Якість даних: вичерпний посібник

Забезпечення якості даних є важливим для компаній, щоб приймати правильні рішення, краще розуміти своїх клієнтів і підтримувати узгодженість у всій організації.

Причина в тому, що дані рухають сучасним бізнесом.

Отже, він має бути правильним, послідовним, повним, актуальним і надійним, щоб планувати та виконувати правильні стратегії на основі зібраних даних.

Але якщо дані жахливі, це може суттєво вплинути на ваші рішення, досвід клієнтів і організацію.

Тому ви повинні зосередитися на зборі правильних даних, які допоможуть вам розробити правильні стратегії для ведення вашого бізнесу та формування шляху вашого клієнта.

У цій статті я розповім про якість даних, її розміри та способи її вимірювання та покращення.

Давайте розпочнемо.

Що таке якість даних?

Якість даних – це стан даних, який показує, наскільки надійний набір даних, який слід враховувати під час прийняття рішень, планування та операцій. Якщо набір даних має високу якість, він повинен відповідати призначенню або призначенню. Вона має бути повною, точною, надійною, легкодоступною, узгоджуватися з різними джерелами та представлена ​​належним чином, коли це необхідно.

Наразі не існує загальноприйнятого стандарту якості даних і способів їх перевірки, оскільки вимоги відрізняються від однієї організації до іншої та від одного проекту до іншого. Компанії створюють рамки та політики для збору, організації, керування та визначення якості даних на основі своїх конкретних потреб.

На практиці якість даних забезпечується проведенням оцінок та інтерпретацією показників якості даних, таких як точність, релевантність, послідовність, повнота, достовірність, часовий графік тощо. Далі аналітик даних вимірює загальну оцінку якості даних і рейтинг, щоб показати фактичну якість набір даних.

Організації можуть використовувати цю інформацію, щоб зрозуміти цінність і релевантність даних. Таким чином, вони можуть вирішити, використовувати чи ні ці дані для бізнес-планування та реалізації, гарантуючи, що вони мають додавати цінність для кінцевих споживачів.

Виміри якості даних

Якість даних має різні характеристики або параметри, які є показниками, які використовуються аналітиками для вимірювання якості та корисності даних для користувачів. Хоча багато показників відрізняються від проекту до проекту та від компанії до компанії, деякі з загальних:

Точність

Незалежно від того, скільки даних ви зібрали, якщо вони неточні, немає сенсу використовувати їх у своїх бізнес-стратегіях. Тому що якщо ви це зробите, результат може бути протилежним тому, чого ви могли б бажати. Це може знизити довіру клієнтів до вашої організації, співробітників і пропозицій.

Отже, дуже важливо оцінити точність набору даних, використовуючи ефективну та стійку стратегію для перевірки джерела та керування даними.

Актуальність

Навіть якщо ваші дані точні, вони не будуть корисними, якщо вони не відповідають тому, що вам потрібно для вашого бізнесу. Наявність непотрібних частин даних також може захаращувати вашу базу даних, витрачаючи ваш час і зусилля на керування нею.

Наприклад, ви шукаєте якісні яблука, але маєте якісні апельсини. Хоча це фрукти відмінної якості, ви шукаєте яблука, а не апельсини.

Тому дані мають бути актуальними. Отже, оцінюючи якість даних, подивіться, чи відповідають дані вашій меті їх збору. Якщо так, то він хорошої якості.

Повнота

Якщо ви продовжуєте збирати все більше і більше даних, не замислюючись про те, чи вони повні, вони можуть стати непридатними для використання під час впровадження.

Отже, коли ви збираєте дані, переконайтеся, що вони повні, наприклад повне ім’я потенційного клієнта, а не лише ім’я чи прізвище, повна адреса тощо. Це не означає зберігання непотрібної інформації, а повної, корисної інформації для керуйте своєю стратегією.

  Як дискретно набрати номер екстреної допомоги з вашого iPhone

Послідовність

Дані високої якості не повинні суперечити даним, які ви вже зберегли в інших базах даних. Бо якщо так, то хтось із них може помилятися. Неузгоджені дані призводять до плутанини та оцінки, що вимагає часу для пошуку та видалення неправильних даних.

Тому важливо забезпечити узгодженість даних у базі даних і організації. Ви можете змусити всіх використовувати ту саму програмну систему або інтегрувати та синхронізувати інструменти даних із CRM. Таким чином усі будуть на одній сторінці для легкої співпраці.

Доступність

Навіть якщо у вас є точні, повні, релевантні та послідовні дані, вони можуть не служити меті, якщо потрібні люди чи команда не зможуть отримати до них доступ. Вони можуть бути вашими співробітниками, партнерами або клієнтами.

Для цього ви можете ідентифікувати людей, яким потрібен доступ до певного набору даних, і надати їм доступ до інструментів, що містять ці дані. Просто переконайтеся, що вони можуть легко отримати доступ до нього будь-де та будь-коли.

Своєчасність

Дані постійно змінюються. Немає необхідності, щоб клієнт, який раніше мав певний номер телефону або електронну адресу, все ще мав їх; вони могли це змінити. І якщо ви використовуєте ті самі застарілі дані для надсилання своїх рекламних повідомлень, ваші зусилля будуть марними.

Застарілі дані можуть не відповідати поточному сценарію. Тому вкрай важливо відстежувати історичні дані та зміни. Це допоможе вам своєчасно оновлювати записи та залишатися актуальними.

Унікальність

Для багатьох проектів, таких як маркетинг, виробництво копій тощо, унікальність є обов’язковою характеристикою якості даних. Унікальність означає відсутність дублювання даних або накладання з іншими записами. Дублікати даних можуть поставити під загрозу ваш авторитет і довіру користувачів.

Тому переконайтеся, що дані унікальні та відповідають вашим цілям. Аналітики даних виконують очищення даних, щоб усунути низькі показники унікальності, щоб забезпечити унікальність.

Окрім вищезазначеного, інші параметри якості даних можуть включати доступність даних, порівнянність, гнучкість, обґрунтованість і правдоподібність.

Чому якість даних важлива?

Організації прагнуть підтримувати високу якість даних, щоб приймати правильні та обґрунтовані рішення та спостерігати за результатами. Це пропонує багато переваг для бізнесу, зокрема:

  • Приймайте швидші та кращі бізнес-рішення: сучасні організації повинні оцінювати дані, щоб визначити потреби клієнтів. Це допоможе вам створити відповідні стратегії та стати більш впевненим у прийнятті бізнес-рішень швидше та ефективніше.

  • Покращена співпраця: коли ви підтримуєте узгоджені дані у своїх відділах та організації, кожен матиме доступ до тих самих даних, які можна використовувати у своїх зусиллях. Це допоможе вам залишатися узгодженими з вашими пріоритетами та досягати цілісних результатів.
  • Краще розумійте клієнтів: точні та надійні дані про клієнтів дають змогу краще зрозуміти своїх клієнтів. Ви зможете ближче зрозуміти їхні больові точки, потреби, інтереси та потреби. Це дозволяє розробляти кращі пропозиції для вирішення проблем клієнтів і побудови значущих стосунків.

Як виміряти якість даних

Дані поганої якості можуть завдати шкоди бізнесу щодо репутації, довіри клієнтів та інших шкідливих наслідків. Отже, ви повинні оцінити зібрані дані, щоб переконатися, що вони відмінної якості та відповідають потребам вашого бізнесу. Для цього потрібно встановити спеціальні процеси та показники для вимірювання якості даних.

Отже, оцініть свої дані за встановленими показниками, проаналізуйте результати та вдосконаліть дані відповідно до своєї мети. Давайте розберемося, як виміряти якість даних.

#1 Суб’єктивна оцінка

Ця оцінка залучає аналітиків даних, зацікавлених сторін тощо, щоб оцінити якість конкретного набору даних. Виходячи зі свого сприйняття, вони можуть прийняти рішення. Наприклад, якщо вони виявлять набір даних неточним, вони можуть видалити його або доручити іншим отримати точні дані та призупинити проект, доки це не буде вирішено. Це означає, що оцінка суб’єктивна для особи, яка приймає рішення.

  Як створити звіти про зустрічі в Zoom

#2 Об’єктивне оцінювання

Об’єктивна оцінка перевіряє наявність об’єктивних показників, записаних у заданому наборі даних. Ви можете оцінити це на основі завдання або це може повністю залежати від показників.

Щоб встановити ці показники та оцінити об’єктивні дані, ви можете створити ключові показники ефективності (KPI), які відповідають вашим вимогам. А коли ви виконуєте об’єктивні оцінки, ви можете вимірювати якість даних трьома способами:

  • Просте співвідношення — це загальна кількість очікуваних результатів до можливих результатів. Зазвичай просте співвідношення дорівнює 0 або 1, де 1 — найбільш бажаний/очікуваний результат. Цей коефіцієнт вимірює послідовність і повноту.
  • Макс або мінімум: цей метод може допомогти вам керувати декількома змінними якості даних. Тут максимальне значення є більш гнучким числом і може представляти такі змінні, як доступність і часові рамки. З іншого боку, min є консервативним і може представляти такі змінні, як точність.

  • Середньозважене: це інший метод, який можна використовувати замість min, щоб зрозуміти, як кожна змінна передає своє значення в рівняння.

Ось як ви можете вимірювати якість даних для формування бізнес-стратегії. Але це ще не кінець. Після оцінки суб’єктивних і об’єктивних показників якості даних вашим наступним кроком має бути аналіз результатів і прагнення покращити дані, щоб принести максимальну цінність вашому бізнесу.

Як покращити якість даних

Аналіз оцінених показників якості даних допоможе вам виявити дані, які не відповідають критеріям або KPI. Таким чином буде простіше очистити або видалити такі дані та підтримувати вашу базу даних якісними цінними даними для досягнення ваших поточних і майбутніх цілей.

Перегляньте ці методи, щоб покращити якість даних і пом’якшити проблеми.

  • Профілювання даних: цей процес може допомогти вам зрозуміти всі ваші активи даних для ефективного управління якістю даних. Це життєво важливо, оскільки співробітники, зацікавлені сторони та співробітники збирали б і зберігали дані протягом багатьох років. Він може мати різні стандарти, формати, сховище тощо. Отже, щоб покращити якість даних, отримайте повну картину того, з чим ви маєте справу (тут дані), щоб почати їх оптимізацію.

  • Зіставлення даних: зіставлення даних передбачає кореляцію даних для пошуку надмірності. Це робиться для того, щоб уникнути таких випадків, коли кілька фрагментів даних представляють те саме значення. Наприклад, якщо у вас є запис на ім’я особи з назвою Джонні Депп. Тепер, якщо ви знайдете інший запис з іменем Джона Деппа, але представляє ту саму особу, це зайве. Отже, ви повинні видалити такі дані, щоб уникнути безладу.
  • Управління даними: Управління даними означає стандарти даних і політики, зосереджені на KPI та елементах даних. Стандарти управління даними також можуть окреслювати бізнес-правила, яких мають дотримуватися організації, щоб підтримувати якість даних.
  • Звітування: звітування даних передбачає ведення журналу якості та документування відомих проблем у ваших даних. Це допоможе вам визначити, чи потрібно виконувати більше очищення та оптимізації даних. Ви можете використовувати дані, зібрані під час зіставлення та профілювання даних, для вимірювання KPI та створення звітів.
  • Управління цифровими активами (DAM): дані можуть бути у формі цифрових активів, таких як текст, зображення, відео та інші файли. Це допоможе вам забезпечити якість і актуальність цифрових даних.
  • Керування основними даними (MDM): інфраструктури MDM є чудовими ресурсами для запобігання проблемам із якістю. Це стосується основних даних про продукт, місцезнаходження та партію.

Управління інформацією про продукт (PIM): якщо ви виробник або продавець товарів, ви повинні узгодити KPI якості даних. Це дозволить клієнтам переглядати саме той товар, який вони замовили, на всіх етапах, від перегляду товару до доставки та післяпродажного обслуговування. Таким чином, за допомогою PIM ви можете створити стандартизовану презентацію даних про продукт із узгодженою та надійною інформацією.

Інтеграція даних клієнтів (CDI): CDI вимагає від вас організувати основні дані клієнтів, зібрані через вашу систему CRM, сторінки реєстрації самообслуговування, соціальні мережі тощо, в єдине джерело правди. Таким чином ви зможете зберегти згуртованість і посилити співпрацю.

  Як використовувати функцію Tap To Wake на iPhone X

Рекомендації щодо якості даних

Багато організацій можуть думати, що вони мають найякісніші дані, які зберігаються у їхній базі даних, але історія може бути іншою. Отже, ось деякі з найкращих практик для забезпечення якості даних і встановлення всіх прапорців.

  • Виберіть важливі показники: Ви повинні бути конкретними у виборі показників, які хочете оцінити. Виберіть і відстежуйте лише ті показники, які є цінними в процесі прийняття рішень. Ви не можете продовжувати оцінювати все, що може не додати цінності; це зайве займе час, ресурси та зусилля.

  • Забезпечте єдине джерело правди: забезпечення єдиного джерела правди для всіх ваших даних у вашій організації дуже важливо. Ви можете зберігати дані в кількох системах, таких як інструменти продажів, CRM тощо. І щоб підтримувати єдине джерело правди, ви повинні бути послідовними всюди. У цьому можна переконатися, провівши аудит.
  • Проводьте регулярні перевірки: краще попередити, ніж лікувати. Регулярні перевірки якості даних можуть допомогти вам швидко виявити проблеми, перш ніж вони стануть більшою проблемою. Ви можете проводити аудит якості даних щомісяця, щотижня або щомісяця залежно від обсягу даних.
  • Проаналізуйте причини невдач: аналіз того, чому якість ваших даних зазнала невдачі або стала успішною, необхідний для оптимізації ваших стратегій. Застосуйте свої успішні зусилля до тих сфер, які потребують покращення, усуваючи несправності на дорогах. Це підвищить вашу ефективність у зборі та управлінні якістю даних.

  • Інвестуйте в необхідні ресурси. Інвестиції в потрібні ресурси для звітності, аналізу, навчання та інших процесів сприяють легкому керуванню якістю даних. Ви можете вибрати один інструмент, який пропонує всі ці функції, або скористатися ними окремо, залежно від ваших пріоритетів і потреб.
  • Використовуйте програмне забезпечення для керування якістю даних: щоб керувати якістю даних із неймовірною швидкістю та ефективністю, ви можете скористатися можливостями автоматизації. Хороший інструмент управління якістю даних також допоможе вам зробити дані легко доступними. Тому виберіть відповідне програмне забезпечення для звітування та аналізу даних, наприклад Операційний центрTalend Open Studio, OpenRefine, Dedupely тощо.

Приклади управління якістю даних у різних галузях

  • Фінанси. Компанії, що пропонують фінансові послуги, здійснюють управління якістю даних, щоб ідентифікувати та захищати конфіденційні дані, контролювати та підтримувати відповідність, а також автоматизувати звітність.
  • Виробництво: виробники роблять це, щоб підтримувати точні записи про своїх постачальників і клієнтів і періодично їх оновлювати. Їм також це потрібно, щоб вчасно знати про проблеми з якістю, виправляти й оптимізувати свої стратегії.

  • Заклади охорони здоров’я: потрібне управління якістю даних для ведення точних і повних записів пацієнтів. Це допомагає їм надавати належний догляд за пацієнтами та плани лікування, а також забезпечує швидке та правильне виставлення рахунків та управління ризиками.
  • Державний сектор. Організаціям державного сектору потрібне управління якістю даних, щоб підтримувати повні, точні та узгоджені дані про їхні поточні проекти, співробітників, підрядників та інших учасників, щоб забезпечити досягнення своїх цілей.

Висновок

Якість даних життєво важлива для бізнесу. Отже, зібрані вами дані мають бути високоякісними з точки зору точності, повноти, актуальності, достовірності та послідовності, серед інших характеристик. Це допоможе вам приймати правильні бізнес-рішення, добре обслуговувати клієнтів і ефективно керувати організацією.