Maximierung der Datengenauigkeit: 5 Best Practices für die Datenbereinigung

Datengenauigkeit bleibt eine entscheidende Herausforderung für Unternehmen. Marketing, Vertrieb und andere Fachabteilungen haben ständig mit den Folgen unrichtiger Daten zu kämpfen. Die Situation ist traurig ironisch. Unternehmen verlassen sich auf Daten, sind jedoch nicht in der Lage, genaue Daten zu speichern. Schlecht verwaltete Daten können zu falschen oder unvollständigen Entscheidungen führen und Zeit und Geld kosten. Das Erreichen von Datengenauigkeit erfordert die Verpflichtung, in Datenbereinigungstools und -praktiken zu investieren.

In diesem Artikel werden die Bedeutung der Datengenauigkeit und einige bewährte Methoden zur Datenbereinigung erörtert, um sicherzustellen, dass Ihre Daten verwendbar und zuverlässig sind.

Was bedeutet Datengenauigkeit?

Die Datengenauigkeit ist das Maß dafür, wie genau die Daten in einem Datensatz die Entität der realen Welt darstellen. Es ist eine wichtige Metrik, die Ihnen eine Vorstellung davon gibt, wo Ihre Daten in Bezug auf die Bereitstellung genauer Informationen stehen.

Warum ist Datengenauigkeit wichtig?

Datengenauigkeit ist weniger ein technisches als ein geschäftliches Anliegen. Seine Bedeutung ist in Unternehmen jeder Größe zu spüren. Die Logik ist einfach; Genaue Daten können dazu beitragen, dass der Betrieb reibungslos abläuft und Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten Informationen getroffen werden. Wenn ein Unternehmen beispielsweise Entscheidungen auf der Grundlage von Kundenfeedback oder Produktleistung treffen möchte, benötigt es Zugriff auf genaue Aufzeichnungen – wie aktualisierte E-Mail-Adressen, Telefonnummern oder Adressdaten. Wenn diese Aufzeichnungen ungenau sind, könnte dies dazu führen, dass die verantwortlichen Teams falsche Schlussfolgerungen ziehen oder falsche Strategien umsetzen. Darüber hinaus können ungenaue Daten auch zu Problemen wie Betrug, Rechtsstreitigkeiten und Problemen mit Compliance-Risiken führen.

Viele Unternehmen versuchen, ihre Daten manuell zu verwalten, was zeitaufwändig ist, aber es gibt Unternehmen, die Datenqualitätssoftware-Suiten wie WinPure verwenden, um eine genauere Datenbereinigung und Deduplizierung zu erreichen und die allgemeine Datenqualität ihres Unternehmens zu verbessern.

Datengenauigkeit ist für alle Abteilungen und nicht nur für die IT von entscheidender Bedeutung. In der Buchhaltung und im Finanzwesen beispielsweise können ungenaue Zahlen Budgets und Prognosemodelle durcheinanderbringen. Es ist auch für Marketingabteilungen unerlässlich, in denen Kampagnen und Strategien auf genauen Verbraucherinformationen basieren sollten. In der Personalabteilung ist es wichtig, dass die Mitarbeiterinformationen korrekt sind, damit die richtigen Personen die richtigen Vergütungspakete und Leistungen erhalten. Schließlich verlassen sich IT-Teams bei der Erfüllung ihrer Aufgaben stark auf genaue Daten.

Wie können Unternehmen die Datengenauigkeit sicherstellen?

Datengenauigkeit entsteht nicht über Nacht. Unternehmen müssen in Tools, Schulungen und die Entwicklung von Prozessen und Richtlinien investieren, die ihnen helfen können, sicherzustellen, dass sie über genaue Daten verfügen.

Auch wenn sich die Datengenauigkeit wie eine entmutigende Aufgabe anfühlen mag, kann sie strategisch und in kleinen Stücken erledigt werden. Das Ziel bei der Datengenauigkeit sind nicht 100 % perfekte Daten – das Ziel sind nutzbare und zuverlässige Daten für einen beabsichtigten Zweck.

Sie können die Datengenauigkeit auf Mikroebene sicherstellen, bevor Sie auf Makroebene gehen. Das bedeutet, dass Sie mit den Daten beginnen können, die für Ihr Kerngeschäft am wichtigsten sind – zum Beispiel mit Ihren CRM-Daten. Haben Sie Daten, denen Sie vertrauen können? Wenn Ihr Team am nächsten Tag eine Marketingkampagne starten würde, müsste es Zeit damit verbringen, die Daten zu bereinigen und zu deduplizieren? Wenn Ihre Teams nicht über die richtigen Daten verfügen, mit denen sie arbeiten können, verschwenden sie am Ende Geld und Mühe, wenn nicht, Zeit und Ressourcen. Schlimmer noch, sie könnten Kunden sogar mit mehreren E-Mails oder mit Tipp- und Fehlern in Namen verärgern.

Die meisten Vertriebs- und Marketingmitarbeiter verbringen jeden Tag Stunden damit, CRM-Daten in Excel zu bereinigen, bevor sie sie in einer Kampagne verwenden. Das ist nicht nur verschwendete Mühe, sondern auch ein willkürlicher Umgang mit Daten.

Wie maximiert man also die Datengenauigkeit auf Mikroebene? Indem wir Best Practices für die Datenbereinigung sicherstellen.

Was sind die Best Practices für die Datenbereinigung?

Datenbereinigung ist nicht nur eine IT-Aufgabe. Es ist auch ein Geschäftsbetrieb. Die folgenden Top-Ten-Best-Practices für die Datenbereinigung erfordern Anstrengungen sowohl der IT- als auch der Fachabteilung.

1. Investieren Sie in eine Datenqualitätssoftware: Datenqualitätssoftware soll dabei helfen, viele Datenbereinigungsprozesse zu automatisieren. Es kann Inkonsistenzen, Duplikate und Fehler in Ihrem Datensatz identifizieren und entfernen. Ein beliebtes Datenqualitätstool ist beispielsweise WinPure Clean & Match, mit dem Adressinformationen überprüft, doppelte Datensätze erkannt und grundlegende Textanalysen für Konsistenzprüfungen durchgeführt werden können.

2. Erstellen Sie ein internes Datenwörterbuch: Ein internes Datenwörterbuch ist ein Dokument, das dabei hilft, verschiedene Arten von Daten unternehmensweit auf standardisierte Weise zu organisieren. Es ist am hilfreichsten, wenn Teams mit mehreren Datenbanken oder Systemen arbeiten und die Einheitlichkeit ihres Datenerfassungsprozesses sicherstellen müssen. Wenn eine Organisation beispielsweise Kundenadressen sammelt, könnte sie ein internes Wörterbuch erstellen, das Felder wie Straße, Stadt, Bundesland/Provinz, Postleitzahl usw. enthält, s

3. Verwenden Sie standardisierte Namenskonventionen: Auch als Normalisierung oder Standardisierung bezeichnet, sind dies Regeln, die Sie verwenden, um die Art und Weise zu vereinheitlichen, wie bestimmte Begriffe in einer Datenbank oder einem System dargestellt werden. Wenn Sie beispielsweise Kundeninformationen sammeln, könnten Sie eine Konvention wie „Vorname_Nachname“ anstelle von „Vorname_lname“ oder „Vorname-Nachname“ verwenden. Dies erleichtert das schnelle Durchsuchen Ihrer Datenbank, ohne mehrere unterschiedliche Benennungsstrukturen analysieren zu müssen.

4. Dateneingaben manuell validieren: Während automatisierte Validierungstools helfen können, Fehler zu erkennen, ist es dennoch wichtig, Eingaben von Zeit zu Zeit manuell zu überprüfen, um die Genauigkeit sicherzustellen – insbesondere, wenn Sie mit vertraulichen oder privaten Kundeninformationen arbeiten, bei denen selbst kleine Fehler schwerwiegende Folgen haben können Auswirkungen später auf der ganzen Linie. Darüber hinaus können manuelle Überprüfungen dabei helfen, Tippfehler oder falsche Eingabewerte zu identifizieren, die automatisierte Systeme nicht erkennen würden, weil sie sie von vornherein nicht als gültige Eingaben erkennen würden (z. B. Rechtschreibfehler).

5. Entfernen Sie doppelte Einträge: Das Entfernen doppelter Datensätze aus Ihrem Datensatz hilft, ihn sauber zu halten und gleichzeitig genaue Einblicke zu gewährleisten. Um Duplikate schnell zu finden, sollten Sie anstelle von exakten Übereinstimmungen Fuzzy-Matching-Algorithmen verwenden. Fuzzy-Matching betrachtet alle verfügbaren Attribute und nicht nur ein Attribut, wodurch es viel effektiver ist, echte Duplikate zu finden, unabhängig von geringfügigen Abweichungen zwischen den Einträgen (z. B. zwei Personen, die an derselben Adresse leben, aber ihre Namen unterschiedlich schreiben). Darüber hinaus bieten viele Softwarepakete vorgefertigte Funktionen zum automatischen Entfernen doppelter Einträge basierend auf benutzerdefinierten Regeln – eine einfache Möglichkeit für Organisationen, die ihre Datenbanken sauber halten möchten, ohne zu viel Zeit mit manuellen Überprüfungen selbst verbringen zu müssen!

Diese grundlegenden Datenbereinigungsverfahren kosten nicht viel. Alles, was Sie brauchen, ist eine effiziente Lösung und eine grundlegende Schulung zur Datenbereinigung, um sicherzustellen, dass Ihr Team Zugriff auf genaue Daten hat. Sobald diese Strategie auf Mikroebene funktioniert, können Sie sie auf Makroebene skalieren.

Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Datengenauigkeit ein wichtiger Bestandteil des Geschäftsbetriebs ist. Sie müssen sicherstellen, dass Ihre Daten mit einem Best-Practice-Ansatz so genau wie möglich sind; wie das Validieren von Datenquellen, das regelmäßige Bereinigen von Daten, das Identifizieren potenzieller Fehler und das Erstellen von Überwachungssystemen zum Kennzeichnen von Anomalien. Auf diese Weise können Unternehmen kostspielige Fehler vermeiden und zuverlässigere Erkenntnisse aus ihren gesammelten Datensätzen gewinnen. Mit den richtigen Tools und Prozessen können Unternehmen sicher sein, dass ihre Datensätze aktuell und genau sind. Die Datenbereinigung sollte nicht als nachträglicher Einfall betrachtet werden, sondern als entscheidender Schritt, um den Erfolg eines datengesteuerten Projekts sicherzustellen. Darüber hinaus können Organisationen durch regelmäßige Wartung sicherstellen, dass ihre Datensätze im Laufe der Zeit sauber und fehlerfrei bleiben.