केटिंग कैसे करें। यह आपके नकदी प्रवाह और आपके लाभ मार्जिन को समझने में आपकी सहायता करता है। डेटा वह है जो आपको अपने कर्मचारियों को समझने में मदद करता है ताकि आप यह सुनिश्चित कर सकें कि वे भी अपनी नौकरी से खुश हैं। लेकिन अगर वह डेटा सटीक नहीं है? ठीक है, तो इससे आपके व्यवसाय पर लाखों खर्च हो सकते हैं, और यह तो बस शुरुआत है।

खराब डेटा की कीमत बहुत अधिक है

खराब डेटा की कीमत बहुत अधिक होती है। इसका अर्थ ग्राहकों को खोना, कर्मचारियों को खोना, कर त्रुटियां करना और भी बहुत कुछ हो सकता है। ग्राहकों को खोने का कारण वादों को पूरा करने में विफलता या सिर्फ इसलिए हो सकता है क्योंकि आपको एक भरोसेमंद व्यवसाय के रूप में नहीं देखा जाता है। आप नए ग्राहकों के साथ सौदे बंद करने में सक्षम नहीं होने से राजस्व खो सकते हैं। इसके अतिरिक्त, यह पता लगाने की प्रक्रिया में समय, संसाधनों और धन की हानि होती है कि सटीक डेटा इनपुट पर निर्भर प्रणाली के भीतर त्रुटियां कहां हैं। यह विशेष रूप से सच है जब आपके पास एक स्वचालित प्रणाली है जिसके लिए नियमित रखरखाव और रखरखाव की आवश्यकता होती है। डेटा सटीकता नाजुक है।

डेटा की गलत व्याख्या करना

जब आप डेटा के साथ काम कर रहे हों, तो यह समझना महत्वपूर्ण है कि डेटा कैसे एकत्र किया गया था ताकि आप इसकी सटीक व्याख्या कर सकें। आपको उन क्षेत्रों को जानने की जरूरत है जो शामिल थे और जो नहीं थे। यह आपको मार्केटिंग, बिक्री और आपके व्यवसाय के अन्य पहलुओं के लिए जानकारी एकत्र करने में मदद कर सकता है। डेटा की सटीक व्याख्या यह सुनिश्चित कर सकती है कि आप सही निर्णय लेते हैं जिससे आपका अधिक समय, धन या मानव संसाधन खर्च नहीं होता है।

डाटा एंट्री त्रुटियां

डेटा प्रविष्टि त्रुटियाँ एक सामान्य समस्या है और यह मानवीय त्रुटि या खराब डिज़ाइन किए गए सॉफ़्टवेयर के कारण हो सकती है। यदि आपका डेटा एंट्री टूल सटीकता की जांच करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है, तो आप अपने आप को गलत डेटा के साथ पा सकते हैं जिससे आपके व्यवसाय का पैसा खर्च होता है।

यहां कुछ ऐसे तरीके दिए गए हैं जिनसे डेटा प्रविष्टि त्रुटियां आपको लाखों डॉलर खर्च कर सकती हैं:

एक कर्मचारी डेटाबेस में गलत जानकारी दर्ज करता है। यह सिस्टम में एक समस्या की ओर ले जाता है जिसे ठीक करने में लाखों खर्च होते हैं और कंपनी के लिए समय और राजस्व की हानि होती है।

एक ग्राहक सेवा एजेंट को सही फोन नंबर नहीं मिलता है जब वे इसे सिस्टम में दर्ज करते हैं। इससे महत्वपूर्ण जानकारी वाले ग्राहक तक नहीं पहुंच पाते हैं और वे अपना बड़ा अनुबंध रद्द कर देते हैं।

एक व्यवसाय स्वामी डेटाबेस के बजाय स्प्रेडशीट का उपयोग करता है और उन्हें संपादित करते समय गलतियाँ करता है। यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा की जांच करने का कोई तरीका नहीं है कि एक डेटाबेस से जो स्थानांतरित किया गया है वह इसे दूसरे में बनाता है।

आउटडेटेड टेक्नोलॉजी या एक सिस्टम पर बहुत सारे उपयोगकर्ता

सबसे पहले, आपको यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि डेटा सटीक है। व्यवसाय की सफलता के लिए डेटा सटीकता महत्वपूर्ण है। यदि आपका डेटा गलत है और आप इसके आधार पर निर्णय ले रहे हैं, तो आप बिक्री और वित्तीय प्रदर्शन के मामले में खराब परिणामों के साथ समाप्त हो सकते हैं। यदि आपके कंप्यूटर सिस्टम पुराने हो गए हैं तो हो सकता है कि वे आपके व्यवसाय की आवश्यकताओं के लिए आवश्यक सभी सूचनाओं को संभालने में सक्षम न हों। इसका अर्थ है कि उनमें पर्याप्त संग्रहण स्थान नहीं होगा, जिसका अर्थ यह भी है कि नई जानकारी के लिए कोई स्थान नहीं बचा है। इससे कर्मचारियों को एक ऐसे सिस्टम से बाहर निकाला जा सकता है जो अभिभूत है या डेटा को नई जानकारी के लिए जगह बनाने के लिए हटा दिया जा रहा है। समय के साथ इन सभी मुद्दों से कंपनी को खोई हुई उत्पादकता, खोए हुए ग्राहकों और यहां तक ​​​​कि एक टूटी हुई प्रणाली में एक संचयी राशि खर्च करनी पड़ सकती है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपको आवश्यक सभी अद्यतन प्राप्त हों और आपके पास अपने डेटा के लिए पर्याप्त स्थान हो, आधुनिक प्रणालियों का उपयोग करना सबसे अच्छा है।

आपके डेटाबेस के भीतर खराब सूचना संरचना

डेटा आर्किटेक्चर एक मजबूत डेटा प्रबंधन रणनीति की नींव है। यह आपको डेटा को व्यवस्थित करने के सर्वोत्तम तरीके खोजने में मदद करता है ताकि जरूरत पड़ने पर इसे आसानी से एक्सेस, विश्लेषण और उपयोग किया जा सके। यदि आपके पास अपने डेटा को व्यवस्थित करने का एक प्रभावी तरीका नहीं है, तो उपयोगकर्ताओं के लिए यह खोजना मुश्किल होगा कि उन्हें इसकी आवश्यकता होने पर क्या चाहिए।

इन डेटाबेस से जानकारी प्राप्त करने का प्रयास करते समय खराब डिज़ाइन किए गए डेटाबेस के परिणामस्वरूप धीमे-से-अपेक्षित प्रतिक्रिया समय या त्रुटि संदेशों के साथ खराब उपयोगकर्ता अनुभव होता है। इसके अलावा, रखरखाव गतिविधियों और समस्या निवारण पर खर्च किए गए अतिरिक्त समय के कारण इन खराब डिज़ाइन किए गए डेटाबेसों के परिणामस्वरूप उच्च लागतें भी हो सकती हैं।

लीगेसी सिस्टम जो नए सॉफ़्टवेयर या सिस्टम से ठीक से कनेक्ट नहीं होते हैं

डेटा सटीकता खोने और अंततः लाखों खोने का एक और तरीका है कि नए सॉफ़्टवेयर को अपने विरासत सिस्टम से कनेक्ट करने का प्रयास करें। आप आसानी से एक समस्या को ठीक करने की कोशिश में लाखों खर्च कर सकते हैं, जिसे विरासत के बजाय बेहतर समग्र आधुनिक सॉफ़्टवेयर समाधानों के साथ ठीक किया जा सकता है।