Nghiên cứu là một phần quan trọng của nhiều ngành công nghiệp, bao gồm kinh doanh, tài chính, khoa học và công nghệ. Những người làm việc trong lĩnh vực nghiên cứu làm việc chăm chỉ để thiết kế các phương pháp thu thập dữ liệu cho phép họ thu thập thông tin chính xác và đáng tin cậy để các doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định hiệu quả.
Nếu bạn quan tâm đến nghiên cứu, việc tìm hiểu về chất lượng dữ liệu, cách đo lường dữ liệu và lý do tại sao dữ liệu quan trọng có thể giúp bạn xác định dữ liệu hữu ích và phát triển các nghiên cứu hiệu quả.
Dữ liệu chất lượng là gì?
Chất lượng dữ liệu đề cập đến cách dữ liệu được thu thập phù hợp với mục đích cụ thể của doanh nghiệp.
Khi dữ liệu được thu thập chính xác và phản ánh thông tin mà doanh nghiệp cần để đưa ra quyết định sáng suốt, các nhà phân tích kinh doanh coi đó là dữ liệu chất lượng.
Điều này có nghĩa là dữ liệu đáp ứng mọi nhu cầu của doanh nghiệp về việc cung cấp thông tin hữu ích giúp họ theo dõi thành công, dự đoán xu hướng trong tương lai và đưa ra quyết định hiệu quả dựa trên dữ liệu cho tổ chức của họ.
Các cách đo lường chất lượng dữ liệu
Có 6 đặc điểm quyết định chất lượng dữ liệu. Những đặc điểm này là:
1. Độ chính xác
Độ chính xác đề cập đến tính đúng đắn của dữ liệu. Điều này có nghĩa là dữ liệu không có lỗi ở mọi giai đoạn của quá trình nghiên cứu, từ thu thập đến xử lý và diễn giải. Độ chính xác rất quan trọng để các doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định dựa trên thông tin chính xác. Tuy nhiên, độ chính xác có thể quan trọng hơn ở một số ngành so với các ngành khác.
Ví dụ, trong nghiên cứu y tế hoặc chăm sóc sức khỏe, độ chính xác rất quan trọng để đảm bảo các loại thuốc và can thiệp điều trị hoạt động như mong muốn. Mặc dù độ chính xác vẫn quan trọng trong các loại nghiên cứu khác, như nghiên cứu thị trường , nhưng có thể có nhiều chỗ cho sai sót hơn trong các ngành này.
2. Tính hợp lệ
Tính hợp lệ đề cập đến mức độ dữ liệu đo lường những gì nó muốn đo lường. Khi dữ liệu phản ánh bản sao thực tế của nó, các nhà nghiên cứu coi nó là hợp lệ. Có bốn loại tính hợp lệ khác nhau:
- Tính hợp lệ của cấu trúc: Tính hợp lệ của cấu trúc là mức độ dữ liệu thu thập được thể hiện khái niệm dự định tốt như thế nào.
- Tính hợp lệ nội dung: Tính hợp lệ nội dung kiểm tra mức độ dữ liệu thể hiện nội dung mà nó đo lường một cách đầy đủ.
- Tính hợp lệ bề ngoài: Tính hợp lệ bề ngoài đề cập đến mức độ phù hợp của bài kiểm tra trong việc thu thập dữ liệu chính xác.
- Tính hợp lệ của tiêu chí: Tính hợp lệ của tiêu chí là mức độ nhất quán của các phát hiện dữ liệu với các biện pháp bên ngoài có thể so sánh được.
3. Hoàn thành
Hoàn thiện là một chiều quan trọng khác của chất lượng dữ liệu. Dữ liệu không đầy đủ để lại khoảng trống trong kiến thức và khả năng đánh giá tình huống đầy đủ của bạn. Có một bộ dữ liệu hoàn chỉnh cho phép bạn đánh giá thông tin của mình toàn diện hơn để bạn có thể đưa ra quyết định dựa trên tất cả thông tin có sẵn.
4. Độ tin cậy
Độ tin cậy khác với độ chính xác và tính hợp lệ vì nó đo lường tính nhất quán của kết quả dữ liệu của bạn. Các nhà nghiên cứu biết dữ liệu của họ đáng tin cậy khi một nguồn khác thu thập cùng dữ liệu mà không có mâu thuẫn.Ví dụ, nếu ngày sinh của ai đó trong hệ thống của bạn không khớp với ngày sinh của họ trong hệ thống khác, thông tin có thể không đáng tin cậy. Nếu thông tin không đáng tin cậy, thì bạn không thể tin tưởng nó như một nền tảng để ra quyết định , vì vậy độ tin cậy là ưu tiên hàng đầu khi thiết kế một nghiên cứu.
5. Sự liên quan
Dữ liệu chất lượng có liên quan đến doanh nghiệp của bạn. Vì có thể mất thời gian và tiền bạc để phát triển một nghiên cứu, thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu và rút ra kết luận có ý nghĩa từ thông tin, nên điều quan trọng là phải đảm bảo tất cả dữ liệu thu thập được đều áp dụng cho nhu cầu của doanh nghiệp bạn. Tính liên quan cũng bao gồm tính kịp thời. Các doanh nghiệp cần có thông tin phù hợp vào đúng thời điểm để đưa ra các quyết định quan trọng về tương lai của doanh nghiệp mình.
6. Độ chi tiết
Độ chi tiết đề cập đến mức độ chi tiết của dữ liệu được thu thập. Các nhà nghiên cứu cần xác định mức độ chi tiết cần thiết của dữ liệu để phục vụ mục đích của nó. Một số nghiên cứu có thể yêu cầu thu thập dữ liệu chuyên sâu hơn các loại nghiên cứu khác.Ví dụ, một thử nghiệm lâm sàng về một loại thuốc mới có thể yêu cầu các nhà nghiên cứu thu thập thông tin chi tiết sâu rộng về sức khỏe thể chất và tiền sử bệnh án của người tham gia, trong khi một nghiên cứu thị trường có thể tìm kiếm thông tin nhân khẩu học chung hơn về những người tham gia. Biết được mức độ chi tiết cần thu thập là điều quan trọng đối với các nhà nghiên cứu để họ có thể tập trung vào việc thu thập thông tin có liên quan nhất.
Các loại đánh giá chất lượng dữ liệu
Khi đánh giá chất lượng dữ liệu, các nhà nghiên cứu sử dụng cả đánh giá khách quan và chủ quan. Sau đây là một số cân nhắc cho đánh giá chất lượng chủ quan và khách quan:
Đánh giá dữ liệu chủ quan
Đánh giá chủ quan về chất lượng dữ liệu đề cập đến cách các bên liên quan chính xem xét chất lượng thông tin. Các bên liên quan bao gồm nhóm nghiên cứu, chủ doanh nghiệp, cố vấn, giám đốc điều hành, nhà phân tích và khách hàng. Khi tham vấn với một bên liên quan, nhóm nghiên cứu trình bày dữ liệu thu thập được về một chủ đề liên quan đến doanh nghiệp.
Sau đó, bên liên quan xác định xem họ có cảm thấy dữ liệu đầy đủ và chính xác đến mức cần thiết để đưa ra quyết định chiến lược hay không. Nếu bên liên quan cảm thấy họ cần thêm thông tin, họ có thể yêu cầu nhóm nghiên cứu thu thập thêm dữ liệu.
Đánh giá dữ liệu khách quan
Đánh giá dữ liệu khách quan sử dụng các phương pháp thống kê hoặc toán học để đánh giá chất lượng dữ liệu. Các nhà nghiên cứu thường sử dụng ba loại phép đo để đánh giá chất lượng dữ liệu. Các phép đo này là:
- Tỷ lệ đơn giản: Tỷ lệ đơn giản đánh giá số lượng kết quả mong muốn và so sánh với tổng số kết quả có thể có. Các nhà nghiên cứu sử dụng phương pháp đo lường này để đánh giá tính đầy đủ và độ tin cậy.
- Tối thiểu hoặc tối đa: Các nhà nghiên cứu sử dụng biến này để đánh giá nhiều biến chất lượng dữ liệu. Tối thiểu đo lường các biến bảo thủ hơn, chẳng hạn như độ chi tiết, trong khi tối đa có thể đo lường các biến không liên quan hơn, chẳng hạn như tính liên quan.
- Trung bình có trọng số: Trung bình có trọng số đánh giá giá trị của từng biến trong tập dữ liệu. Giống như giá trị tối thiểu, trung bình có trọng số cho phép các nhà nghiên cứu đánh giá mức độ chi tiết mà họ cần bằng cách giúp họ tính toán giá trị mà các biến khác nhau cung cấp trong tập dữ liệu.
Lợi ích của việc sử dụng dữ liệu chất lượng
Sử dụng dữ liệu chất lượng có nhiều lợi ích trong mọi ngành công nghiệp dựa vào nghiên cứu để đưa ra quyết định. Những lợi ích của việc sử dụng dữ liệu chất lượng bao gồm:
Quyết định hiệu quả
Một trong những khía cạnh quan trọng nhất của chất lượng dữ liệu là giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định đúng đắn giúp họ thịnh vượng và phát triển. Dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu được xu hướng thị trường, hành vi của người tiêu dùng và cách thức hoạt động của các quy trình nội bộ của họ.
Dựa trên kiến thức này, các doanh nghiệp xác định thời điểm và kênh tốt nhất để tiếp thị sản phẩm và dịch vụ của mình, thời điểm phát triển sản phẩm mới và cách tối ưu hóa quy trình của mình để tăng hiệu quả và kiếm thêm doanh thu. Khi các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu chất lượng cao, họ có thể tự tin vào quyết định của mình.
Độ sâu của sự hiểu biết
Dữ liệu chất lượng có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn so với các hình thức quan sát thông thường. Các nhóm nghiên cứu được đào tạo chuyên sâu giúp họ thiết kế các phương pháp hiệu quả để thu thập thông tin quan trọng nhất đối với doanh nghiệp.
Ví dụ, dữ liệu có thể tiết lộ các mô hình trong hành vi của người tiêu dùng và theo dõi các xu hướng đó trong một khoảng thời gian xác định.
Việc quan sát các xu hướng này và tính toán các mô hình cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt hơn so với các phương pháp quan sát ít chuyên sâu hơn.
Giảm chi phí
Dữ liệu chất lượng có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm tiền. Nghiên cứu cần thời gian và tiền bạc để tạo ra, do đó, đảm bảo dữ liệu thu thập được trong quá trình nghiên cứu có chất lượng cao là điều quan trọng.
Ngoài ra, việc tạo ra dữ liệu chất lượng cho phép doanh nghiệp xem xét lại quy trình của mình để có thể xác định các khoản chi phí không cần thiết hoặc các nguồn doanh thu bổ sung tiềm năng.
Khi doanh nghiệp sử dụng dữ liệu để theo dõi tình hình tài chính, họ sẽ hiểu rõ hơn về cách tối ưu hóa chi tiêu và tận dụng tối đa các cơ hội tăng trưởng.
Cải thiện quan hệ khách hàng
Cuối cùng, dữ liệu chất lượng hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định cải thiện mối quan hệ với khách hàng. Thu thập thông tin về nhu cầu của khách hàng, sở thích mua sắm và số tiền họ sẵn sàng chi cho các sản phẩm và dịch vụ họ muốn cho phép doanh nghiệp đáp ứng những nhu cầu đó.
Dữ liệu chất lượng cũng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hình ảnh công chúng của mình để có thể tạo ấn tượng tích cực với những người trong thị trường mục tiêu .
