Asigurarea unei calități superioare a informațiilor este esențială pentru organizații, deoarece le permite să ia decizii corecte, să își înțeleagă mai bine clienții și să mențină o coerență la nivelul întregii structuri.
Acest lucru se datorează faptului că datele reprezintă fundamentul afacerilor moderne.
Prin urmare, acestea trebuie să fie exacte, uniforme, complete, relevante și demne de încredere pentru a permite planificarea și implementarea strategiilor corecte, bazate pe informațiile colectate.
Însă, datele de slabă calitate pot avea un impact negativ major asupra deciziilor, experienței clienților și performanței organizaționale.
Așadar, este crucial să ne concentrăm pe colectarea de date relevante, care să contribuie la elaborarea strategiilor adecvate pentru dezvoltarea afacerii și pentru a îmbunătăți experiența clienților.
În acest articol, vom discuta despre conceptul de calitate a datelor, dimensiunile sale, precum și despre metodele de evaluare și îmbunătățire.
Să începem.
Ce reprezintă calitatea datelor?
Calitatea datelor se referă la evaluarea fiabilității unui set de date în contextul luării deciziilor, planificării și operațiunilor. Un set de date de înaltă calitate trebuie să îndeplinească cerințele specifice scopului propus. Acesta trebuie să fie complet, precis, sigur, accesibil, consistent din diverse surse și prezentat într-un mod adecvat la momentul necesar.
În prezent, nu există un standard unic acceptat la nivel global pentru calitatea datelor și metodele de validare, deoarece cerințele variază de la o organizație la alta și de la un proiect la altul. Companiile elaborează cadre și politici personalizate pentru a colecta, organiza, gestiona și evalua calitatea datelor, în funcție de nevoile lor individuale.
În esență, calitatea datelor este asigurată prin evaluarea și interpretarea parametrilor de calitate, cum ar fi precizia, relevanța, consistența, completitudinea, credibilitatea și actualitatea. Analistul de date evaluează aceste caracteristici pentru a determina calitatea generală a unui set de date.
Aceste informații ajută organizațiile să înțeleagă valoarea și relevanța datelor. Astfel, pot decide dacă vor utiliza aceste date în planificarea și implementarea afacerilor, asigurându-se că adaugă valoare clienților finali.
Dimensiunile calității datelor
Calitatea datelor se manifestă prin diverse caracteristici sau dimensiuni, care sunt parametrii utilizați de analiști pentru a evalua calitatea și utilitatea datelor pentru utilizatori. Deși mulți parametri diferă de la proiect la proiect și de la companie la companie, printre cei mai comuni se numără:
Precizia
Indiferent de volumul datelor colectate, dacă acestea sunt inexacte, nu vor fi utile în strategiile de afaceri. Utilizarea unor date inexacte poate conduce la rezultate opuse celor dorite, reducând încrederea clienților în organizație, angajați și ofertele acesteia.
Prin urmare, este esențial să se evalueze precizia datelor printr-o strategie eficientă și durabilă pentru a verifica sursa și a gestiona corect datele.
Relevanța
Chiar dacă datele sunt precise, ele nu vor fi utile dacă nu sunt relevante pentru nevoile specifice ale afacerii. Datele nerelevante pot aglomera baza de date, irosind timpul și efortul alocat gestionării acestora.
De exemplu, dacă suntem în căutarea merelor de calitate, dar am obținut portocale de calitate, deși sunt fructe excelente, nu corespund cerințelor noastre.
Prin urmare, datele trebuie să fie relevante. La evaluarea calității datelor, trebuie verificat dacă datele sunt relevante pentru scopul inițial al colectării. Dacă răspunsul este afirmativ, datele sunt de bună calitate.
Completitudinea
Colectarea continuă de date, fără a verifica dacă acestea sunt complete, poate conduce la date inutilizabile în timpul implementării.
Așadar, la colectarea datelor, trebuie să ne asigurăm că acestea sunt complete, includ informații esențiale, precum numele complet al unui potențial client (nu doar prenumele sau numele), adresa completă etc. Nu este vorba de stocarea de informații neesențiale, ci de date complete și utile pentru strategia afacerii.
Consistența
Datele de înaltă calitate nu trebuie să contrazică informațiile deja stocate în alte baze de date. Inconsistența datelor poate genera confuzie și evaluări eronate, consumând timp pentru identificarea și eliminarea datelor incorecte.
Prin urmare, este important să ne asigurăm că datele sunt consistente în baza de date și la nivel organizațional. Se poate standardiza utilizarea aceluiași sistem software sau se pot integra și sincroniza instrumentele de date cu sistemul CRM. Astfel, toți angajații vor avea acces la aceleași informații, facilitând colaborarea.
Accesibilitatea
Chiar dacă datele sunt precise, complete, relevante și consistente, acestea pot fi inutile dacă nu sunt accesibile persoanelor sau echipelor care au nevoie de ele, fie că sunt angajați, parteneri sau clienți.
Pentru a remedia acest aspect, se pot identifica persoanele care au nevoie de acces la anumite seturi de date și se pot oferi instrumente care să le permită accesul facil, oricând și oriunde este necesar.
Actualitatea
Datele sunt într-o continuă schimbare. Informațiile învechite, cum ar fi numărul de telefon sau adresa de e-mail a unui client, pot deveni inutile dacă acesta le-a schimbat. Utilizarea unor astfel de date în campaniile promoționale poate anula eforturile depuse.
Datele învechite pot să nu mai reflecte situația actuală. Prin urmare, este esențial să se monitorizeze datele istorice și modificările, actualizând înregistrările în timp real și menținând relevanța acestora.
Unicitatea
Pentru multe proiecte, cum ar fi marketingul, crearea de conținut etc., unicitatea este o caracteristică esențială a calității datelor. Unicitatea presupune absența duplicatelor sau suprapunerilor cu alte înregistrări. Datele duplicate pot compromite credibilitatea și încrederea utilizatorilor.
Prin urmare, este esențial ca datele să fie unice și să corespundă scopului pentru care sunt folosite. Analiștii de date efectuează curățarea datelor pentru a remedia problemele legate de unicitate, asigurând calitatea superioară a datelor.
Pe lângă cele menționate, alte dimensiuni ale calității datelor pot include disponibilitatea, comparabilitatea, flexibilitatea, rezonabilitatea și plauzibilitatea.
De ce este importantă calitatea datelor?
Organizațiile depun eforturi pentru a menține date de înaltă calitate, astfel încât să ia decizii corecte și informate și să obțină rezultate pozitive. Acest demers oferă numeroase beneficii, printre care:
- Luarea unor decizii de afaceri mai rapide și mai bune: organizațiile moderne se bazează pe evaluarea datelor pentru a identifica nevoile clienților. Acesta permite crearea de strategii adecvate și permite luarea deciziilor de afaceri mai rapid și eficient.
- O mai bună colaborare: prin menținerea datelor consistente în cadrul departamentelor și organizației, toți angajații au acces la aceleași informații, ceea ce contribuie la alinierea priorităților și la obținerea unor rezultate coezive.
- Înțelegerea mai profundă a clienților: datele precise și de încredere despre clienți permit o mai bună înțelegere a acestora, inclusiv identificarea punctelor slabe, a nevoilor și a intereselor lor. Astfel, organizațiile pot dezvolta oferte mai adaptate la cerințele clienților, construind relații durabile.
Cum se măsoară calitatea datelor
Datele de slabă calitate pot afecta negativ reputația unei afaceri, încrederea clienților și alte consecințe negative. Prin urmare, este esențial să se evalueze datele colectate pentru a se asigura că sunt de o calitate excelentă și corespunzătoare nevoilor afacerii. Acest lucru implică stabilirea unor procese și valori specifice pentru măsurarea calității datelor.
În consecință, datele trebuie evaluate în funcție de parametrii stabiliți, analizate rezultatele și îmbunătățite datele pentru a corespunde scopului propus. Să analizăm modalitățile de măsurare a calității datelor.
#1 Evaluarea subiectivă
Această evaluare implică analiști de date și părți interesate în evaluarea calității unui anumit set de date. Deciziile sunt luate pe baza percepției lor. De exemplu, dacă un set de date este considerat inexact, acesta poate fi eliminat sau atribuit altor persoane care se ocupă de obținerea de date exacte, iar proiectul poate fi suspendat până la remedierea situației. Astfel, evaluarea este subiectivă, fiind bazată pe un factor de decizie.
#2 Evaluare obiectivă
Evaluarea obiectivă se bazează pe verificarea valorilor obiective înregistrate într-un anumit set de date. Aceasta poate fi realizată în funcție de sarcină sau poate fi complet dependentă de anumite valori.
Pentru a stabili aceste valori și a evalua datele obiective, se pot crea indicatori cheie de performanță (KPI) care să corespundă cerințelor organizației. Atunci când se efectuează evaluări obiective, calitatea datelor poate fi măsurată în trei moduri:
- Raportul simplu: reprezintă totalul rezultatelor așteptate în raport cu rezultatele posibile. Acesta este de obicei 0 sau 1, unde 1 este rezultatul ideal. Acest raport măsoară consistența și completitudinea.
- Max sau min: această metodă ajută la gestionarea mai multor variabile de calitate a datelor. Valoarea maximă este un număr flexibil și poate reprezenta variabile precum accesibilitatea și actualitatea. Pe de altă parte, valoarea minimă este conservatoare și poate reprezenta variabile precum precizia.
- Media ponderată: reprezintă o metodă alternativă la valoarea minimă, utilă pentru înțelegerea modului în care fiecare variabilă contribuie la ecuație.
Acestea sunt câteva modalități de măsurare a calității datelor pentru a modela strategiile de afaceri. Însă, după evaluarea calitativă și cantitativă a datelor, următorul pas este analizarea rezultatelor și îmbunătățirea datelor pentru a aduce valoare maximă afacerii.
Cum să îmbunătățiți calitatea datelor
Analizarea valorilor evaluate privind calitatea datelor ajută la identificarea datelor care nu îndeplinesc criteriile sau indicatorii cheie de performanță (KPI). Astfel, se pot curăța sau elimina datele necorespunzătoare, menținând o bază de date cu date de calitate, care aduc valoare pentru îndeplinirea obiectivelor prezente și viitoare.
Vă prezentăm câteva metode de îmbunătățire a calității datelor și de atenuare a problemelor:
- Profilarea datelor: ajută la înțelegerea întregului activ de date pentru o gestionare eficientă a calității datelor. Este esențială, deoarece angajații, părțile interesate și colaboratorii au colectat și stocat date de-a lungul anilor, care pot avea diferite standarde, formate, modalități de stocare. Pentru a îmbunătăți calitatea datelor, este important să se obțină o imagine completă a datelor deținute, pentru a începe procesul de eficientizare.
- Potrivirea datelor: implică corelarea datelor pentru a identifica redundanța. Se face pentru a se asigura că nu există situații în care mai multe date reprezintă aceeași semnificație. De exemplu, o înregistrare a unei persoane cu numele Johnny Depp, și o altă înregistrare cu numele John Depp, care reprezintă aceeași persoană, este redundantă. Astfel de date trebuie eliminate pentru a evita ambiguitățile.
- Guvernanța datelor: include standarde și politici de date care se concentrează pe indicatorii cheie de performanță și elementele de date. Standardele de guvernanță a datelor pot contura regulile pe care organizațiile trebuie să le respecte pentru a menține calitatea datelor.
- Raportarea: implică menținerea unui jurnal al calității și documentarea problemelor cunoscute în date. Aceasta ajută la determinarea necesității de curățare și optimizare a datelor. Datele colectate din potrivirea și profilarea datelor pot fi folosite pentru a măsura indicatorii cheie de performanță și pentru a genera rapoarte.
- Managementul activelor digitale (DAM): datele pot fi sub formă de active digitale, cum ar fi texte, imagini, videoclipuri și alte fișiere. DAM ajută la asigurarea calității și relevanței datelor digitale.
- Master Data Management (MDM): cadrele MDM sunt resurse excelente pentru a preveni problemele de calitate. Acesta implică date de bază despre produs, locație și părți.
Managementul informațiilor despre produs (PIM): dacă o organizație este producătoare sau distribuitoare de bunuri, trebuie să își alinieze indicatorii cheie de performanță privind calitatea datelor. Acest lucru permite clienților să vadă exact produsul pe care l-au comandat în fiecare etapă, de la navigarea produsului până la livrare și post-vânzare. Astfel, cu ajutorul PIM, se poate crea o prezentare standardizată a datelor despre produs, cu informații consistente și de încredere.
Integrarea datelor clienților (CDI): CDI implică organizarea datelor de bază ale clienților, colectate prin intermediul sistemului CRM, paginilor de înregistrare, rețelelor sociale etc., într-o singură sursă. Astfel, se menține coeziunea și se stimulează colaborarea.
Cele mai bune practici privind calitatea datelor
Multe organizații consideră, în mod eronat, că au date de cea mai bună calitate, stocate în baza de date. Așadar, vă prezentăm câteva dintre cele mai bune practici pentru a asigura calitatea datelor și pentru a atinge standardele dorite.
- Alegerea valorilor importante: trebuie să se selecteze cu precizie valorile care vor fi evaluate. Se vor urmări doar valorile care sunt relevante în procesul de luare a deciziilor. Evaluarea tuturor datelor, care nu aduc plusvaloare, este inutilă, deoarece consumă timp, resurse și efort.
- Asigurarea unei singure surse de adevăr: este esențial să existe o singură sursă de adevăr pentru toate datele din organizație. Datele pot fi stocate în diverse sisteme (instrumente de vânzări, CRM etc.), iar pentru a menține o singură sursă de adevăr, este nevoie de o consecvență la nivelul întregii organizații. Această consecvență poate fi menținută prin audituri.
- Efectuarea de audituri regulate: auditurile regulate ale calității datelor permit identificarea problemelor rapid, înainte ca acestea să devină majore. Auditurile se pot efectua lunar, săptămânal sau lunar, în funcție de volumul de date.
- Analiza cauzelor eșecurilor: este necesară analiza cauzelor pentru care calitatea datelor a fost necorespunzătoare, sau dimpotrivă, a fost un succes, pentru optimizarea strategiilor. Eforturile de succes se vor aplica în zonele care necesită îmbunătățiri, iar blocajele vor fi eliminate. Această practică va spori eficiența în colectarea și gestionarea calității datelor.
- Investiții în resursele necesare: investițiile în resurse adecvate pentru raportare, analiză, instruire și alte procese, ajută la o gestionare eficientă a calității datelor. Se poate alege un singur instrument care oferă toate aceste funcții, sau se pot utiliza instrumente separate, în funcție de prioritățile și nevoile organizației.
- Utilizarea unui software de management al calității datelor: automatizarea este esențială pentru o gestionare eficientă a calității datelor. Un instrument bun de gestionare a calității datelor ajută la accesarea facilă a datelor. Se poate alege un software adecvat pentru raportarea și analiza datelor, precum Hub de operațiuni, Talend Open Studio, OpenRefine, Dedupely etc.
Exemple de gestionare a calității datelor în diverse sectoare
- Finanțe: companiile care oferă servicii financiare folosesc gestionarea calității datelor pentru a identifica și securiza datele sensibile, pentru a monitoriza și menține conformitatea și pentru a automatiza raportarea.
- Producție: companiile din acest sector utilizează gestionarea calității datelor pentru a menține înregistrări exacte ale vânzătorilor și clienților, pentru actualizarea periodică, dar și pentru identificarea problemelor de calitate, remedierea acestora și optimizarea strategiilor.
- Instituții medicale: folosesc gestionarea calității datelor pentru menținerea unor înregistrări precise și complete ale pacienților. Aceasta le ajută să ofere planuri de îngrijire și tratament adecvate, dar și pentru o facturare corectă și rapidă, precum și gestionarea riscurilor.
- Sectorul public: organizațiile din sectorul public folosesc gestionarea calității datelor pentru a menține date complete, precise și consistente despre proiectele curente, angajați, contractori și alți parteneri, pentru a se asigura că își îndeplinesc obiectivele.
Concluzie
Calitatea datelor este vitală pentru companii. Datele colectate trebuie să fie de înaltă calitate din punct de vedere al preciziei, completitudinii, relevanței, credibilității și consistenței. Calitatea datelor ajută la luarea unor decizii de afaceri corecte, la oferirea unor servicii de calitate pentru clienți și la o gestionare eficientă a organizației.