डेटा प्रविष्टि शायद कंपनी की सफलता के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक है। जब डेटा को सही ढंग से जोड़ा जाता है, तो प्रसारित सूचना अधिकारियों को आगे की योजना बनाने, लक्ष्यों को निर्धारित करने और कमियों को ठीक करने में मदद कर सकती है। जब कंप्यूटर सिस्टम में गलतियों के साथ जानकारी दर्ज की जाती है, तो निष्कर्ष बेहतर या बदतर के लिए तिरछे और गलत होते हैं। डेटा एंट्री ऑपरेटरों की सटीकता और दक्षता जानकारी दर्ज करती है, इसलिए, इसका अत्यधिक महत्व है।
प्रारंभिक इनपुट
डेटा एंट्री ऑपरेटर शुरू में उन डेटा को सिस्टम में इनपुट करते हैं जो व्यावसायिक उद्देश्यों या सूचनाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। कभी-कभी, यह डेटा प्रासंगिक रहता है, लेकिन अक्सर यह समय के साथ कम हो जाता है। इस कारण से, डेटा प्रविष्टि पेशेवरों को एक परिक्रामी आधार पर नई जानकारी दर्ज करनी होगी। यदि प्रारंभिक जानकारी गलत है, तो कंपनी के पास दोहरी प्रविष्टियाँ होने का जोखिम है जो आवश्यकता से अधिक काम पैदा करती है। जब ऐसा होता है, तो व्यवस्थापकों को पुरानी और गलत जानकारी को मैन्युअल रूप से परिमार्जन और शुद्ध करना पड़ सकता है। यदि प्रारंभिक जानकारी सटीक है, तो डेटा प्रविष्टि ऑपरेटर को केवल अपडेट बनाने के लिए नया डेटा सम्मिलित करना होगा।
डाटा एंट्री वैलिडेशन
कुछ व्यवसाय डेटा प्रविष्टि सत्यापन कार्यक्रमों के उपयोग को नियोजित करते हैं, जो सिस्टम में दर्ज गलत डेटा की संभावना को कम करते हैं। प्रारंभ में, उन प्रणालियों की तुलना में अधिक समय लगता है जो डबल- या ट्रिपल-चेक नहीं करते हैं। दीर्घावधि में, हालांकि, सत्यापन कार्यक्रम पुराने रिकॉर्ड पर वापस जाने और अन्य गलतियों को सुधारने की आवश्यकता को कम करके व्यापार को मूल्यवान समय और धन बचा सकते हैं। एक सत्यापन कार्यक्रम में, डेटा प्रविष्टि ऑपरेटर को स्वीकार किए जाने से पहले एक से अधिक बार दर्ज की गई जानकारी को सत्यापित करना होगा। कुछ प्रोग्राम केवल एक फॉर्म पर कुछ क्षेत्रों में संख्यात्मक प्रविष्टियों की अनुमति देते हैं, और इसके विपरीत।
सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम
सभी डेटा प्रविष्टि सटीकता समस्याएं मानव-जनित नहीं हैं। सस्ते और अक्षम डेटा सत्यापन सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम में बग, प्रोग्रामिंग कमियां और अन्य समस्याएं हो सकती हैं। बड़े संगठनों को अधिक सटीक और सटीक डेटा भंडारण कार्यक्रमों की आवश्यकता होती है, जबकि छोटी कंपनियों को ऐसी कठोर आवश्यकताओं की आवश्यकता नहीं हो सकती है। निर्णायक कारक यह है कि सस्ते या महंगे डेटा कंट्रोल पैकेज से कंपनी की बॉटम लाइन कैसे प्रभावित होती है। क्या कार्यक्रम कुछ वर्णों को याद करता है या दशमलव बिंदु को गलत तरीके से बताता है, कुछ पेनी और हजारों डॉलर के बीच का अंतर हो सकता है।
बढ़ते मूल्य
जब गलत डेटा किसी कंपनी के डेटाबेस में रहता है, तो यह उसके पूर्ण मूल्य को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकता है। आउटडेटेड जानकारी, जैसे कि पुराने पुराने देय किराये के नोटिस, या पुराने मूल्यांकन जो अपडेट नहीं किए गए हैं, किसी कंपनी को वास्तव में की तुलना में कम लाभदायक दिखाई दे सकते हैं। यह व्यवसाय के मालिक की भविष्य में वित्तपोषण प्राप्त करने, अधिक व्यवसाय प्राप्त करने या बाद की तारीख में बेचने की क्षमता को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकता है। सटीक रिकॉर्ड रखना और उन्हें दैनिक आधार पर अपडेट करना कंपनी के मूल्य को बनाए रखने और बढ़ाने के लिए आवश्यक है।
