Adatminőség: Átfogó útmutató

Az adatok minőségének biztosítása fontos a vállalkozások számára a megfelelő döntések meghozatalához, ügyfeleik jobb megértéséhez és a következetesség fenntartásához a szervezeten belül.

Ennek az az oka, hogy az adatok hajtják a modern vállalkozásokat.

Ezért helyesnek, következetesnek, teljesnek, relevánsnak és megbízhatónak kell lennie az összegyűjtött adatokon alapuló megfelelő stratégiák megtervezéséhez és végrehajtásához.

De ha az adatok szörnyűek, az jelentősen befolyásolhatja a döntéseit, az ügyfélélményt és a szervezetet.

Ezért a megfelelő adatok gyűjtésére kell összpontosítania, hogy segítsen kidolgozni a megfelelő stratégiákat vállalkozása irányításához és ügyfelei útjának alakításához.

Ebben a cikkben az adatminőségről, annak méreteiről, valamint méréséről és javításáról fogok beszélni.

Kezdjük el.

Mi az adatminőség?

Az adatminőség az adatok azon állapota, amely megmondja, hogy egy adatkészletet mennyire kell megbízhatónak tekinteni a döntéshozatalban, a tervezésben és a műveletekben. Ha egy adatkészlet jó minőségű, annak meg kell felelnie a tervezett felhasználásnak vagy célnak. Teljesnek, pontosnak, megbízhatónak, könnyen hozzáférhetőnek, a különböző forrásoknak megfelelőnek kell lennie, és szükség esetén megfelelően kell bemutatni.

Jelenleg nincs globálisan elfogadott szabvány az adatminőségre és az érvényesítésükre, mivel a követelmények szervezetenként és projektenként eltérőek. A vállalatok keretrendszereket és szabályzatokat hoznak létre az adatok összegyűjtésére, rendszerezésére, kezelésére és sajátos igényeik alapján történő adatminőség meghatározására.

Gyakorlatilag az adatok minőségét értékelések elvégzésével és olyan adatminőségi mérőszámok értelmezésével biztosítják, mint a pontosság, relevancia, konzisztencia, teljesség, hitelesség, idővonal stb. Ezt követően az adatelemző méri az általános adatminőségi pontszámot és értékelést, hogy megmutassa az adatok tényleges minőségét. egy adathalmaz.

A szervezetek felhasználhatják ezeket az információkat az adatok értékének és relevanciájának megértésére. Így eldönthetik, hogy felhasználják-e ezeket az adatokat az üzleti tervezéshez és megvalósításhoz, biztosítva, hogy hozzáadott értéket adjanak a végfelhasználók számára.

Az adatminőség dimenziói

Az adatminőségnek különböző jellemzői vagy dimenziói vannak, amelyeket az elemzők használnak az adatok minőségének és hasznosságának mérésére a felhasználók számára. Noha számos mérőszám projektenként és vállalatonként eltérő, a gyakoriak közül néhány a következő:

Pontosság

Nem számít, mennyi adatot gyűjt, ha pontatlan, nincs értelme felhasználni az üzleti stratégiákban. Mert ha megteszi, az eredmény az ellenkezője lehet annak, mint amire vágyott. Csökkentheti az ügyfelek szervezetébe, alkalmazottaiba és kínálatába vetett bizalmát.

Ezért elengedhetetlen egy adatkészlet pontosságának értékelése hatékony és fenntartható stratégia alkalmazásával a forrás ellenőrzésére és az adatok kezelésére.

Relevancia

Még ha az adatok pontosak is, akkor sem lesznek hasznosak, ha nem relevánsak a vállalkozása szempontjából. A szükségtelen adatok birtokában az adatbázis zsúfoltsága is megtörténhet, így időt és energiát pazarol a kezelésére.

Például minőségi almát keres, de minőségi narancsa van. Bár kiváló minőségű gyümölcsről van szó, Ön almát keres, nem narancsot.

Ezért az adatoknak relevánsaknak kell lenniük. Tehát az adatminőség értékelése során nézze meg, hogy az adatok relevánsak-e az Ön gyűjtési céljának szolgálatában. Ha igen, akkor jó minőségű.

Teljesség

Ha továbbra is egyre több adatot gyűjt anélkül, hogy elgondolkodna azon, hogy azok teljesek-e, akkor az implementáció során használhatatlanná válhat.

Ezért, amikor adatokat gyűjt, győződjön meg arról, hogy azok teljesek, például a potenciális ügyfél teljes neve, ne csak a keresztnév vagy a vezetéknév, a teljes cím stb. Ez nem azt jelenti, hogy nem szükséges információkat kell tárolni, hanem a teljes, hasznos információkat vezérelje stratégiáját.

  Hogyan változtassuk meg a Google-képemet animált GIF-re

Következetesség

A jó minőségű adatok nem lehetnek ellentétesek az Ön által más adatbázisokban már tárolt adatokkal. Mert ha igen, akkor valamelyikük tévedhet. Az ellentmondásos adatok zűrzavarhoz és értékeléshez vezetnek, amihez időbe telik a rossz adatok megtalálása és eltávolítása.

Ezért fontos, hogy az adatok konzisztensek legyenek az adatbázisban és a szervezetben. Mindenkit rávehet arra, hogy ugyanazt a szoftverrendszert használja, vagy integrálja és szinkronizálja az adateszközöket a CRM-mel. Így mindenki ugyanazon az oldalon lesz az egyszerű együttműködés érdekében.

Megközelíthetőség

Még ha pontos, teljes, releváns és következetes adatokkal rendelkezik is, előfordulhat, hogy nem szolgálja a célt, ha a megfelelő emberek vagy csapat nem fér hozzá. Lehetnek alkalmazottai, partnerei vagy ügyfelei.

Ehhez azonosíthatja azokat az embereket, akiknek hozzáférésre van szükségük egy adott adatkészlethez, és felhatalmazza őket az adatokat tartalmazó eszközökkel. Csak győződjön meg róla, hogy bárhol és bármikor könnyen hozzáférhetnek.

Időszerűség

Az adatok folyamatosan változnak. Felesleges, hogy egy ügyfél, akinek korábban volt egy adott telefonszáma vagy e-mail címe, még mindig rendelkezik vele; lehet, hogy megváltoztatták. És ha ugyanazokat az elavult adatokat használja a promóciós üzenetek küldésére, erőfeszítései hiábavalóak.

Előfordulhat, hogy az elavult adatok nem felelnek meg a jelenlegi forgatókönyvnek. Ezért alapvető fontosságú a korábbi adatok és változások nyomon követése. Ez segít abban, hogy idővel frissítse a rekordokat, és releváns maradjon.

Egyediség

Számos projektnél, például marketingnél, másolatkészítésnél stb., az egyediség az adatminőség kötelező jellemzője. Az egyediség azt jelenti, hogy nincs adatmásolódás vagy átfedés más rekordokkal. Az ismétlődő adatok veszélyeztethetik hitelességét és felhasználói bizalmát.

Ezért győződjön meg arról, hogy az adatok egyediek és megfelelnek a célnak. Az adatelemzők adattisztítást végeznek az alacsony egyediségi pontszámok kezelése érdekében, hogy biztosítsák az egyediséget.

A fentieken kívül más adatminőségi dimenziók közé tartozhat az adatok elérhetősége, összehasonlíthatósága, rugalmassága, ésszerűsége és elfogadhatósága.

Miért fontos az adatminőség?

A szervezetek arra törekszenek, hogy jó minőségű adatokat karbantartsanak a helyes és megalapozott döntések meghozatala és a megtérülések megfigyelése érdekében. Ez számos előnnyel jár a vállalkozások számára, többek között:

  • Hozzon gyorsabb és jobb üzleti döntéseket: A modern szervezeteknek fel kell mérniük az adatokat az ügyfelek igényeinek meghatározásához. Ez segít megfelelő stratégiák kidolgozásában, és magabiztosabbá válik abban, hogy hatékonyabban hozzon üzleti döntéseket.

  • Jobb együttműködés: Ha konzisztens adatokat karbantart a részlegei és a szervezete között, mindenki hozzáférhet ugyanazokhoz az adatokhoz, amelyeket az Ön erőfeszítései során felhasználhat. Ez segít abban, hogy igazodjon prioritásaihoz, és egységes eredményeket érhessen el.
  • Az ügyfelek jobb megértése: Ha pontosak és megbízhatóak, az ügyféladatok segítségével jobban megértheti ügyfeleit. Közelebbi betekintést nyerhet fájdalompontjaikba, szükségleteikbe, érdeklődési köreikbe és szükségleteikbe. Lehetővé teszi, hogy jobb ajánlatokat dolgozzon ki az ügyfelek aggályainak kezelésére és értelmes kapcsolatok kialakítására.

Hogyan mérjük az adatminőséget

A rossz minőségű adatok ronthatják a vállalkozás hírnevét, az ügyfelek bizalmát és egyéb káros következményeket. Ezért értékelnie kell az összegyűjtött adatokat, hogy megbizonyosodjon arról, hogy azok kiváló minőségűek és megfelelnek az Ön üzleti igényeinek. Ehhez speciális folyamatokat és mérőszámokat kell létrehoznia az adatminőség mérésére.

Tehát értékelje adatait a beállított mutatók alapján, elemezze az eredményeket, és javítsa az adatokat a célnak megfelelően. Nézzük meg, hogyan mérjük az adatminőséget.

#1 Szubjektív értékelés

Ebben az értékelésben adatelemzők, érdekelt felek stb. vesznek részt, hogy értékeljék egy adott adatkészlet minőségét. Felfogásuk alapján tudnak dönteni. Például, ha egy adatkészletet pontatlannak találnak, eltávolíthatják azt, vagy másokat bízhatnak meg a pontos adatok beszerzésével, és felfüggeszthetik a projektet a probléma megoldásáig. Ez azt jelenti, hogy az értékelés szubjektív a döntéshozó számára.

  Hogyan készítsd el saját felhőfájlszinkronizálását a Nextclouddal

#2 Objektív értékelés

Egy adott adatkészletben rögzített objektív mérőszámok objektív értékelése. Ezt kiértékelheti a feladat alapján, vagy lehet teljesen metrikafüggő is.

E mérőszámok megállapításához és az objektív adatok értékeléséhez létrehozhat az igényeinek megfelelő kulcsfontosságú teljesítménymutatókat (KPI). És amikor objektív értékeléseket végez, az adatok minőségét háromféleképpen mérheti:

  • Az egyszerű arány a várható eredmények és a lehetséges kimenetelek teljes száma. Általában az egyszerű arány 0 vagy 1, ahol az 1 a leginkább kívánatos/elvárt eredmény. Ez az arány az összhangot és a teljességet méri.
  • Max vagy min: Ez a módszer segíthet több adatminőségi változó kezelésében. Itt a max inkább egy rugalmas szám, és olyan változókat jelenthet, mint a hozzáférhetőség és az idővonalak. Másrészt a min konzervatív, és olyan változókat jelenthet, mint például a pontosság.

  • Súlyozott átlag: Ez egy másik módszer, amelyet a min helyett használhat annak megértésére, hogy az egyes változók hogyan adják át értéküket az egyenletben.

Így mérheti az adatok minőségét az üzleti stratégiák alakításához. De ezzel még nincs vége. A szubjektív és objektív adatminőségi mutatók értékelése után a következő lépés az eredmények elemzése, és az adatok javítására való törekvés, hogy maximális értéket hozzon a vállalkozása számára.

Hogyan lehet javítani az adatminőséget

Az értékelt adatminőségi mutatók elemzése segít megtalálni azokat az adatokat, amelyek nem felelnek meg a kritériumoknak vagy a KPI-knek. Így könnyebb lesz az ilyen adatok tisztítása vagy eltávolítása, valamint az adatbázis minőségi, értéknövelő adatokkal való feltöltése, hogy elérje jelenlegi és jövőbeli céljait.

Tekintse meg ezeket a módszereket az adatminőség javítása és a problémák enyhítése érdekében.

  • Adatprofilalkotás: Ez a folyamat segíthet megérteni a teljes adatvagyont a hatékony adatminőség-kezelés érdekében. Létfontosságú, mivel az alkalmazottak, az érdekelt felek és az együttműködők az évek során adatokat gyűjtöttek és tároltak volna. Különböző szabványokkal, formátumokkal, tárhellyel és így tovább lehet. Ezért az adatok minőségének javítása érdekében teljes képet kapjon arról, hogy mivel foglalkozik (itt az adatok), és elkezdheti az egyszerűsítést.

  • Adategyeztetés: Az adategyeztetés magában foglalja az adatok korrelációját a redundancia megtalálása érdekében. Ez azért történik, hogy ne legyenek olyan esetek, amikor több adat ugyanazt a jelentést képviseli. Például, ha van egy rekordja egy személy nevében, mondván: Johnny Depp. Nos, ha talál egy másik rekordot John Depp névvel, de ugyanazt a személyt képviseli, az felesleges. Ezért az ilyen adatokat el kell távolítania a rendetlenség elkerülése érdekében.
  • Adatkezelés: Az adatkezelés olyan adatszabványokat és szabályzatokat jelent, amelyek a KPI-kre és adatelemekre összpontosítanak. Az adatkezelési szabványok felvázolhatják az üzleti szabályokat is, amelyeket a szervezeteknek követniük kell az adatok minőségének megőrzése érdekében.
  • Jelentéskészítés: Az adatjelentés magában foglalja a minőségi napló vezetését és az adatokkal kapcsolatos ismert problémák dokumentálását. Ez segít meghatározni, hogy szükség van-e további adattisztításra és -optimalizálásra. Az adategyeztetésből és profilalkotásból gyűjtött adatokat KPI-k mérésére és jelentések készítésére használhatja.
  • Digitális eszközkezelés (DAM): Az adatok lehetnek digitális eszközök, például szövegek, képek, videók és egyéb fájlok formájában. Ez segít a digitális adatok minőségének és relevanciájának biztosításában.
  • Master Data Management (MDM): Az MDM keretrendszerek kiváló források a minőségi problémák megelőzésében. Ez magában foglalja a termék, a hely és a fél törzsadatait.

Termékinformáció-kezelés (PIM): Ha Ön árugyártó vagy -eladó, össze kell hangolnia az adatminőségi KPI-ket. Ez lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy a termék böngészésétől a kiszállításig és az értékesítés utáni értékesítésig minden szakaszban pontosan megtekinthessék a megrendelt terméket. Ezért a PIM segítségével szabványosított termékadat-prezentációt hozhat létre, amely minden információval következetes és megbízható.

  A Pop GTK téma telepítése Linuxon

Ügyféladatok integrációja (CDI): A CDI megköveteli, hogy a CRM-rendszeren, az önkiszolgáló regisztrációs oldalakon, a közösségi médián stb. keresztül gyűjtött ügyféltörzsadatokat egyetlen igazságforrásba rendezze. Így megőrizheti az összetartást és fokozhatja az együttműködést.

Az adatminőség legjobb gyakorlatai

Sok szervezet azt gondolhatja, hogy a legjobb minőségű adatokat tárolja az adatbázisában, de a történet más lehet. Íme tehát néhány bevált módszer az adatok minőségének biztosítására és az összes négyzet bejelölésére.

  • Válasszon fontos mutatókat: Pontosnak kell lennie az értékelni kívánt mutatók kiválasztásánál. Csak azokat a mérőszámokat válassza ki és kövesse nyomon, amelyek értékesek a döntéshozatali folyamatban. Nem lehet tovább értékelni mindent, ami esetleg nem ad hozzáadott értéket; szükségtelenül időt, erőforrásokat és erőfeszítést emészt fel.

  • Egyetlen igazságforrás biztosítása: Alapvető fontosságú, hogy a szervezeten belül egyetlen igazságforrást biztosítson minden adatához. Az adatokat többféle rendszerben tárolhatja, például értékesítési eszközökben, CRM-ben stb. Az igazság egyetlen forrásának fenntartásához pedig mindenhol következetesnek kell lennie. Ezt auditok elvégzésével biztosíthatja.
  • Végezzen rendszeres ellenőrzéseket: jobb a megelőzés, mint a gyógyítás. A rendszeres adatminőség-ellenőrzések segítségével gyorsan észlelheti a problémákat, mielőtt azok nagyobb problémává válnának. Az adatmennyiség alapján havonta, hetente vagy havonta végezhet adatminőségi auditokat.
  • Elemezze a kudarcok okait: A stratégiák optimalizálásához szükséges elemezni, hogy az adatok minősége miért romlott vagy vált sikeressé. Alkalmazza sikeres erőfeszítéseit azokon a területeken, ahol fejlesztésre van szükség az akadályok elhárítása közben. Ez növeli az adatgyűjtés és -kezelés hatékonyságát.

  • Fektessen be a szükséges erőforrásokba: Ha a megfelelő erőforrásokba fekteti be a jelentéseket, elemzéseket, képzéseket és más folyamatokat, az előnyös az adatok minőségének könnyed kezeléséhez. Kiválaszthat egyetlen eszközt, amely mindezen funkciókat kínálja, vagy külön-külön is használhatja őket prioritásai és igényei alapján.
  • Használjon adatminőség-kezelő szoftvert: Az adatminőség hihetetlen gyorsasággal és hatékonysággal történő kezeléséhez kihasználhatja az automatizálás erejét. Egy jó adatminőség-kezelő eszköz is segít az adatok könnyen hozzáférhetővé tételében. Így válasszon megfelelő adatjelentési és -elemző szoftvert, mint pl Operations HubTalend Open Studio, OpenRefine, Dedupely stb.

Példák adatminőség-menedzsmentre az iparágakban

  • Pénzügy: A pénzügyi szolgáltatásokat kínáló vállalkozások adatminőség-kezelést végeznek az érzékeny adatok azonosítása és védelme, a megfelelőség figyelése és fenntartása, valamint a jelentéskészítés automatizálása érdekében.
  • Gyártás: A gyártók ezt azért teszik, hogy pontos nyilvántartást vezetjenek szállítóikról és vásárlóikról, és rendszeresen frissítsék azokat. Erre azért is szükségük van, hogy időben tisztában legyenek a minőségi problémákkal, és orvosolják és optimalizálják stratégiájukat.

  • Egészségügyi intézmények: Adatminőség-kezelésre van szükségük a pontos, teljes betegnyilvántartás fenntartásához. Segít nekik megfelelő betegellátási és kezelési terveket készíteni, és gyorsabb és korrekt számlázást és kockázatkezelést tesz lehetővé.
  • Közszféra: A közszféra szervezeteinek adatminőség-menedzsmentre van szükségük ahhoz, hogy teljes, pontos és konzisztens adatokat tartsanak fenn jelenlegi projektjeikről, alkalmazottairól, vállalkozóiról és egyéb összetevőikről, hogy biztosítsák céljaik elérését.

Következtetés

Az adatok minősége létfontosságú a vállalkozások számára. Ezért az összegyűjtött adatoknak jó minőségűnek kell lenniük, többek között a pontosság, a teljesség, a relevancia, a hitelesség és a következetesség tekintetében. Segít a megfelelő üzleti döntések meghozatalában, az ügyfelek megfelelő kiszolgálásában és a szervezet hatékony működtetésében.