Zapewnienie jakości danych jest ważne dla firm, aby podejmować właściwe decyzje, lepiej rozumieć swoich klientów i utrzymywać spójność w całej organizacji.
Powodem jest to, że dane napędzają nowoczesne firmy.
Dlatego też planowanie i realizacja właściwych strategii na podstawie zebranych danych musi być poprawne, spójne, kompletne, właściwe i niezawodne.
Ale jeśli dane są okropne, mogą znacząco wpłynąć na Twoje decyzje, wrażenia klientów i organizację.
Dlatego musisz skoncentrować się na zbieraniu prawidłowych danych, które pomogą Ci w opracowaniu właściwych strategii prowadzenia firmy i kształtowania podróży klienta.
W tym artykule omówię jakość danych, jej wymiary oraz sposoby jej mierzenia i ulepszania.
Zacznijmy.
Spis treści:
Co to jest jakość danych?
Jakość danych to stan danych, który mówi, jak wiarygodny zestaw danych ma być brany pod uwagę przy podejmowaniu decyzji, planowaniu i operacjach. Jeśli zestaw danych jest wysokiej jakości, musi pasować do zamierzonego zastosowania lub celu. Musi być kompletny, dokładny, niezawodny, łatwo dostępny, zgodny z różnymi źródłami i odpowiednio prezentowany w razie potrzeby.
Obecnie nie ma ogólnie akceptowanego standardu jakości danych i sposobów jego walidacji, ponieważ wymagania różnią się w zależności od organizacji i projektu. Firmy tworzą ramy i zasady gromadzenia, organizowania, zarządzania i określania jakości danych w oparciu o ich specyficzne potrzeby.
W praktyce jakość danych jest zapewniana przez przeprowadzanie ocen i interpretację metryk jakości danych, takich jak dokładność, trafność, spójność, kompletność, wiarygodność, oś czasu itp. Następnie analityk danych mierzy ogólny wynik jakości danych i ocenę, aby pokazać rzeczywistą jakość danych zbiór danych.
Organizacje mogą wykorzystać te informacje, aby zrozumieć wartość i znaczenie danych. W ten sposób mogą decydować, czy wykorzystać te dane do planowania i wdrażania działalności, upewniając się, że muszą one stanowić wartość dodaną dla konsumentów końcowych.
Wymiary jakości danych
Jakość danych ma różne cechy lub wymiary, które są metrykami używanymi przez analityków do pomiaru jakości i użyteczności danych dla użytkowników. Chociaż wiele wskaźników różni się w zależności od projektu i firmy, niektóre z typowych to:
Precyzja
Bez względu na ilość zebranych danych, jeśli są one niedokładne, nie ma sensu wykorzystywać ich w strategiach biznesowych. Ponieważ jeśli to zrobisz, wynik może być przeciwieństwem tego, czego mogłeś pragnąć. Może zmniejszyć zaufanie klientów do Twojej organizacji, pracowników i oferty.
Dlatego niezbędna jest ocena dokładności zbioru danych poprzez zastosowanie skutecznej i zrównoważonej strategii weryfikacji jego źródła i zarządzania danymi.
Znaczenie
Nawet jeśli Twoje dane są dokładne, nie będą pomocne, jeśli nie będą odpowiadać potrzebom Twojej firmy. Posiadanie niepotrzebnych danych może również zaśmiecać bazę danych, marnując czas i wysiłek na zarządzanie nią.
Na przykład szukasz wysokiej jakości jabłek, ale masz wysokiej jakości pomarańcze. Chociaż jest to owoc doskonałej jakości, szukasz jabłek, a nie pomarańczy.
Dlatego dane muszą być odpowiednie. Tak więc, oceniając jakość danych, zastanów się, czy dane są istotne, aby służyć celowi ich gromadzenia. Jeśli tak, to jest dobrej jakości.
Kompletność
Jeśli będziesz nadal zbierać coraz więcej danych bez zastanawiania się, czy jest kompletny, może stać się bezużyteczny podczas implementacji.
Dlatego, gdy zbierasz dane, upewnij się, że są one kompletne, takie jak imię i nazwisko potencjalnego klienta, a nie tylko imię lub nazwisko, pełny adres itp. Nie oznacza to przechowywania informacji, które nie są konieczne, ale pełne, przydatne informacje do kieruj swoją strategią.
Spójność
Dane wysokiej jakości nie mogą być sprzeczne z danymi, które już przechowujesz w innych bazach danych. Bo jeśli tak, to jeden z nich może się mylić. Niespójne dane prowadzą do zamieszania i oceny, co wymaga czasu na znalezienie i usunięcie niewłaściwych danych.
Dlatego zapewnienie spójności danych w całej bazie danych i organizacji jest istotne. Możesz sprawić, by wszyscy korzystali z tego samego systemu oprogramowania lub zintegrować i zsynchronizować narzędzia danych z CRM. W ten sposób wszyscy będą na tej samej stronie, co ułatwia współpracę.
Dostępność
Nawet jeśli masz dokładne, kompletne, istotne i spójne dane, mogą one nie służyć celowi, jeśli odpowiednie osoby lub zespół nie mają do nich dostępu. Mogą to być Twoi pracownicy, partnerzy lub klienci.
Aby to zrobić, możesz zidentyfikować osoby, które potrzebują dostępu do określonego zestawu danych i wyposażyć je w narzędzia zawierające te dane. Po prostu upewnij się, że mają do niego łatwy dostęp, gdziekolwiek i kiedykolwiek tego potrzebują.
Aktualność
Dane ciągle się zmieniają. Nie jest konieczne, aby klient, który miał określony numer telefonu lub adres e-mail, nadal go posiadał; mogli to zmienić. A jeśli użyjesz tych samych nieaktualnych danych do wysyłania wiadomości promocyjnych, twoje wysiłki pójdą na marne.
Nieaktualne dane mogą nie odzwierciedlać obecnego scenariusza. Dlatego tak ważne jest śledzenie danych historycznych i zmian. Pomoże Ci to aktualizować rekordy z czasem i pozostać aktualnym.
Wyjątkowość
W wielu projektach, takich jak marketing, produkcja kopii itp., unikalność jest nieodzowną cechą jakości danych. Unikalność oznacza brak powielania danych lub nakładania się na inne rekordy. Zduplikowane dane mogą zagrozić Twojej wiarygodności i zaufaniu użytkowników.
Dlatego upewnij się, że dane są unikalne i pasują do Twojego celu. Analitycy danych przeprowadzają czyszczenie danych, aby zająć się niskimi wynikami unikalności, aby zapewnić unikalność.
Oprócz powyższego, inne wymiary jakości danych mogą obejmować dostępność danych, porównywalność, elastyczność, racjonalność i wiarygodność.
Dlaczego jakość danych jest ważna?
Organizacje dążą do utrzymania wysokiej jakości danych, aby podejmować właściwe i świadome decyzje oraz obserwować zwroty. Daje to firmom wiele korzyści, w tym:
- Podejmuj szybsze i lepsze decyzje biznesowe: nowoczesne organizacje muszą oceniać dane, aby określić potrzeby klientów. Pomoże Ci to stworzyć odpowiednie strategie i nabrać pewności w podejmowaniu decyzji biznesowych szybciej i skuteczniej.
- Lepsza współpraca: Gdy utrzymujesz spójne dane we wszystkich działach i organizacji, wszyscy będą mieli dostęp do tych samych danych, które będą mogli wykorzystać w Twoich działaniach. Pomoże Ci to zachować zgodność z priorytetami i uzyskać spójne wyniki.
- Lepiej zrozum klientów: jeśli są dokładne i wiarygodne, dane klientów pozwalają lepiej zrozumieć klientów. Uzyskasz bliższy wgląd w ich problemy, potrzeby, zainteresowania i potrzeby. Umożliwia opracowywanie lepszych ofert w odpowiedzi na obawy klientów i budowanie konstruktywnych relacji.
Jak mierzyć jakość danych
Dane o złej jakości mogą zaszkodzić firmie pod względem reputacji, zaufania klientów i innych szkodliwych konsekwencji. Dlatego musisz ocenić zebrane dane, aby upewnić się, że są doskonałej jakości i odpowiadają Twoim potrzebom biznesowym. Wymaga to ustalenia określonych procesów i mierników do pomiaru jakości danych.
Oceń więc swoje dane pod kątem ustalonych wskaźników, przeanalizuj wyniki i ulepsz dane, aby pasowały do twojego celu. Rozumiem, jak mierzyć jakość danych.
#1 Ocena subiektywna
Ocena ta obejmuje analityków danych, interesariuszy itp. w celu oceny jakości określonego zestawu danych. Na podstawie swojej percepcji mogą podjąć decyzję. Na przykład, jeśli stwierdzą, że zbiór danych jest niedokładny, mogą go usunąć lub przydzielić innym osobom w celu uzyskania dokładnych danych i wstrzymać projekt do czasu rozwiązania problemu. Oznacza to, że ocena jest subiektywna dla decydenta.
#2 Ocena obiektywna
Obiektywne testy oceny dla obiektywnych metryk zarejestrowanych w danym zbiorze danych. Możesz to ocenić na podstawie zadania lub może być całkowicie zależne od metryk.
Aby ustalić te metryki i ocenić obiektywne dane, możesz utworzyć kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) odpowiadające Twoim wymaganiom. A kiedy przeprowadzasz obiektywne oceny, możesz mierzyć jakość danych na trzy sposoby:
- Prosty stosunek to całkowita liczba oczekiwanych wyników do możliwych wyników. Zwykle prosty stosunek wynosi 0 lub 1, gdzie 1 jest najbardziej pożądanym/oczekiwanym wynikiem. Ten stosunek mierzy spójność i kompletność.
- Maks. lub min.: Ta metoda może pomóc w zarządzaniu kilkoma zmiennymi jakości danych. Tutaj maks. jest bardziej elastyczną liczbą i może reprezentować zmienne, takie jak dostępność i osie czasu. Z drugiej strony min jest zachowawczy i może reprezentować zmienne, takie jak dokładność.
- Średnia ważona: Jest to kolejna metoda, której możesz użyć zamiast min, aby zrozumieć, w jaki sposób każda zmienna dostarcza swoją wartość do równania.
W ten sposób możesz mierzyć jakość danych, aby kształtować strategie biznesowe. Ale to nie koniec. Po ocenie subiektywnych i obiektywnych wskaźników jakości danych następnym krokiem musi być analiza wyników i dążenie do poprawy danych, aby zapewnić maksymalną wartość Twojej firmie.
Jak poprawić jakość danych
Analiza ocenianych metryk jakości danych pomoże Ci wykryć dane, które nie spełniają kryteriów lub wskaźników KPI. W ten sposób łatwiej będzie wyczyścić lub usunąć takie dane i utrzymać bazę danych zaopatrzoną w wysokiej jakości, wartościowe dane, aby spełnić obecne i przyszłe cele.
Spójrz na te metody, aby poprawić jakość danych i złagodzić problemy.
- Profilowanie danych: ten proces może pomóc w zrozumieniu wszystkich zasobów danych w celu skutecznego zarządzania jakością danych. Jest to niezbędne, ponieważ pracownicy, interesariusze i współpracownicy zbieraliby i przechowywali dane przez lata. Może mieć różne standardy, formaty, przechowywanie i tak dalej. Dlatego, aby poprawić jakość danych, uzyskaj pełny obraz tego, z czym masz do czynienia (tutaj dane), aby zacząć go usprawniać.
- Dopasowywanie danych: Dopasowywanie danych obejmuje korelowanie danych w celu znalezienia nadmiarowości. Ma to na celu zapewnienie, że nie ma takich przypadków, w których wiele fragmentów danych reprezentuje to samo znaczenie. Na przykład, jeśli masz zapis na nazwisko osoby, mówiąc: Johnny Depp. Teraz, jeśli znajdziesz inny rekord o nazwisku John Depp, ale reprezentujący tę samą osobę, jest on zbędny. Dlatego musisz usunąć takie dane, aby zapobiec bałaganowi.
- Zarządzanie danymi: Zarządzanie danymi oznacza standardy i zasady dotyczące danych, które koncentrują się na wskaźnikach KPI i elementach danych. Standardy zarządzania danymi mogą również określać zasady biznesowe, które organizacje muszą przestrzegać, aby utrzymać jakość danych.
- Raportowanie: Raportowanie danych obejmuje prowadzenie dziennika jakości i dokumentowanie znanych problemów w danych. Pomoże to określić, czy konieczne jest dalsze czyszczenie i optymalizacja danych. Możesz wykorzystać dane zebrane z dopasowywania danych i profilowania do mierzenia wskaźników KPI i generowania raportów.
- Zarządzanie zasobami cyfrowymi (DAM): Dane mogą mieć postać zasobów cyfrowych, takich jak tekst, obrazy, filmy i inne pliki. Pomaga to zapewnić jakość i trafność danych cyfrowych.
- Master Data Management (MDM): Struktury MDM to doskonałe zasoby pomagające zapobiegać problemom z jakością. Obejmuje to dane podstawowe produktu, lokalizacji i strony.
Zarządzanie informacjami o produkcie (PIM): Jeśli jesteś producentem lub sprzedawcą towarów, musisz dostosować swoje KPI jakości danych. Umożliwi to klientom przeglądanie dokładnie tego, który zamówili na wszystkich etapach, od przeglądania produktu po dostawę i obsługę posprzedażną. Dlatego dzięki PIM możesz stworzyć ustandaryzowaną prezentację danych produktów ze wszystkimi spójnymi i wiarygodnymi informacjami.
Integracja danych klienta (CDI): CDI wymaga uporządkowania danych podstawowych klientów gromadzonych za pośrednictwem systemu CRM, stron rejestracji samoobsługowej, mediów społecznościowych itp. w jednym źródle prawdy. W ten sposób możesz zachować spójność i zwiększyć współpracę.
Najlepsze praktyki dotyczące jakości danych
Wiele organizacji może sądzić, że ich baza danych zawiera dane najlepszej jakości, ale historia może być inna. Oto niektóre z najlepszych praktyk, aby zapewnić jakość danych i zaznaczyć wszystkie pola.
- Wybierz ważne dane: musisz być konkretny przy wyborze danych, które chcesz ocenić. Wybieraj i śledź tylko te metryki, które są cenne w procesie podejmowania decyzji. Nie możesz dalej oceniać wszystkiego, co może nie dodawać wartości; niepotrzebnie pochłonie czas, zasoby i wysiłek.
- Zapewnij jedno źródło prawdy: Zapewnienie jednego źródła prawdy dla wszystkich danych w całej organizacji ma kluczowe znaczenie. Możesz przechowywać dane w kilku systemach, takich jak narzędzia sprzedaży, CRM itp. Aby zachować jedno źródło prawdy, musisz być wszędzie konsekwentny. Możesz to zapewnić, przeprowadzając audyty.
- Przeprowadzaj regularne audyty: Lepiej zapobiegać niż leczyć. Regularne audyty jakości danych pozwalają szybko wykryć problemy, zanim staną się większym problemem. Audyty jakości danych można przeprowadzać co miesiąc, co tydzień lub co miesiąc w zależności od ilości danych.
- Przeanalizuj przyczyny niepowodzeń: analiza, dlaczego jakość danych zawiodła lub odniosła sukces, jest niezbędna do optymalizacji strategii. Zastosuj udane wysiłki w obszarach, które wymagają ulepszeń, jednocześnie rozwiązując problemy z utrudnieniami. Zwiększy to Twoją skuteczność w zbieraniu i zarządzaniu jakością danych.
- Zainwestuj w niezbędne zasoby: Inwestowanie w odpowiednie zasoby do raportowania, analizy, szkolenia i innego procesu jest korzystne dla bezproblemowego zarządzania jakością danych. Możesz wybrać jedno narzędzie, które oferuje wszystkie te funkcje, lub wybrać je osobno, w zależności od Twoich priorytetów i potrzeb.
- Korzystaj z oprogramowania do zarządzania jakością danych: Aby zarządzać jakością danych z niewiarygodną szybkością i wydajnością, możesz wykorzystać moc automatyzacji. Dobre narzędzie do zarządzania jakością danych pomoże również w łatwym dostępie do danych. Dlatego wybierz odpowiednie oprogramowanie do raportowania i analizy danych, takie jak: Centrum operacyjneTalend Open Studio, OpenRefine, Dedupely itp.
Przykłady zarządzania jakością danych w różnych branżach
- Finanse: firmy oferujące usługi finansowe zarządzają jakością danych w celu identyfikowania i zabezpieczania danych wrażliwych, monitorowania i utrzymywania zgodności oraz automatyzacji raportowania.
- Produkcja: Producenci robią to, aby prowadzić dokładne rejestry swoich dostawców i klientów oraz okresowo je aktualizować. Potrzebują również tego, aby być świadomym problemów z jakością na czas oraz korygować i optymalizować swoje strategie.
- Placówki opieki zdrowotnej: Potrzebują zarządzania jakością danych, aby utrzymać dokładną, kompletną dokumentację pacjentów. Pomaga im zapewnić odpowiednią opiekę nad pacjentem i plany leczenia oraz umożliwia szybsze i prawidłowe rozliczanie i zarządzanie ryzykiem.
- Sektor publiczny: Organizacje sektora publicznego potrzebują zarządzania jakością danych, aby zachować pełne, precyzyjne i spójne dane o swoich bieżących projektach, pracownikach, wykonawcach i innych składnikach, aby zapewnić, że spełniają swoje cele.
Wniosek
Jakość danych ma kluczowe znaczenie dla firm. Dlatego zebrane dane muszą być wysokiej jakości pod względem między innymi dokładności, kompletności, trafności, wiarygodności i spójności. Pomoże Ci podejmować właściwe decyzje biznesowe, dobrze obsługiwać klientów i skutecznie prowadzić organizację.