Данные о качестве: определение, измерения и преимущества
9 сентября 2021 г.
Исследования являются важной частью многих отраслей, включая бизнес, финансы, науку и технологии. Те, кто занимается исследованиями, усердно работают над разработкой методов сбора данных, которые позволяют им собирать точную и надежную информацию, чтобы предприятия могли принимать эффективные решения. Если вы заинтересованы в исследованиях, изучение качества данных, способов его измерения и важности может помочь вам найти полезные данные и разработать эффективные исследования. В этой статье мы определяем, что такое данные о качестве, описываем способы их измерения и объясняем преимущества использования данных о качестве.
Что такое качественные данные?
Качество данных относится к тому, насколько собранные данные соответствуют конкретным целям бизнеса. Когда собранные данные точны и отражают информацию, необходимую бизнесу для принятия обоснованных решений, бизнес-аналитики считают их качественными данными. Это означает, что данные удовлетворяют все потребности бизнеса в предоставлении полезной информации, которая помогает им отслеживать свои успехи, прогнозировать будущие тенденции и принимать эффективные решения на основе данных для своей организации.
Способы измерения качества данных
Существует шесть характеристик, определяющих качество данных. Эти характеристики:
1. Точность
Точность относится к правильности данных. Это означает, что данные свободны от ошибок на всех этапах исследовательского процесса, от сбора до обработки и интерпретации. Точность важна, чтобы предприятия могли принимать решения на основе точной информации. Однако в одних отраслях точность может быть важнее, чем в других. Например, в здравоохранении или медицинских исследованиях точность имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы лекарства и лечебные вмешательства функционировали должным образом. Хотя точность по-прежнему важна в других видах исследований, таких как исследование рынка, в этих отраслях может быть больше места для ошибок.
2. Срок действия
Валидность относится к тому, насколько хорошо данные измеряют то, что они намереваются измерить. Когда данные отражают их аналоги из реального мира, исследователи считают их достоверными. Существует четыре различных типа достоверности:
Конструктивная валидность. Конструктивная валидность — это то, насколько хорошо собранные данные представляют предполагаемую концепцию.
Валидность контента: Валидность контента проверяет, насколько полно данные представляют контент, который они измеряют.
Лицевая валидность: Лицевая валидность относится к тому, насколько тест подходит для сбора точных данных.
Валидность критерия: Валидность критерия заключается в том, насколько результаты данных согласуются с сопоставимыми внешними показателями.
3. Завершение
Завершение является еще одним важным аспектом качества данных. Неполные данные оставляют пробелы в ваших знаниях и способности всесторонне оценить ситуацию. Наличие полного набора данных позволяет более комплексно оценивать информацию, чтобы вы могли принимать решения на основе всей доступной информации.
4. Надежность
Надежность отличается от точности и достоверности, поскольку она измеряет согласованность результатов ваших данных. Исследователи знают, что их данные надежны, когда другой источник собирает те же данные без противоречий. Например, если чей-то день рождения в вашей системе не совпадает с днем рождения в другой системе, информация может быть недостоверной. Если информация ненадежна, то вы не можете доверять ей как основе для принятия решений, поэтому надежность является приоритетом при разработке исследования.
5. Актуальность
Качественные данные имеют отношение к вашему бизнесу. Поскольку разработка исследования, сбор данных, их обработка и получение осмысленных выводов на основе информации могут занять время и деньги, важно убедиться, что все собранные данные соответствуют потребностям вашего бизнеса. Актуальность также включает своевременность. Предприятия должны иметь правильную информацию в нужное время, чтобы принимать ключевые решения о будущем своего бизнеса.
6. Детализация
Детализация относится к тому, насколько детализированы собранные данные. Исследователи должны определить, насколько подробными должны быть их данные, чтобы они соответствовали своей цели. Для некоторых исследований может потребоваться более глубокий сбор данных, чем для других типов исследований. Например, клиническое испытание нового лекарства может потребовать от исследователей сбора подробной информации о физическом здоровье участников и истории болезни, в то время как исследование рынка может искать более общую демографическую информацию об его участниках. Знание того, сколько деталей нужно собрать, важно для исследователей, чтобы они могли сосредоточиться на сборе наиболее релевантной информации.
Типы оценок качества данных
При оценке качества данных исследователи используют как объективные, так и субъективные оценки. Вот некоторые соображения относительно субъективной и объективной оценки качества:
Субъективные оценки данных
Субъективные оценки качества данных относятся к тому, как ключевые заинтересованные стороны рассматривают качество информации. К заинтересованным сторонам относятся исследовательская группа, владельцы бизнеса, консультанты, руководители, аналитики и клиенты или заказчики. Консультируясь с заинтересованными сторонами, исследовательская группа представляет собранные данные по теме, связанной с бизнесом. Затем заинтересованная сторона определяет, считают ли они данные полными и точными в той степени, в которой это необходимо для принятия стратегических решений. Если заинтересованная сторона считает, что им нужна дополнительная информация, она может попросить исследовательскую группу собрать дополнительные данные.
Объективные оценки данных
Объективные оценки данных используют статистические или математические методы для оценки качества данных. Исследователи обычно используют три типа измерений для оценки качества данных. Эти измерения:
Простое соотношение: простое соотношение оценивает количество желаемых результатов и сравнивает его с общим количеством возможных результатов. Исследователи используют этот метод измерения для оценки полноты и надежности.
Минимум или максимум: исследователи используют эту переменную для оценки нескольких переменных качества данных. Минимум измеряет более консервативные переменные, такие как степень детализации, в то время как максимум может измерять более посторонние переменные, такие как релевантность.
Средневзвешенное значение: Средневзвешенное значение оценивает значение каждой переменной в наборе данных. Как и минимум, средневзвешенные значения позволяют исследователям оценить, какая степень детализации им нужна, помогая им рассчитать значение, которое различные переменные обеспечивают в наборе данных.
Преимущества использования качественных данных
Использование качественных данных имеет много преимуществ в каждой отрасли, которая опирается на исследования для принятия решений. К преимуществам использования качественных данных относятся:
Эффективное принятие решений
Одним из наиболее важных аспектов качества данных является помощь предприятиям в принятии правильных решений, которые способствуют их процветанию и процветанию. Данные помогают компаниям понять рыночные тенденции, поведение потребителей и то, как функционируют их собственные внутренние процессы. Основываясь на этих знаниях, предприятия определяют лучшее время и каналы для продвижения своих продуктов и услуг, когда разрабатывать новые продукты и как оптимизировать свои процессы для повышения эффективности и получения большего дохода. Когда предприятия используют высококачественные данные, они могут быть уверены в своих решениях.
Глубина понимания
Качественные данные могут обеспечить более глубокое понимание, чем более случайные формы наблюдения. Исследовательские группы проходят специальную подготовку, которая помогает им разрабатывать эффективные методы сбора информации, наиболее важной для бизнеса. Например, данные могут выявлять закономерности в поведении потребителей и отслеживать эти тенденции в течение определенного периода времени. Наблюдение за этими тенденциями и расчет закономерностей позволяет компаниям принимать более обоснованные решения, чем менее интенсивные методы наблюдения.
Снижение цены
Качественные данные могут помочь компаниям сэкономить деньги. Для проведения исследований требуются время и деньги, поэтому важно обеспечить высокое качество данных, собранных в процессе исследования. Кроме того, создание качественных данных позволяет компаниям анализировать свои процессы, чтобы выявить ненужные расходы или потенциальные источники дополнительного дохода. Когда предприятия используют данные для мониторинга своих финансов, они лучше понимают, как оптимизировать свои расходы и максимально использовать возможности для роста.
Улучшение отношений с клиентами
Наконец, качественные данные помогают предприятиям принимать решения, улучшающие отношения с клиентами. Сбор информации о том, что нужно клиентам, что они заинтересованы в покупке и сколько они готовы потратить на продукты и услуги, которые они хотят, позволяет предприятиям удовлетворить эти потребности. Качественные данные также помогают компаниям получить представление о своем общественном имидже, чтобы они могли произвести положительное впечатление на представителей своего целевого рынка.