Якість інформації має вирішальне значення для будь-якої компанії, адже це основа для обґрунтованих рішень, глибшого розуміння споживачів і забезпечення єдності в усіх відділах.
Сучасний бізнес залежить від даних.
Тому дані повинні бути точними, узгодженими, вичерпними, своєчасними та надійними, щоб можна було розробляти та реалізовувати правильні стратегії, спираючись на зібрані відомості.
Неякісні дані можуть серйозно вплинути на ваші рішення, досвід клієнтів та ефективність організації в цілому.
Зосередьтеся на зборі якісної інформації, яка допоможе вам розробити ефективні стратегії ведення бізнесу та покращити взаємодію з клієнтами.
У цій статті ми розглянемо концепцію якості даних, її виміри, а також способи її оцінки та покращення.
Розпочнімо.
Що таке якість даних?
Якість даних відображає ступінь надійності набору даних, який використовується для прийняття рішень, планування та операцій. Якісний набір даних має відповідати своїй цілі або призначенню. Він повинен бути вичерпним, точним, надійним, легкодоступним, узгодженим з різними джерелами та належним чином представлений у потрібний момент.
На сьогоднішній день не існує єдиного загальноприйнятого стандарту якості даних та методологій її оцінювання, оскільки вимоги можуть відрізнятися залежно від організації та проєкту. Компанії розробляють власні структури та правила для збору, організації, управління та визначення якості даних, виходячи зі своїх специфічних потреб.
На практиці якість даних оцінюється шляхом вимірювання та інтерпретації показників, таких як точність, актуальність, узгодженість, повнота, достовірність та своєчасність. Аналітики даних визначають загальний рівень та рейтинг якості, щоб показати фактичну цінність набору даних.
Організації використовують цю інформацію, щоб визначити цінність та релевантність даних. Це дозволяє їм вирішити, чи використовувати ці дані для бізнес-планування та реалізації, гарантуючи, що вони принесуть користь кінцевим споживачам.
Виміри якості даних
Якість даних має різні параметри, які аналітики використовують для вимірювання якості та корисності даних для користувачів. Хоча показники можуть відрізнятися залежно від проєкту та компанії, деякі з найпоширеніших:
Точність
Незалежно від обсягу зібраних даних, якщо вони неточні, їх не слід використовувати у стратегіях. Неточні дані можуть призвести до результатів, що суперечать очікуваним, та підірвати довіру клієнтів, співробітників та партнерів.
Тому надзвичайно важливо оцінювати точність даних, використовуючи ефективну стратегію перевірки джерела та управління інформацією.
Актуальність
Навіть якщо дані є точними, вони не принесуть користі, якщо не відповідають потребам вашого бізнесу. Наявність непотрібної інформації також може засмітити базу даних, марнуючи час та ресурси на її адміністрування.
Наприклад, якщо ви шукаєте яблука високої якості, а маєте апельсини високої якості, вони не підходять для вашої мети, хоча і є гарним продуктом.
Дані повинні бути актуальними. Оцінюючи якість даних, перевірте, чи відповідають вони меті їх збору. Якщо так, то вони є якісними.
Повнота
Збираючи все більше даних без урахування їх повноти, ви ризикуєте отримати інформацію, непридатну до використання.
Переконайтеся, що дані повні, наприклад, повне ім’я клієнта, а не лише ім’я або прізвище, повна адреса тощо. Йдеться не про зберігання непотрібної інформації, а про наявність повних, корисних даних для управління стратегією.
Послідовність
Якісні дані не повинні суперечити інформації, збереженій в інших базах даних. Якщо є розбіжності, то частина даних може бути невірною. Неузгоджена інформація викликає плутанину і потребує часу для пошуку та усунення помилок.
Забезпечте узгодженість даних у базах даних та організації. Можна впровадити єдину програмну систему або інтегрувати інструменти даних з CRM. Це допоможе всім працювати в одному напрямку для зручної співпраці.
Доступність
Дані можуть бути точними, повними, актуальними та послідовними, але не будуть корисними, якщо потрібні люди або команда не зможуть їх отримати. Це можуть бути співробітники, партнери або клієнти.
Визначте, кому потрібен доступ до певного набору даних, та надайте їм доступ до інструментів, де вони зберігаються. Переконайтеся, що доступ можна отримати в будь-який час і з будь-якого місця.
Своєчасність
Дані постійно змінюються. Клієнт, який мав певний номер телефону чи електронну адресу, міг їх змінити. Використання застарілих даних для розсилки рекламних повідомлень буде неефективним.
Застарілі дані можуть не відповідати поточній ситуації. Важливо відстежувати історичні дані та зміни, щоб своєчасно оновлювати записи та залишатися актуальними.
Унікальність
Унікальність є важливою характеристикою якості даних для багатьох проєктів, таких як маркетинг чи копірайтинг. Вона означає відсутність дублікатів або накладання з іншими записами. Дублікати даних можуть підірвати довіру та репутацію.
Переконайтеся, що дані є унікальними та відповідають вашим цілям. Аналітики даних проводять очищення для усунення низьких показників унікальності.
Окрім вищезазначених, параметри якості даних можуть включати доступність, порівнянність, гнучкість, обґрунтованість і вірогідність.
Чому якість даних важлива?
Організації прагнуть підтримувати високу якість даних для прийняття обґрунтованих рішень та досягнення позитивних результатів. Це дає ряд переваг для бізнесу:
- Швидші та кращі бізнес-рішення: сучасні організації аналізують дані для розуміння потреб клієнтів. Це допомагає розробляти відповідні стратегії та приймати рішення ефективніше.
- Покращена співпраця: коли дані узгоджені між відділами та організацією, кожен має доступ до тієї самої інформації. Це допомагає дотримуватися пріоритетів та досягати цілісних результатів.
- Краще розуміння клієнтів: точні та надійні дані про клієнтів дають глибше розуміння їхніх потреб, проблем та інтересів. Це дозволяє розробляти більш релевантні пропозиції та будувати міцніші відносини.
Як виміряти якість даних
Неякісні дані можуть зашкодити репутації бізнесу, довірі клієнтів та іншим важливим аспектам. Тому необхідно оцінювати зібрану інформацію, щоб переконатися, що вона якісна та відповідає потребам. Для цього встановлюють процеси та показники для вимірювання якості даних.
Оцінюйте дані за встановленими показниками, аналізуйте результати та вдосконалюйте їх відповідно до мети. Розгляньмо, як виміряти якість даних.
#1 Суб’єктивна оцінка
Ця оцінка передбачає залучення аналітиків, зацікавлених сторін тощо для оцінки якості набору даних. Вони приймають рішення, спираючись на своє сприйняття. Наприклад, якщо дані неточні, їх можуть видалити або доручити іншим отримати точну інформацію, призупинивши проєкт до вирішення проблеми. Оцінка є суб’єктивною.
#2 Об’єктивне оцінювання
Об’єктивна оцінка перевіряє наявність об’єктивних показників у наборі даних. Оцінка може базуватися на завданні або показниках.
Для встановлення цих показників та оцінки об’єктивних даних можна створити ключові показники ефективності (KPI), що відповідають вимогам. Виміряти якість даних можна 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 та повноту.
- Максимум або мінімум: цей метод допомагає керувати кількома змінними якості даних. Максимальне значення є більш гнучким і може представляти такі змінні, як доступність та часові рамки. Мінімальне значення є консервативним і може представляти такі змінні, як точність.
- Середньозважене: цей метод використовують замість мінімуму, щоб зрозуміти, як кожна змінна передає своє значення в рівняння.
Це методи вимірювання якості даних для формування бізнес-стратегії. Після оцінки суб’єктивних і об’єктивних показників, проаналізуйте результати та вдосконаліть дані, щоб вони приносили максимальну користь.
Як покращити якість даних
Аналіз оцінених показників допоможе визначити дані, що не відповідають критеріям або KPI. Це допоможе очистити або видалити такі дані та підтримувати базу даних з якісною та цінною інформацією для досягнення цілей.
Ознайомтеся з методами покращення якості даних:
- Профілювання даних: процес, що допомагає зрозуміти всі ваші активи даних для ефективного управління якістю. Це важливо, тому що співробітники збирали та зберігали дані протягом багатьох років, і вони можуть мати різні стандарти, формати та сховища. Щоб покращити якість, отримайте повну картину ситуації, щоб почати оптимізацію.
- Зіставлення даних: зіставлення допомагає виявити надмірності. Не допускайте ситуацій, коли кілька фрагментів даних представляють те саме значення. Наприклад, якщо є запис про Джонні Деппа, а потім інший запис про Джона Деппа, який представляє ту саму особу, то це дублікат. Видаліть такі дані, щоб уникнути безладу.
- Управління даними: стандарти та політики, що стосуються KPI та елементів даних. Стандарти управління даними визначають правила, яких повинні дотримуватися організації для підтримання якості даних.
- Звітування: ведіть журнал якості та документуйте проблеми у даних. Це допоможе визначити, чи потрібне подальше очищення та оптимізація. Використовуйте дані, зібрані під час зіставлення та профілювання 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 забезпечити якість і актуальність цифрових даних.
- Керування основними даними (MDM): інфраструктури MDM допомагають запобігти проблемам із якістю. Це стосується основних даних про продукт, місцезнаходження та партію.
Управління інформацією про продукт (PIM): якщо ви виробник або продавець товарів, узгодьте KPI якості даних. Це дозволить клієнтам бачити саме той товар, який вони замовили, на всіх етапах, від перегляду до доставки та післяпродажного обслуговування. З PIM ви можете створити стандартизовану презентацію даних про продукт з узгодженою та надійною інформацією.
Інтеграція даних клієнтів (CDI): CDI вимагає від вас організувати основні дані клієнтів, зібрані через систему CRM, сторінки реєстрації, соціальні мережі тощо, в єдине джерело. Так ви зможете зберегти згуртованість і посилити співпрацю.
Рекомендації щодо якості даних
Багато організацій вважають, що мають найякісніші дані, але це не завжди так. Ось найкращі практики для забезпечення якості даних:
- Виберіть важливі показники: будьте конкретними у виборі показників. Відстежуйте лише ті показники, що є цінними для прийняття рішень. Не оцінюйте все підряд, це займе час, ресурси та зусилля.
- Забезпечте єдине джерело правди: забезпечте єдине джерело правди для всіх даних в організації. Дані можуть зберігатися в кількох системах, таких як інструменти продажів, CRM. Щоб підтримувати єдине джерело, будьте послідовними. Проведіть аудит для впевненості.
- Проводьте регулярні перевірки: профілактика краща, ніж лікування. Регулярні перевірки допоможуть швидко виявити проблеми, доки вони не стануть великими. Проводьте аудит щомісяця, щотижня або щодня залежно від обсягу даних.
- Аналізуйте причини невдач: аналіз причин невдач або успіхів потрібен для оптимізації стратегій. Застосуйте успішні зусилля до сфер, що потребують покращення. Це підвищить ефективність збору та управління якістю даних.
- Інвестуйте в потрібні ресурси. Інвестуйте в ресурси для звітування, аналізу, навчання. Це сприяє легкому управлінню якістю даних. Виберіть інструмент, що пропонує всі ці функції, або використовуйте їх окремо.
- Використовуйте програмне забезпечення для управління якістю даних: для швидкого та ефективного керування якістю даних скористайтеся можливостями автоматизації. Гарний інструмент управління допоможе зробити дані легкодоступними. Виберіть відповідне програмне забезпечення для звітування та аналізу даних, наприклад, Операційний центр, Talend Open Studio, OpenRefine, Dedupely тощо.
Приклади управління якістю даних у різних галузях
- Фінанси. Компанії фінансового сектору використовують управління якістю даних для ідентифікації та захисту конфіденційної інформації, контролю та підтримання відповідності, а також автоматизації звітності.
- Виробництво: виробники використовують це для підтримки точних записів про постачальників та клієнтів, а також періодичного їх оновлення. Також це потрібно для своєчасного виявлення проблем із якістю, їх виправлення та оптимізації стратегій.
- Охорона здоров’я: потрібне управління для ведення точних та повних записів пацієнтів. Це допомагає надавати належний догляд та плани лікування, а також забезпечує швидке та правильне виставлення рахунків та управління ризиками.
- Державний сектор. Державні організації потребують управління якістю даних для підтримки повної, точної та узгодженої інформації про поточні проєкти, співробітників, підрядників та інших учасників, щоб досягати цілей.
Висновок
Якість даних є життєво важливою для бізнесу. Дані повинні бути високоякісними з точки зору точності, повноти, актуальності, достовірності та послідовності. Це допомагає приймати правильні бізнес-рішення, добре обслуговувати клієнтів та ефективно керувати організацією.