03/29/2024

Calitatea datelor: un ghid cuprinzător

Asigurarea calității datelor este importantă pentru ca companiile să ia deciziile corecte, să își înțeleagă mai bine clienții și să mențină coerența în întreaga organizație.

Motivul este că datele conduc afacerile moderne.

Prin urmare, trebuie să fie corect, consecvent, complet, relevant și de încredere pentru a planifica și executa strategiile potrivite pe baza datelor colectate.

Dar dacă datele sunt groaznice, pot avea un impact semnificativ asupra deciziilor, experienței clienților și organizației.

Prin urmare, trebuie să vă concentrați pe colectarea datelor corecte pentru a vă ajuta să faceți strategiile potrivite pentru a vă conduce afacerea și a modela călătoria clientului.

În acest articol, voi discuta despre calitatea datelor, dimensiunile acesteia și cum să le măsoare și să le îmbunătățesc.

Să începem.

Ce este calitatea datelor?

Calitatea datelor este starea datelor care arată cât de fiabil trebuie luat în considerare un set de date în luarea deciziilor, planificarea și operațiunile. Dacă un set de date este de înaltă calitate, acesta trebuie să se potrivească utilizării sau scopului prevăzut. Trebuie să fie complet, precis, fiabil, ușor de accesat, în concordanță cu diferite surse și prezentat în mod corespunzător atunci când este necesar.

În prezent, nu există un standard acceptat la nivel global de calitate a datelor și modalități de validare a acestora, deoarece cerințele diferă de la o organizație la alta și de la un proiect la altul. Companiile creează cadre și politici pentru a colecta, organiza, gestiona și determina calitatea datelor pe baza nevoilor lor specifice.

Practic, calitatea datelor este asigurată prin efectuarea de evaluări și interpretarea valorilor calității datelor, cum ar fi acuratețea, relevanța, consistența, completitudinea, credibilitatea, cronologia etc. În continuare, analistul de date măsoară scorul și evaluarea generală a calității datelor pentru a arăta calitatea reală a datelor. un set de date.

Organizațiile pot folosi aceste informații pentru a înțelege valoarea și relevanța datelor. Astfel, ei pot decide dacă vor folosi sau nu aceste date pentru planificarea și implementarea afacerii, asigurându-se că trebuie să adauge valoare consumatorilor finali.

Dimensiunile calității datelor

Calitatea datelor are diverse caracteristici sau dimensiuni, care sunt valorile utilizate de analiști pentru a măsura calitatea și utilitatea datelor pentru utilizatori. Deși multe parametri diferă de la proiect la proiect și de la companie la companie, unele dintre cele comune sunt:

Precizie

Indiferent câte date adunați, dacă sunt inexacte, nu are rost să le folosiți în strategiile dvs. de afaceri. Pentru că dacă o faci, rezultatul ar putea fi opusul a ceea ce ți-ai fi dorit. Poate reduce încrederea clienților în organizația, angajații și ofertele dvs.

Prin urmare, este esențial să se evalueze acuratețea unui set de date prin utilizarea unei strategii eficiente și durabile pentru a-și verifica sursa și a gestiona datele.

Relevanţă

Chiar dacă datele tale sunt exacte, nu vor fi de ajutor dacă nu sunt relevante pentru ceea ce ai nevoie pentru afacerea ta. Dacă aveți date inutile, vă poate aglomera baza de date, pierzându-vă timpul și efortul în gestionarea acesteia.

De exemplu, cauți mere de calitate, dar ai portocale de calitate. Deși este un fruct de o calitate excelentă, cauți mere, nu portocale.

Prin urmare, datele trebuie să fie relevante. Deci, atunci când evaluați calitatea datelor, uitați-vă dacă datele sunt relevante pentru a vă servi scopul dvs. de a le colecta în primul rând. Daca da, este de buna calitate.

Completitudine

Dacă continuați să colectați din ce în ce mai multe date fără să vă gândiți dacă sunt complete, acestea ar putea deveni inutilizabile în timpul implementării.

Prin urmare, atunci când colectați date, asigurați-vă că sunt complete, cum ar fi numele complet al unui client potențial, nu doar numele sau prenumele, adresa completă etc. Aceasta nu înseamnă stocarea informațiilor care nu sunt necesare, ci informații complete și utile pentru conduce-ți strategia.

  Cum să verificați dacă cineva v-a redirecționat e-mailul

Consecvență

Datele de înaltă calitate nu trebuie să contrazică datele pe care le-ați păstrat deja în alte baze de date. Pentru că dacă se întâmplă, unul dintre ei ar putea greși. Datele inconsecvente duc la confuzie și evaluare, ceea ce necesită timp pentru a găsi și elimina datele greșite.

Prin urmare, este pertinent să vă asigurați că datele dvs. sunt consecvente în baza de date și organizație. Puteți determina pe toată lumea să folosească același sistem software sau să integreze și să sincronizeze instrumentele de date cu CRM. În acest fel, toată lumea va fi pe aceeași pagină pentru o colaborare ușoară.

Accesibilitate

Chiar dacă aveți date exacte, complete, relevante și coerente, s-ar putea să nu servească scopului dacă oamenii sau echipa potrivită nu le pot accesa. Aceștia ar putea fi angajații, partenerii sau clienții tăi.

Pentru a face acest lucru, puteți identifica persoanele care au nevoie de acces la un anumit set de date și le puteți oferi instrumente care conțin acele date. Asigurați-vă că îl pot accesa cu ușurință oriunde și oricând au nevoie.

Promptitudine

Datele se schimbă constant. Este inutil ca un client care avea înainte un anumit număr de telefon sau e-mail să îl aibă în continuare; poate că l-au schimbat. Și dacă folosești aceleași date învechite pentru a-ți trimite mesajele promoționale, eforturile tale sunt în zadar.

Este posibil ca datele învechite să nu reprezinte scenariul actual. Prin urmare, este esențial să urmăriți datele istorice și modificările. Acest lucru vă va ajuta să actualizați înregistrările în timp și să rămâneți relevante.

Unicitatea

Pentru multe proiecte, cum ar fi marketingul, producerea de copii etc., unicitatea este o caracteristică obligatorie a calității datelor. Unicitatea înseamnă că nu există duplicarea datelor sau suprapunerea cu alte înregistrări. Datele duplicate vă pot compromite credibilitatea și încrederea utilizatorilor.

Prin urmare, asigurați-vă că datele sunt unice și se potrivesc scopului dvs. Analiștii de date efectuează curățarea datelor pentru a aborda scorurile scăzute de unicitate pentru a asigura unicitatea.

În afară de cele de mai sus, alte dimensiuni ale calității datelor pot include disponibilitatea datelor, comparabilitatea, flexibilitatea, caracterul rezonabil și plauzibilitatea.

De ce este importantă calitatea datelor?

Organizațiile se străduiesc să mențină date de înaltă calitate pentru a lua deciziile corecte și informate și pentru a observa returnările. Acest lucru oferă o mulțime de beneficii întreprinderilor, inclusiv:

  • Luați decizii de afaceri mai rapide și mai bune: organizațiile moderne trebuie să evalueze datele pentru a determina nevoile clienților. Acest lucru vă va ajuta să creați strategii adecvate și să deveniți mai încrezător în luarea deciziilor de afaceri mai rapid și eficient.

  • Colaborare mai bună: atunci când mențineți date consistente în departamentele și organizația dvs., toată lumea va avea acces la aceleași date pe care să le folosiți în eforturile dvs. Acest lucru vă va ajuta să rămâneți aliniat la prioritățile dvs. și să obțineți rezultate coezive.
  • Înțelegeți mai bine clienții: dacă sunt exacte și de încredere, datele clienților vă permit să vă înțelegeți mai bine clienții. Veți obține o perspectivă mai apropiată asupra punctelor dureroase, nevoilor, intereselor și nevoilor acestora. Vă permite să dezvoltați oferte mai bune pentru a răspunde preocupărilor clienților și pentru a construi relații semnificative.

Cum se măsoară calitatea datelor

Datele de proastă calitate pot dăuna unei afaceri în ceea ce privește reputația, încrederea clienților și alte consecințe dăunătoare. Prin urmare, trebuie să evaluați datele colectate pentru a vă asigura că sunt de o calitate excelentă și potrivite pentru nevoile dvs. de afaceri. Acest lucru necesită să stabiliți procese și valori specifice pentru a măsura calitatea datelor.

Deci, evaluați-vă datele în raport cu valorile setate, analizați rezultatele și îmbunătățiți datele pentru a se potrivi scopului dvs. Să înțelegem cum să măsurăm calitatea datelor.

  A urmări sau a nu urmări? Cântărirea funcției de urmărire a aplicațiilor iPhone

#1 Evaluarea subiectivă

Această evaluare implică analiști de date, părți interesate etc., pentru a evalua calitatea unui anumit set de date. Pe baza percepției lor, ei pot lua o decizie. De exemplu, dacă găsesc un set de date inexact, îl pot elimina sau atribui altora să obțină datele exacte și să pună proiectul în așteptare până când acest lucru este rezolvat. Aceasta înseamnă că evaluarea este subiectivă pentru un factor de decizie.

#2 Evaluare obiectivă

Evaluarea obiectivă verifică valorile obiective înregistrate într-un anumit set de date. Puteți evalua acest lucru în funcție de sarcină sau poate fi complet dependent de valori.

Pentru a stabili aceste valori și a evalua datele obiective, puteți crea indicatori cheie de performanță (KPI) care să corespundă cerințelor dvs. Și atunci când efectuați evaluări obiective, puteți măsura calitatea datelor în trei moduri:

  • Raportul simplu este numărul total de rezultate așteptate față de rezultatele posibile. De obicei, raportul simplu este fie 0, fie 1, unde 1 este rezultatul cel mai de dorit/așteptat. Acest raport măsoară consistența și completitudinea.
  • Max sau min: această metodă vă poate ajuta să gestionați mai multe variabile de calitate a datelor. Aici, maximul este mai mult un număr flexibil și poate reprezenta variabile precum accesibilitatea și cronologia. Pe de altă parte, minul este conservator și poate reprezenta variabile precum acuratețea.

  • Media ponderată: aceasta este o altă metodă pe care o puteți folosi în locul min pentru a înțelege modul în care fiecare variabilă își livrează valoarea în ecuație.

Acesta este modul în care puteți măsura calitatea datelor pentru a vă modela strategiile de afaceri. Dar acesta nu este sfârșitul. După evaluarea valorilor subiective și obiective ale calității datelor, următorul pas trebuie să fie să analizezi rezultatele și să te străduiești să-ți îmbunătățești datele pentru a aduce valoare maximă afacerii tale.

Cum să îmbunătățiți calitatea datelor

Analizarea valorilor evaluate privind calitatea datelor vă va ajuta să identificați datele care nu îndeplinesc criteriile sau KPI-urile. În acest fel, va fi mai ușor să curățați sau să eliminați astfel de date și să vă păstrați baza de date stocată cu date de calitate, cu valoare adăugată, pentru a vă îndeplini obiectivele prezente și viitoare.

Priviți aceste metode pentru a îmbunătăți calitatea datelor și a atenua problemele.

  • Profilarea datelor: acest proces vă poate ajuta să înțelegeți întregul active de date pentru un management eficient al calității datelor. Este vital, deoarece angajații, părțile interesate și colaboratorii ar fi colectat și stocat date de-a lungul anilor. Poate avea diferite standarde, formate, stocare și așa mai departe. Prin urmare, pentru a îmbunătăți calitatea datelor, obțineți o imagine completă a ceea ce aveți de-a face (aici date) pentru a începe să o eficientizați.

  • Potrivirea datelor: potrivirea datelor implică corelarea datelor pentru a găsi redundanță. Se face pentru a se asigura că nu există astfel de cazuri în care mai multe date reprezintă aceeași semnificație. De exemplu, dacă aveți o înregistrare pe numele unei persoane, spunând Johnny Depp. Acum, dacă găsiți o altă înregistrare cu numele John Depp, dar care reprezintă același individ, este redundant. Prin urmare, trebuie să eliminați astfel de date pentru a preveni dezordinea.
  • Guvernarea datelor: guvernanța datelor înseamnă standarde și politici de date care să se concentreze pe KPI-uri și elemente de date. Standardele de guvernare a datelor pot, de asemenea, contura regulile de afaceri pe care organizațiile trebuie să le urmeze pentru a menține calitatea datelor.
  • Raportare: raportarea datelor implică menținerea unui jurnal de calitate și documentarea problemelor cunoscute în datele dvs. Acest lucru vă va ajuta să determinați dacă trebuie să efectuați mai multă curățare și optimizare a datelor. Puteți utiliza datele colectate din potrivirea datelor și crearea de profiluri pentru a măsura KPI-urile și a genera rapoarte.
  • Managementul activelor digitale (DAM): Datele pot fi sub formă de active digitale, cum ar fi text, imagini, videoclipuri și alte fișiere. Acest lucru vă ajută să asigurați calitatea și relevanța datelor digitale.
  • Master Data Management (MDM): cadrele MDM sunt resurse excelente pentru a ajuta la prevenirea problemelor de calitate. Aceasta implică date de bază despre produs, locație și partid.
  Cum se remediază codurile de eroare PS4 SU-30746-0, SU-42118-6

Managementul informațiilor despre produs (PIM): Dacă sunteți producător sau vânzător de bunuri, trebuie să vă aliniați KPI-urile de calitate a datelor. Acest lucru va permite clienților să vadă exact articolul pe care l-au comandat în toate etapele, de la răsfoirea produsului până la livrare și post-vânzare. Prin urmare, cu PIM, puteți crea o prezentare standardizată a datelor de produs cu toate informațiile consistente și de încredere.

Integrarea datelor clienților (CDI): CDI vă solicită să organizați datele de bază ale clienților colectate prin sistemul dvs. CRM, paginile de înregistrare cu autoservire, rețelele sociale etc., într-o singură sursă de adevăr. În acest fel, puteți menține coeziunea și puteți stimula colaborarea.

Cele mai bune practici privind calitatea datelor

Multe organizații ar putea crede că au date de cea mai bună calitate păstrate în baza lor de date, dar povestea ar putea fi diferită. Așadar, iată câteva dintre cele mai bune practici pentru a asigura calitatea datelor și pentru a bifa toate casetele.

  • Alegeți valori importante: trebuie să fiți precis în alegerea valorilor pe care doriți să le evaluați. Selectați și urmăriți numai acele valori care sunt valoroase în procesul de luare a deciziilor. Nu poți continua să evaluezi tot ceea ce ar putea să nu adauge valoare; va consuma inutil timp, resurse și efort.

  • Asigurați o singură sursă de adevăr: asigurarea unei singure surse de adevăr pentru toate datele dvs. din organizația dvs. este esențială. Puteți stoca date în mai multe sisteme, cum ar fi instrumente de vânzări, CRM etc. Și pentru a menține o singură sursă de adevăr, trebuie să fii consecvent peste tot. Puteți asigura acest lucru efectuând audituri.
  • Efectuați audituri regulate: este mai bine să preveniți decât să vindeci. Auditurile regulate ale calității datelor vă pot permite să identificați rapid problemele înainte ca acestea să devină o problemă mai mare. Puteți efectua audituri de calitate a datelor lunar, săptămânal sau lunar, în funcție de volumul de date.
  • Analizați motivele eșecurilor: este necesară analizarea de ce calitatea datelor dvs. a eșuat sau a devenit un succes pentru a vă optimiza strategiile. Aplicați eforturile de succes în zonele care necesită îmbunătățiri în timp ce depanați blocajele. Vă va crește eficiența în colectarea și gestionarea calității datelor.

  • Investește în resursele necesare: investiția în resursele potrivite pentru raportare, analiză, instruire și un alt proces este benefică pentru gestionarea fără efort a calității datelor. Puteți alege un singur instrument care oferă toate aceste caracteristici sau puteți să le folosiți separat, în funcție de prioritățile și nevoile dvs.
  • Utilizați software de management al calității datelor: pentru a gestiona calitatea datelor cu o viteză și o eficiență incredibile, puteți profita de puterea automatizării. Un instrument bun de gestionare a calității datelor vă va ajuta, de asemenea, să faceți datele ușor accesibile. Astfel, alegeți software-ul potrivit de raportare și analiză a datelor, cum ar fi Hub de operațiuniTalend Open Studio, OpenRefine, Dedupely etc.

Exemple de management al calității datelor în sectoare

  • Finanțe: companiile care oferă servicii financiare efectuează gestionarea calității datelor pentru a identifica și securiza datele sensibile, pentru a monitoriza și menține conformitatea și pentru a automatiza raportarea.
  • Producție: Producătorii o fac pentru a menține înregistrări exacte ale vânzătorilor și clienților lor și pentru a le actualiza periodic. De asemenea, au nevoie de acest lucru pentru a fi conștienți de problemele de calitate la timp și pentru a remedia și pentru a-și optimiza strategiile.

  • Instituții de asistență medicală: au nevoie de management al calității datelor pentru a menține înregistrări precise și complete ale pacienților. Îi ajută să ofere pacienților planuri de îngrijire și tratament adecvate și le permite facturarea mai rapidă și corectă și gestionarea riscurilor.
  • Sectorul public: organizațiile din sectorul public au nevoie de managementul calității datelor pentru a menține date complete, precise și consecvente despre proiectele lor curente, angajați, contractori și alți constituenți pentru a se asigura că își îndeplinesc obiectivele.

Concluzie

Calitatea datelor este vitală pentru companii. Prin urmare, datele dvs. colectate trebuie să fie de înaltă calitate în ceea ce privește acuratețea, completitudinea, relevanța, credibilitatea și consistența, printre alte caracteristici. Vă va ajuta să luați deciziile de afaceri corecte, să serviți bine clienții și să conduceți eficient organizația.