تعظيم دقة البيانات: أفضل 5 ممارسات لتنظيف البيانات

لا تزال دقة البيانات تمثل تحديًا كبيرًا للشركات. تعاني أقسام التسويق والمبيعات والأعمال الأخرى باستمرار من عواقب البيانات غير الدقيقة. الوضع مثير للسخرية للأسف. تعتمد الشركات على البيانات ، لكنها غير قادرة على الاحتفاظ ببيانات دقيقة. يمكن أن تؤدي البيانات المدارة بشكل سيء إلى قرارات غير صحيحة أو غير مكتملة ، مما يكلف الوقت والمال. يتطلب تحقيق دقة البيانات التزامًا بالاستثمار في أدوات وممارسات تنقية البيانات.

ستناقش هذه المقالة أهمية دقة البيانات وبعض أفضل ممارسات تنقية البيانات للتأكد من أن بياناتك قابلة للاستخدام وموثوقة.

ماذا تعني دقة البيانات؟

دقة البيانات هي مقياس مدى قرب تمثيل البيانات الموجودة في مجموعة البيانات لكيان العالم الحقيقي. إنه مقياس مهم يمنحك فكرة عن مكانة بياناتك من حيث تقديم معلومات دقيقة.

لماذا دقة البيانات مهمة؟

دقة البيانات ليست مصدر قلق تقني بقدر ما هي مصدر قلق تجاري. تتجلى أهميتها عبر الشركات من جميع الأحجام. المنطق بسيط. يمكن أن يساعد الحصول على بيانات دقيقة في ضمان سير العمليات بسلاسة واتخاذ القرارات باستخدام أحدث المعلومات. على سبيل المثال ، إذا أرادت شركة ما اتخاذ قرارات بناءً على ملاحظات العملاء أو أداء المنتج ، فستحتاج إلى الوصول إلى سجلات دقيقة - مثل عناوين البريد الإلكتروني المحدثة أو أرقام الهواتف أو بيانات العنوان. إذا كانت هذه السجلات غير دقيقة ، فقد يؤدي ذلك بالفرق المسؤولة إلى استخلاص استنتاجات خاطئة أو تنفيذ استراتيجيات غير صحيحة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تؤدي البيانات غير الدقيقة أيضًا إلى مشاكل مثل الاحتيال ، والمجموعات القانونية ، ومشكلات تتعلق بمخاطر الامتثال.

تحاول العديد من الشركات التعامل مع بياناتها يدويًا ، وهو ما يستغرق وقتًا طويلاً ، ولكن هناك شركات تستفيد من مجموعات برامج جودة البيانات مثل WinPure للحصول على تنقية بيانات أكثر دقة وإلغاء البيانات المكررة وتحسين جودة البيانات الإجمالية لشركتها.

تعد دقة البيانات أمرًا بالغ الأهمية لجميع الإدارات وليس فقط لتكنولوجيا المعلومات. على سبيل المثال ، في المحاسبة والتمويل ، يمكن أن تؤدي الأرقام غير الدقيقة إلى التخلص من الميزانيات ونماذج التنبؤ. كما أنه ضروري لأقسام التسويق حيث يجب أن تستند الحملات والاستراتيجيات إلى معلومات دقيقة للمستهلك. في قسم الموارد البشرية ، من المهم أن تكون معلومات الموظف دقيقة حتى يحصل الأشخاص المناسبون على حزم التعويضات والمزايا الصحيحة. أخيرًا ، تعتمد فرق تقنية المعلومات بشكل كبير على البيانات الدقيقة عند تنفيذ واجباتهم.

كيف يمكن للشركات ضمان دقة البيانات؟

دقة البيانات لا تحدث بين عشية وضحاها. تحتاج الشركات إلى الاستثمار في الأدوات والتدريب وتطوير العمليات والسياسات التي يمكن أن تساعدهم في ضمان حصولهم على بيانات دقيقة.

على الرغم من أن دقة البيانات قد تبدو مهمة شاقة ، إلا أنه يمكن القيام بها بشكل استراتيجي وفي أجزاء صغيرة. الهدف من دقة البيانات ليس 100٪ بيانات مثالية - الهدف هو الحصول على بيانات قابلة للاستخدام وموثوقة لغرض مقصود.

يمكنك ضمان دقة البيانات على المستوى الجزئي قبل الانتقال إلى الماكرو. هذا يعني أنه يمكنك البدء بالبيانات الأكثر أهمية لعملياتك التجارية الأساسية - على سبيل المثال ، ابدأ ببيانات CRM الخاصة بك. هل لديك بيانات تثق بها؟ إذا كان فريقك سيبدأ حملة تسويقية في اليوم التالي ، فهل سيضطرون إلى قضاء بعض الوقت في تنظيف البيانات وإلغاء تكرارها؟ إذا لم يكن لدى فرقك النوع الصحيح من البيانات للعمل معها ، فسوف ينتهي بهم الأمر إلى إهدار المال والجهد ، وإذا لم يكن الأمر كذلك ، فالوقت والموارد. والأسوأ من ذلك ، أنها يمكن أن تجعل العملاء ينزعجون من رسائل البريد الإلكتروني المتعددة أو الأخطاء المطبعية والأخطاء في الأسماء.

يقضي معظم موظفي المبيعات والتسويق ساعات كل يوم في محاولة تنظيف بيانات CRM على Excel قبل استخدامها في الحملة. ليس هذا الجهد الضائع فحسب ، بل إنها طريقة عشوائية للتعامل مع البيانات.

إذن كيف يمكنك زيادة دقة البيانات إلى الحد الأقصى على المستوى الجزئي؟ من خلال ضمان أفضل الممارسات لتنقية البيانات.

ما هي أفضل الممارسات لتنقية البيانات

تطهير البيانات ليس مجرد مهمة تكنولوجيا المعلومات. إنها أيضًا عملية تجارية. تتطلب أفضل الممارسات العشرة التالية لتنقية البيانات جهدًا من أقسام تكنولوجيا المعلومات والأعمال.

1. الاستثمار في برنامج جودة البيانات: تم تصميم برنامج جودة البيانات للمساعدة في أتمتة العديد من عمليات تنقية البيانات. يمكنه تحديد وإزالة التناقضات والتكرارات والأخطاء في مجموعة البيانات الخاصة بك. على سبيل المثال ، إحدى أدوات جودة البيانات الشائعة هي WinPure Clean & Match والتي يمكن استخدامها للتحقق من معلومات العنوان ، واكتشاف السجلات المكررة بالإضافة إلى إجراء تحليل النص الأساسي للتحقق من الاتساق.

2. إنشاء قاموس بيانات داخلي: قاموس البيانات الداخلي هو مستند يساعد على تنظيم أنواع مختلفة من البيانات بطريقة موحدة عبر المؤسسة. يكون ذلك مفيدًا للغاية عندما تعمل الفرق مع قواعد بيانات أو أنظمة متعددة وتحتاج إلى ضمان التوحيد في عملية جمع البيانات الخاصة بهم. على سبيل المثال ، إذا جمعت إحدى المؤسسات عناوين العملاء ، فيمكنها إنشاء قاموس داخلي يتضمن حقولًا مثل عنوان الشارع والمدينة والولاية / المقاطعة والرمز البريدي وما إلى ذلك ، s

3. استخدام اصطلاحات التسمية الموحدة: تسمى أيضًا بالتطبيع أو التوحيد القياسي ، وهي قواعد تستخدمها لتوحيد الطريقة التي يتم بها تمثيل مصطلحات معينة داخل قاعدة بيانات أو نظام. على سبيل المثال ، إذا كنت تقوم بجمع معلومات العميل ، فيمكنك استخدام اصطلاح مثل "FirstName_LastName" بدلاً من "fname_lname" أو "firstname-lastname". هذا يجعل من السهل البحث في قاعدة البيانات الخاصة بك بسرعة دون الحاجة إلى التحليل من خلال عدة هياكل تسمية مختلفة.

4. التحقق من صحة مدخلات البيانات يدويًا: في حين أن أدوات التحقق الآلي من الصحة يمكن أن تساعد في اكتشاف الأخطاء ، لا يزال من المهم مراجعة المدخلات يدويًا من وقت لآخر لضمان الدقة - خاصةً إذا كنت تتعامل مع معلومات العميل الحساسة أو الخاصة حيث قد تكون الأخطاء الصغيرة خطيرة تداعيات لاحقة على الخط. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تساعد المراجعات اليدوية في تحديد الأخطاء الإملائية أو قيم الإدخال غير الصحيحة التي لن تلتقطها الأنظمة الآلية لأنها لن تتعرف عليها كإدخالات صالحة في المقام الأول (مثل الأخطاء الإملائية).

5. إزالة الإدخالات المكررة: تساعد إزالة السجلات المكررة من مجموعة البيانات في الحفاظ على نظافتها مع ضمان الحصول على رؤى دقيقة. للعثور على التكرارات بسرعة ، يمكنك التفكير في استخدام خوارزميات مطابقة غامضة بدلاً من التطابقات التامة. تبحث المطابقة الغامضة في جميع السمات المتاحة بدلاً من سمة واحدة فقط مما يجعلها أكثر فاعلية في العثور على التكرارات الحقيقية بغض النظر عن الاختلافات الطفيفة بين الإدخالات (على سبيل المثال شخصان يعيشان في نفس العنوان ولكنهما يتهجان أسمائهما بشكل مختلف). بالإضافة إلى ذلك ، توفر العديد من حزم البرامج وظائف مُعدة مسبقًا لإزالة الإدخالات المكررة تلقائيًا استنادًا إلى القواعد التي يحددها المستخدم - مما يوفر طريقة سهلة للمؤسسات التي تتطلع إلى الحفاظ على قواعد بياناتها نظيفة دون الحاجة إلى قضاء الكثير من الوقت في إجراء المراجعات اليدوية بنفسها!

ممارسات تنقية البيانات الأساسية هذه لا تكلف الكثير. كل ما تحتاجه هو حل فعال وتدريب أساسي على تنقية البيانات لضمان وصول فريقك إلى البيانات الدقيقة. بمجرد أن تعمل هذه الإستراتيجية على المستوى الجزئي ، يمكنك توسيع نطاقها إلى المستوى الكلي.

خاتمة

في الختام ، تعد دقة البيانات جزءًا مهمًا من العمليات التجارية. يجب عليك التأكد من أن بياناتك دقيقة قدر الإمكان مع اتباع نهج أفضل الممارسات ؛ مثل التحقق من صحة مصادر البيانات ، وتنقية البيانات بانتظام ، وتحديد الأخطاء المحتملة ، وإنشاء أنظمة مراقبة للإبلاغ عن الحالات الشاذة. من خلال القيام بذلك ، يمكن للمؤسسات تجنب الأخطاء المكلفة وإنشاء رؤى أكثر موثوقية من مجموعات البيانات التي تم جمعها. مع وجود الأدوات والعمليات المناسبة ، يمكن للمؤسسات أن تكون واثقة من أن مجموعات البيانات الخاصة بها محدثة ودقيقة. لا ينبغي النظر إلى تنقية البيانات على أنها فكرة متأخرة بل خطوة حاسمة لضمان نجاح أي مشروع يعتمد على البيانات. علاوة على ذلك ، من خلال الصيانة الدورية ، يمكن للمؤسسات أيضًا التأكد من أن مجموعات البيانات الخاصة بها تظل نظيفة وخالية من الأخطاء بمرور الوقت.