W dzisiejszym świecie, gdzie dane stanowią fundament funkcjonowania przedsiębiorstw, kluczowe staje się dbanie o ich jakość. To właśnie na podstawie rzetelnych informacji firmy podejmują strategiczne decyzje, dogłębniej analizują potrzeby klientów oraz utrzymują spójność w obrębie całej struktury organizacyjnej.
Nie ulega wątpliwości, że dane są motorem napędowym współczesnego biznesu. Dlatego tak istotne jest, aby planowanie i wdrażanie strategii opartych na pozyskanych informacjach cechowało się poprawnością, spójnością, kompletnością, adekwatnością i niezawodnością.
Jednakże, kiedy dane są niskiej jakości, negatywnie wpływa to na procesy decyzyjne, doświadczenia klientów i ogólną kondycję firmy. Właśnie dlatego tak ważne jest, aby skupić się na pozyskiwaniu wiarygodnych danych, które umożliwią opracowanie skutecznych strategii rozwoju przedsiębiorstwa i optymalizację ścieżki klienta.
W niniejszym artykule przybliżymy zagadnienie jakości danych, omówimy jej kluczowe aspekty oraz przedstawimy metody pomiaru i doskonalenia.
Zacznijmy więc.
Czym właściwie jest jakość danych?
Jakość danych to nic innego jak ich stan, który odzwierciedla, w jakim stopniu dany zbiór informacji może być uznany za wiarygodny i przydatny w kontekście podejmowania decyzji, planowania i codziennych operacji. Zbiór danych, aby zasługiwał na miano wysokiej jakości, musi odpowiadać zamierzonemu zastosowaniu lub celowi. Powinien być kompletny, dokładny, niezawodny, łatwo dostępny, kompatybilny z różnymi źródłami i prezentowany w odpowiedniej formie, gdy zajdzie taka potrzeba.
Warto zauważyć, że nie istnieje jeden uniwersalny standard jakości danych ani sposób jej weryfikacji. Wymagania w tym zakresie różnią się w zależności od specyfiki organizacji i realizowanego projektu. Firmy tworzą własne ramy i reguły dotyczące gromadzenia, organizowania, zarządzania i definiowania jakości danych, dostosowane do ich indywidualnych potrzeb.
W praktyce, dbałość o jakość danych realizuje się poprzez przeprowadzanie ocen i analizę wskaźników, takich jak dokładność, adekwatność, spójność, kompletność, wiarygodność i aktualność. Następnie, analitycy danych dokonują pomiaru ogólnej oceny jakości, aby przedstawić rzeczywistą wartość konkretnego zbioru danych.
Te informacje pozwalają organizacjom zrozumieć wartość i znaczenie posiadanych danych. Dzięki temu, mogą podejmować decyzje o ich wykorzystaniu w procesie planowania i realizacji działań, mając pewność, że przyniosą one realną wartość dla odbiorców końcowych.
Wymiary jakości danych
Jakość danych charakteryzuje się różnymi aspektami, które stanowią dla analityków metryki do pomiaru wartości i przydatności danych dla użytkowników. Chociaż konkretne wskaźniki mogą się różnić w zależności od projektu i firmy, kilka z nich jest szczególnie często spotykanych:
Dokładność
Niezależnie od ilości zgromadzonych danych, jeśli są one niedokładne, nie ma sensu wykorzystywać ich w strategiach biznesowych. Działanie w oparciu o błędne informacje może przynieść rezultaty odwrotne do zamierzonych, podważyć zaufanie klientów do firmy i jej oferty, a także negatywnie wpłynąć na morale pracowników.
Dlatego tak istotna jest weryfikacja dokładności danych poprzez zastosowanie skutecznej i spójnej strategii kontroli ich pochodzenia i zarządzania nimi.
Adekwatność
Nawet najbardziej precyzyjne dane nie będą użyteczne, jeśli nie odpowiadają potrzebom firmy. Posiadanie niepotrzebnych informacji może prowadzić do przepełnienia bazy danych i marnowania czasu i zasobów na ich zarządzanie.
Przykładowo, jeśli poszukujemy wysokiej jakości jabłek, a w dyspozycji mamy wyłącznie pomarańcze, choć są one doskonałej jakości, nie spełniają naszych oczekiwań.
Dlatego dane muszą być adekwatne. Oceniając ich jakość, należy rozważyć, czy służą one celowi, dla którego zostały zgromadzone. Jeśli tak, możemy mówić o danych wysokiej jakości.
Kompletność
Ciągłe gromadzenie coraz większej ilości danych, bez zwracania uwagi na ich kompletność, może sprawić, że staną się one bezużyteczne na etapie wdrażania.
Podczas zbierania danych, należy dążyć do ich kompletności – przykładowo, oprócz imienia, zbierajmy również nazwisko potencjalnego klienta, pełen adres itd. Nie chodzi o przechowywanie informacji niepotrzebnych, lecz o gromadzenie pełnych, użytecznych danych, które będą wsparciem w realizacji strategii.
Spójność
Dane wysokiej jakości nie mogą być sprzeczne z informacjami przechowywanymi w innych bazach danych. W przypadku wystąpienia niespójności, jedno ze źródeł danych z pewnością jest niepoprawne. Niespójność prowadzi do zamieszania, a proces weryfikacji poprawności danych jest czasochłonny.
Dlatego zapewnienie spójności danych w całej bazie i strukturze organizacyjnej jest niezwykle ważne. Można to osiągnąć poprzez ujednolicenie wykorzystywanych systemów lub integrację i synchronizację narzędzi danych z systemami CRM. W efekcie wszyscy użytkownicy będą mieli dostęp do tych samych informacji, co ułatwi współpracę.
Dostępność
Nawet jeśli dane są dokładne, kompletne, adekwatne i spójne, mogą okazać się bezużyteczne, jeśli odpowiednie osoby lub zespoły nie mają do nich dostępu. Mogą to być pracownicy firmy, partnerzy biznesowi czy klienci.
Aby zapewnić dostępność danych, należy określić osoby, które potrzebują dostępu do konkretnych zbiorów i wyposażyć je w narzędzia, które to umożliwią. Ważne, aby dostęp do danych był łatwy, niezależnie od miejsca i czasu.
Aktualność
Dane ulegają ciągłym zmianom. Informacje o kliencie, takie jak numer telefonu czy adres e-mail, mogą być nieaktualne. Wykorzystywanie nieaktualnych danych w działaniach promocyjnych przyniesie marne rezultaty.
Nieaktualne dane mogą nie odzwierciedlać obecnej sytuacji. Dlatego tak ważne jest monitorowanie historycznych danych i wprowadzanych zmian. Pozwala to na aktualizację rekordów na bieżąco i utrzymanie ich aktualności.
Unikalność
W wielu projektach, takich jak marketing czy tworzenie kopii, unikalność danych jest kluczowym aspektem ich jakości. Unikalność oznacza brak duplikatów i nakładających się rekordów. Powielone dane mogą podważyć wiarygodność i zaufanie użytkowników.
Dlatego należy zadbać o to, by dane były unikalne i adekwatne do zamierzonego celu. Analitycy danych przeprowadzają czyszczenie danych, aby wyeliminować duplikaty i zapewnić unikalność.
Oprócz wyżej wymienionych, do wymiarów jakości danych możemy zaliczyć również dostępność, porównywalność, elastyczność, zasadność i wiarygodność.
Dlaczego jakość danych jest tak istotna?
Organizacje dążą do utrzymania wysokiej jakości danych, aby podejmować właściwe i świadome decyzje i obserwować zwroty z inwestycji. Wysoka jakość danych przynosi firmom szereg korzyści, w tym:
- Szybsze i lepsze decyzje biznesowe: Współczesne firmy muszą analizować dane, aby zrozumieć potrzeby klientów. Pozwala to na tworzenie odpowiednich strategii i podejmowanie decyzji biznesowych w sposób sprawny i efektywny.
- Lepsza współpraca: Spójność danych we wszystkich działach i w całej organizacji gwarantuje, że każdy ma dostęp do tych samych informacji. To ułatwia koordynację działań i uzyskiwanie spójnych rezultatów.
- Lepsze zrozumienie klientów: Dokładne i wiarygodne dane klientów pozwalają na ich lepsze poznanie. Firma zyskuje głębszy wgląd w problemy, potrzeby i zainteresowania konsumentów. Umożliwia to lepsze dopasowanie oferty do oczekiwań i budowanie wartościowych relacji.
Jak mierzyć jakość danych?
Dane niskiej jakości mogą zaszkodzić firmie, obniżyć jej reputację i zaufanie klientów. Z tego powodu konieczne jest ocenianie zgromadzonych danych, by upewnić się, że są one odpowiedniej jakości i spełniają potrzeby firmy. W tym celu, należy określić konkretne procesy i mierniki jakości.
Oceń posiadane dane pod kątem ustalonych wskaźników, przeanalizuj rezultaty i usprawnij dane, aby pasowały do zakładanego celu. Poniżej przedstawiamy metody pomiaru jakości danych.
#1 Ocena subiektywna
W procesie oceny subiektywnej, analitycy danych i interesariusze oceniają jakość konkretnych zbiorów danych na podstawie własnych spostrzeżeń. Na przykład, jeśli uznają zbiór danych za niedokładny, mogą go usunąć lub przekazać go innym specjalistom w celu uzyskania wiarygodnych informacji i wstrzymać projekt do czasu rozwiązania problemu. Oznacza to, że ocena jest zależna od osoby podejmującej decyzję.
#2 Ocena obiektywna
Ocena obiektywna to proces testowania danych na podstawie obiektywnych metryk. Może być on oparty na konkretnym zadaniu lub w pełni zależny od metryk.
Aby ustalić metryki i przeprowadzić obiektywną ocenę danych, można stworzyć kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) adekwatne do potrzeb firmy. Podczas oceny obiektywnej, jakość danych można mierzyć za pomocą trzech metod:
- Prosty stosunek – to iloraz liczby oczekiwanych wyników do możliwych. Zwykle, stosunek ten oscyluje między 0 a 1, gdzie 1 oznacza najlepszy możliwy wynik. Ta metoda służy do pomiaru spójności i kompletności.
- Wartość maksymalna lub minimalna – Ta metoda jest przydatna do zarządzania różnymi zmiennymi jakości danych. Wartość maksymalna, jako bardziej elastyczna, może reprezentować zmienne, takie jak dostępność i aktualność. Wartość minimalna ma charakter konserwatywny i może reprezentować zmienne, takie jak dokładność.
- Średnia ważona – jest alternatywą dla wartości minimalnej, która umożliwia ocenę wkładu poszczególnych zmiennych do ogólnego wyniku.
Powyższe metody pozwalają mierzyć jakość danych i kształtować na ich podstawie strategie biznesowe. Jednak to nie koniec procesu. Po ocenie wskaźników jakości danych, kolejnym krokiem jest analiza wyników i dążenie do ulepszenia danych w taki sposób, by przynosiły one maksymalną wartość dla przedsiębiorstwa.
Jak poprawić jakość danych?
Analiza metryk jakości danych pozwala na wykrycie informacji niespełniających określonych kryteriów lub wskaźników KPI. Ułatwia to usuwanie lub korektę takich danych i utrzymanie bazy danych z wysokiej jakości, wartościowymi informacjami, wspierającymi realizację bieżących i przyszłych celów.
Poniżej przedstawiamy metody, które pomagają w poprawie jakości danych i minimalizacji problemów.
- Profilowanie danych: Proces ten pozwala na pełne zrozumienie posiadanych zasobów danych, co jest niezbędne dla efektywnego zarządzania ich jakością. Zważywszy na to, że pracownicy, interesariusze i współpracownicy przez lata gromadzą i przechowują dane, mogą one być różnorodne pod względem standardów, formatów, sposobów przechowywania itp. Dlatego, chcąc poprawić jakość danych, w pierwszej kolejności należy uzyskać pełny obraz sytuacji, aby następnie móc zacząć proces ich usprawniania.
- Dopasowywanie danych: Polega na korelowaniu danych w celu wykrycia duplikatów. Ma na celu wyeliminowanie sytuacji, w których kilka różnych rekordów reprezentuje tę samą informację. Przykładowo, jeśli mamy rekord „Johnny Depp”, a potem znajdujemy „John Depp”, reprezentujący tę samą osobę, oznacza to występowanie duplikatu. Należy usunąć takie dane, aby uniknąć chaosu.
- Zarządzanie danymi: Obejmuje tworzenie standardów i zasad dotyczących danych, które są oparte na wskaźnikach KPI i poszczególnych elementach danych. Standardy zarządzania danymi mogą również określać zasady biznesowe, których organizacje muszą przestrzegać, aby utrzymać wysoką jakość danych.
- Raportowanie: Polega na prowadzeniu dziennika jakości i dokumentowaniu znanych problemów z danymi. Ułatwia to określenie, czy konieczne jest dalsze czyszczenie i optymalizacja danych. W procesie raportowania można wykorzystać dane zebrane podczas profilowania i dopasowywania w celu pomiaru wskaźników KPI i tworzenia raportów.
- Zarządzanie zasobami cyfrowymi (DAM): Dane mogą mieć formę zasobów cyfrowych, takich jak tekst, zdjęcia, nagrania wideo i inne pliki. DAM pomaga zadbać o jakość i aktualność danych cyfrowych.
- Zarządzanie danymi podstawowymi (MDM): Struktury MDM to doskonałe narzędzie zapobiegające problemom z jakością danych. Obejmują one podstawowe dane o produktach, lokalizacjach i stronach.
Zarządzanie informacjami o produkcie (PIM): Jeśli jesteś producentem lub sprzedawcą, musisz dostosować swoje KPI jakości danych. Dzięki temu, klienci mogą mieć pewność, że otrzymają dokładnie to, co zamówili, począwszy od etapu przeglądania produktu, aż po jego dostawę i obsługę posprzedażową. Dzięki PIM można stworzyć ustandaryzowaną prezentację danych produktów, która będzie zawierała wszystkie spójne i wiarygodne informacje.
Integracja danych klienta (CDI): CDI wymaga uporządkowania podstawowych danych klientów, gromadzonych za pośrednictwem systemu CRM, stron rejestracyjnych, mediów społecznościowych itp., w jedno źródło informacji. W ten sposób można zachować spójność danych i usprawnić współpracę.
Najlepsze praktyki w zakresie jakości danych
Wiele organizacji może uważać, że ich baza danych zawiera informacje najwyższej jakości, ale rzeczywistość może być inna. Poniżej przedstawiamy kilka najlepszych praktyk, które pomogą zadbać o jakość danych:
- Wybierz istotne dane: Podczas wyboru danych do oceny, należy postawić na konkretność. Wybieraj i śledź tylko te metryki, które są istotne w procesie podejmowania decyzji. Nie ma potrzeby oceniania wszystkiego, co nie przynosi realnej wartości; powoduje to jedynie stratę czasu, zasobów i energii.
- Zapewnij jedno źródło danych: Kluczowe jest zapewnienie jednego źródła danych dla całej organizacji. Dane mogą być przechowywane w różnych systemach, np. narzędziach sprzedaży czy systemach CRM. Aby zachować jedno źródło informacji, trzeba konsekwentnie działać na wszystkich płaszczyznach. Można to zapewnić poprzez przeprowadzanie audytów.
- Regularnie przeprowadzaj audyty: Lepiej zapobiegać niż leczyć. Regularne audyty jakości danych pozwalają na szybkie wykrycie problemów, zanim staną się one poważniejsze. Audyty można przeprowadzać co miesiąc, co tydzień lub co kwartał, w zależności od ilości danych.
- Analizuj przyczyny niepowodzeń: Analiza przyczyn sukcesów i niepowodzeń jakości danych jest niezbędna dla optymalizacji strategii. W obszarach, które wymagają poprawy, wdrażaj sprawdzone rozwiązania i jednocześnie eliminuj czynniki negatywnie wpływające na jakość danych. To zwiększy efektywność procesu ich gromadzenia i zarządzania nimi.
- Zainwestuj w niezbędne zasoby: Inwestycja w odpowiednie narzędzia do raportowania, analiz, szkoleń i innych procesów jest kluczowa dla płynnego zarządzania jakością danych. Można wybrać jedno narzędzie, które oferuje wszystkie te funkcje, lub kilka oddzielnych – w zależności od potrzeb i priorytetów.
- Korzystaj z oprogramowania do zarządzania jakością danych: Aby zarządzać jakością danych w sposób szybki i skuteczny, warto wykorzystać automatyzację. Dobre narzędzie do zarządzania jakością danych ułatwia również dostęp do informacji. Wybierz odpowiednie oprogramowanie do raportowania i analizy, np. HubSpot Operations Hub, Talend Open Studio, OpenRefine, Dedupely itp.
Przykłady zarządzania jakością danych w różnych branżach
- Finanse: Firmy z sektora finansowego dbają o jakość danych, by identyfikować i zabezpieczać dane wrażliwe, monitorować zgodność z regulacjami i zautomatyzować proces raportowania.
- Produkcja: Producenci zarządzają jakością danych, aby prowadzić dokładne rejestry dostawców i klientów oraz aktualizować je na bieżąco. Jest to także niezbędne do monitorowania problemów z jakością i optymalizacji strategii.
- Opieka zdrowotna: Placówki opieki zdrowotnej potrzebują zarządzania jakością danych, aby prowadzić dokładną i kompletną dokumentację pacjentów. Pomaga to zapewnić odpowiednią opiekę, optymalizować plany leczenia oraz sprawniej rozliczać świadczenia i zarządzać ryzykiem.
- Sektor publiczny: Organizacje sektora publicznego muszą dbać o jakość danych, aby posiadać rzetelne, spójne i kompletne informacje o realizowanych projektach, pracownikach, wykonawcach itp., by skutecznie realizować swoje cele.
Podsumowanie
Jakość danych ma fundamentalne znaczenie dla każdej firmy. Zebrane dane muszą być najwyższej jakości, a cechować je powinna przede wszystkim dokładność, kompletność, adekwatność, wiarygodność i spójność. Tylko takie dane pomogą podejmować właściwe decyzje biznesowe, sprawnie obsługiwać klientów i skutecznie zarządzać całą organizacją.
newsblog.pl