Осигуряването на качество на данните е важно за бизнеса, за да вземат правилните решения, да разбират по-добре своите клиенти и да поддържат последователност в цялата организация.
Причината е, че данните движат съвременния бизнес.
Следователно, той трябва да бъде правилен, последователен, пълен, уместен и надежден, за да планира и изпълни правилните стратегии въз основа на събраните данни.
Но ако данните са ужасни, това може значително да повлияе на вашите решения, клиентско изживяване и организация.
Следователно трябва да се съсредоточите върху събирането на правилните данни, които да ви помогнат да направите правилните стратегии за управление на вашия бизнес и оформяне на пътя на вашия клиент.
В тази статия ще обсъдя качеството на данните, неговите измерения и как да го измерим и подобрим.
Да започваме.
Съдържание
Какво е качество на данните?
Качеството на данните е състоянието на данните, което показва колко надежден е набор от данни, който трябва да се вземе предвид при вземане на решения, планиране и операции. Ако даден набор от данни е с високо качество, той трябва да отговаря на предвидената употреба или цел. Тя трябва да бъде пълна, точна, надеждна, лесна за достъп, в съответствие с различни източници и представена по подходящ начин, когато е необходимо.
Понастоящем няма глобално приет стандарт за качество на данните и начини за валидирането им, тъй като изискванията се различават от една организация до друга и от един проект до друг. Компаниите създават рамки и политики за събиране, организиране, управление и определяне на качеството на данните въз основа на техните специфични нужди.
На практика качеството на данните се гарантира чрез извършване на оценки и интерпретиране на показатели за качество на данните, като точност, уместност, последователност, пълнота, достоверност, времева линия и т.н. След това анализаторът на данни измерва общия резултат и оценка за качество на данните, за да покаже действителното качество на набор от данни.
Организациите могат да използват тази информация, за да разберат стойността и уместността на данните. По този начин те могат да решат дали да използват или не тези данни за бизнес планиране и изпълнение, като гарантират, че те трябва да добавят стойност за крайните потребители.
Измерения на качеството на данните
Качеството на данните има различни характеристики или измерения, които са показателите, използвани от анализаторите за измерване на качеството и полезността на данните за потребителите. Въпреки че много показатели се различават от проект до проект и компания до компания, някои от общите са:
точност
Без значение колко данни събирате, ако са неточни, няма смисъл да ги използвате в бизнес стратегиите си. Защото, ако го направите, резултатът може да е обратен на това, което бихте искали. Това може да намали доверието на клиентите във вашата организация, служители и предложения.
Следователно е от съществено значение да се оцени точността на набор от данни, като се използва ефективна и устойчива стратегия за проверка на неговия източник и управление на данни.
Уместност
Дори данните ви да са точни, те няма да са полезни, ако не са подходящи за това, от което се нуждаете за вашия бизнес. Наличието на ненужни части от данни също може да претрупа вашата база данни, губейки време и усилия в нейното управление.
Например търсите качествени ябълки, но имате качествени портокали. Въпреки че е плод с отлично качество, вие търсите ябълки, а не портокали.
Следователно данните трябва да са подходящи. Така че, когато оценявате качеството на данните, вижте дали данните са подходящи, за да обслужват целта ви да ги събирате на първо място. Ако да, то е с добро качество.
Пълнота
Ако продължите да събирате все повече и повече данни, без да мислите дали са пълни, те може да станат неизползваеми по време на внедряването.
Следователно, когато събирате данни, уверете се, че са пълни, като пълното име на потенциалния клиент, а не само собственото или фамилното име, пълен адрес и т.н. Това не означава да съхранявате информация, която не е необходима, а пълната, полезна информация за управлявайте стратегията си.
Последователност
Висококачествените данни не трябва да противоречат на данните, които вече сте съхранявали в други бази данни. Защото ако се случи, някой от тях може да греши. Непоследователните данни водят до объркване и оценка, което отнема време за намиране и премахване на грешните данни.
Следователно, гарантирането, че вашите данни са последователни във вашата база данни и организация, е уместно. Можете да накарате всички да използват една и съща софтуерна система или да интегрирате и синхронизирате инструменти за данни с CRM. По този начин всички ще бъдат на една и съща страница за лесно сътрудничество.
Достъпност
Дори ако имате точни, пълни, подходящи и последователни данни, те може да не служат на целта, ако правилните хора или екип нямат достъп до тях. Те могат да бъдат ваши служители, партньори или клиенти.
За да направите това, можете да идентифицирате хора, които се нуждаят от достъп до конкретен набор от данни, и да им предоставите инструменти, съдържащи тези данни. Просто се уверете, че имат лесен достъп до него, където и когато имат нужда.
Навременност
Данните се променят постоянно. Не е необходимо клиент, който е имал конкретен телефонен номер или имейл, все още да ги има; може да са го променили. И ако използвате същите остарели данни, за да изпратите рекламните си съобщения, усилията ви ще бъдат напразни.
Остарелите данни може да не представляват текущия сценарий. Следователно е изключително важно да се проследяват исторически данни и промени. Това ще ви помогне да актуализирате записите с времето и да останете актуални.
Уникалност
За много проекти, като маркетинг, производство на копия и т.н., уникалността е задължителна характеристика на качеството на данните. Уникалността означава липса на дублиране на данни или припокриване с други записи. Дублиращите се данни могат да компрометират вашата достоверност и потребителско доверие.
Затова се уверете, че данните са уникални и отговарят на вашата цел. Анализаторите на данни извършват почистване на данни, за да се справят с ниските резултати за уникалност, за да осигурят уникалност.
Освен горното, други измерения на качеството на данните могат да включват наличност на данни, сравнимост, гъвкавост, разумност и правдоподобност.
Защо качеството на данните е важно?
Организациите се стремят да поддържат висококачествени данни, за да вземат правилните и информирани решения и да наблюдават възвращаемостта. Това предлага много предимства за бизнеса, включително:
- Вземете по-бързи и по-добри бизнес решения: Съвременните организации трябва да оценяват данните, за да определят нуждите на клиентите. Това ще ви помогне да създадете подходящи стратегии и да станете по-уверени при по-бързото и ефективно вземане на бизнес решения.
- По-добро сътрудничество: Когато поддържате последователни данни във вашите отдели и организация, всеки ще има достъп до едни и същи данни, които да използвате в усилията си. Това ще ви помогне да останете в съответствие с приоритетите си и да постигнете сплотени резултати.
- Разберете по-добре клиентите: Ако са точни и надеждни, клиентските данни ви позволяват да разберете по-добре своите клиенти. Ще получите по-близка представа за техните болезнени точки, нужди, интереси и нужди. Това ви позволява да разработите по-добри предложения, за да отговорите на притесненията на клиентите и да изградите значими взаимоотношения.
Как да измерваме качеството на данните
Данните с лошо качество могат да навредят на бизнеса по отношение на репутацията, доверието на клиентите и други вредни последици. Следователно трябва да оцените събраните данни, за да се уверите, че са с отлично качество и подходящи за вашите бизнес нужди. Това изисква да установите специфични процеси и показатели за измерване на качеството на данните.
Така че, оценете вашите данни спрямо зададените показатели, анализирайте резултатите и подобрете данните, за да отговарят на вашата цел. Нека разберем как да измерваме качеството на данните.
#1 Субективна оценка
Тази оценка включва анализатори на данни, заинтересовани страни и т.н., за да се оцени качеството на конкретен набор от данни. Въз основа на тяхното възприятие те могат да вземат решение. Например, ако установят, че даден набор от данни е неточен, те могат да го премахнат или да възложат на други да получат точните данни и да задържат проекта, докато проблемът не бъде разрешен. Това означава, че оценката е субективна за вземащия решение.
#2 Обективна оценка
Обективната оценка проверява за обективни показатели, записани в даден набор от данни. Можете да оцените това въз основа на задачата или може да зависи напълно от показателите.
За да установите тези показатели и да оцените обективни данни, можете да създадете ключови показатели за ефективност (KPI), отговарящи на вашите изисквания. И когато извършвате обективни оценки, можете да измервате качеството на данните по три начина:
- Простото съотношение е общият брой очаквани резултати спрямо възможните резултати. Обикновено простото съотношение е 0 или 1, където 1 е най-желаният/очакван резултат. Това съотношение измерва последователност и пълнота.
- Макс. или мин.: Този метод може да ви помогне да управлявате няколко променливи на качеството на данните. Тук максимумът е по-гъвкаво число и може да представлява променливи като достъпност и срокове. От друга страна, min е консервативен и може да представлява променливи като точност.
- Среднопретеглена стойност: Това е друг метод, който можете да използвате вместо min, за да разберете как всяка променлива доставя своята стойност в уравнението.
Ето как можете да измервате качеството на данните, за да оформите бизнес стратегиите си. Но това не е краят. След оценка на субективни и обективни показатели за качеството на данните, следващата ви стъпка трябва да бъде да анализирате резултатите и да се стремите да подобрите данните си, за да донесете максимална стойност на вашия бизнес.
Как да подобрим качеството на данните
Анализирането на оценени показатели за качество на данните ще ви помогне да забележите данни, които не отговарят на критериите или KPI. По този начин ще бъде по-лесно да изчистите или премахнете такива данни и ще поддържате вашата база данни заредена с качествени данни с добавена стойност, за да постигнете вашите настоящи и бъдещи цели.
Вижте тези методи за подобряване на качеството на данните и смекчаване на проблемите.
- Профилиране на данни: Този процес може да ви помогне да разберете всичките си активи от данни за ефективно управление на качеството на данните. Това е жизненоважно, тъй като служителите, заинтересованите страни и сътрудниците биха събирали и съхранявали данни през годините. Може да има различни стандарти, формати, съхранение и т.н. Следователно, за да подобрите качеството на данните, получете пълната картина на това, с което се занимавате (тук данни), за да започнете да ги рационализирате.
- Съпоставяне на данни: Съпоставянето на данни включва корелиране на данни за намиране на излишък. Това се прави, за да се гарантира, че няма такива случаи, когато множество данни представляват едно и също значение. Например, ако имате запис на име на физическо лице, казвайки Джони Деп. Сега, ако намерите друг запис с името Джон Деп, но представляващ същото лице, това е излишно. Следователно трябва да премахнете такива данни, за да предотвратите претрупване.
- Управление на данни: Управлението на данните означава стандарти за данни и политики, които да се фокусират върху KPI и елементи от данни. Стандартите за управление на данни могат също да очертаят бизнес правила, които организациите трябва да следват, за да поддържат качеството на данните.
- Отчитане: Отчитането на данни включва поддържане на дневник за качество и документиране на известни проблеми във вашите данни. Това ще ви помогне да определите дали трябва да извършите повече почистване и оптимизиране на данни. Можете да използвате данните, събрани от съвпадение на данни и профилиране, за измерване на KPI и генериране на отчети.
- Управление на цифрови активи (DAM): Данните могат да бъдат под формата на цифрови активи като текст, изображения, видеоклипове и други файлове. Това ви помага да гарантирате качество и уместност на цифровите данни.
- Управление на основни данни (MDM): MDM рамките са отлични ресурси за предотвратяване на проблеми с качеството. Това включва основни данни за продукт, местоположение и страна.
Управление на информацията за продукта (PIM): Ако сте производител или продавач на стоки, трябва да съгласувате своите KPI за качеството на данните. Това ще позволи на клиентите да видят точния артикул, който са поръчали на всички етапи, от разглеждане на продукта до доставка и следпродажбено обслужване. Следователно с PIM можете да създадете стандартизирано представяне на данни за продукта с цялата информация, последователна и надеждна.
Интегриране на клиентски данни (CDI): CDI изисква да организирате основните данни за клиенти, събрани чрез вашата CRM система, страници за самообслужване за регистрация, социални медии и т.н., в един единствен източник на истина. По този начин можете да поддържате сплотеност и да стимулирате сътрудничеството.
Най-добри практики за качество на данните
Много организации може да смятат, че имат най-качествените данни, поддържани в тяхната база данни, но историята може да е различна. И така, ето някои от най-добрите практики за гарантиране на качеството на данните и поставяне на отметки във всички квадратчета.
- Изберете важни показатели: Трябва да сте конкретни при избора на показателите, които искате да оцените. Изберете и проследете само онези показатели, които са ценни в процеса на вземане на решения. Не можете да продължите да оценявате всичко, което може да не добави стойност; това ще погълне ненужно време, ресурси и усилия.
- Осигурете един източник на истина: Осигуряването на един източник на истина за всички ваши данни във вашата организация е от съществено значение. Може да съхранявате данни в няколко системи, като инструменти за продажби, CRM и т.н. И за да поддържате един източник на истина, трябва да сте последователни навсякъде. Можете да гарантирате това чрез извършване на одити.
- Извършвайте редовни проверки: Превенцията е по-добра от лечението. Редовните одити на качеството на данните могат да ви позволят да забележите проблеми бързо, преди те да се превърнат в по-голям проблем. Можете да извършвате одити на качеството на данните ежемесечно, седмично или ежемесечно въз основа на обема на вашите данни.
- Анализирайте причините за неуспехите: Анализирането на причините, поради които качеството на вашите данни се провали или стана успешно, е необходимо, за да оптимизирате стратегиите си. Приложете успешните си усилия в области, които се нуждаят от подобрения, докато отстранявате препятствия. Това ще повиши вашата ефективност при събирането и управлението на качеството на данните.
- Инвестирайте в необходимите ресурси: Инвестирането в правилните ресурси за отчитане, анализ, обучение и друг процес е от полза за управлението на качеството на данните без усилия. Можете да изберете един инструмент, който предлага всички тези функции, или да ги използвате отделно въз основа на вашите приоритети и нужди.
- Използвайте софтуер за управление на качеството на данните: За да управлявате качеството на данните с невероятна скорост и ефективност, можете да използвате силата на автоматизацията. Един добър инструмент за управление на качеството на данните също ще ви помогне да направите данните лесно достъпни. Затова изберете правилния софтуер за отчитане и анализ на данни, като напр Оперативен центърTalend Open Studio, OpenRefine, Dedupely и др.
Примери за управление на качеството на данните в различните отрасли
- Финанси: Предприятията, предлагащи финансови услуги, извършват управление на качеството на данните, за да идентифицират и осигурят чувствителни данни, да наблюдават и поддържат съответствие и автоматизират отчитането.
- Производство: Производителите го правят, за да поддържат точни записи на своите доставчици и клиенти и да ги актуализират периодично. Те също се нуждаят от това, за да са наясно с проблемите с качеството навреме и да коригират и оптимизират своите стратегии.
- Здравни институции: Нуждаете се от управление на качеството на данните, за да поддържате точни, пълни досиета на пациентите. Помага им да предоставят подходящи грижи за пациентите и планове за лечение и позволява по-бързо и правилно фактуриране и управление на риска.
- Обществен сектор: Организациите от публичния сектор се нуждаят от управление на качеството на данните, за да поддържат пълни, точни и последователни данни за текущите си проекти, служители, изпълнители и други съставни части, за да гарантират, че изпълняват своите цели.
Заключение
Качеството на данните е жизненоважно за бизнеса. Следователно вашите събрани данни трябва да бъдат с високо качество по отношение на точност, пълнота, уместност, достоверност и последователност, наред с други характеристики. Ще ви помогне да вземете правилните бизнес решения, да обслужвате добре клиентите и да управлявате организацията ефективно.