Massimizzare l'accuratezza dei dati: 5 best practice per la pulizia dei dati

L'accuratezza dei dati rimane una sfida fondamentale per le aziende. Il marketing, le vendite e altri reparti aziendali lottano costantemente con le conseguenze di dati imprecisi. La situazione è tristemente ironica. Le aziende fanno affidamento sui dati, ma non sono in grado di conservare dati accurati. I dati mal gestiti possono portare a decisioni errate o incomplete, con costi di tempo e denaro. Il raggiungimento dell'accuratezza dei dati richiede un impegno a investire in strumenti e pratiche di pulizia dei dati.

Questo articolo discuterà l'importanza dell'accuratezza dei dati e alcune migliori pratiche di pulizia dei dati per garantire che i tuoi dati siano utilizzabili e affidabili.

Cosa significa accuratezza dei dati?

L'accuratezza dei dati è la misura di quanto i dati in un set di dati rappresentano fedelmente l'entità del mondo reale. È una metrica importante che ti dà un'idea di dove si trovano i tuoi dati in termini di fornitura di informazioni accurate.

Perché è importante la precisione dei dati?

L'accuratezza dei dati non è tanto un problema tecnico quanto un problema aziendale. La sua importanza è sentita in aziende di tutte le dimensioni. La logica è semplice; disporre di dati accurati può aiutare a garantire che le operazioni procedano senza intoppi e che le decisioni vengano prese con le informazioni più aggiornate. Ad esempio, se un'azienda volesse prendere decisioni basate sul feedback dei clienti o sulle prestazioni del prodotto, avrebbe bisogno di accedere a record accurati, come indirizzi e-mail aggiornati, numeri di telefono o dati sugli indirizzi. Se questi record non sono accurati, i team responsabili potrebbero trarre conclusioni errate o implementare strategie errate. Inoltre, i dati imprecisi possono anche portare a problemi come frodi, azioni legali e problemi con i rischi di conformità.

Molte aziende cercano di gestire i propri dati manualmente, il che richiede molto tempo, ma ci sono aziende che utilizzano suite software per la qualità dei dati come WinPure per ottenere una pulizia e una deduplicazione dei dati più accurate e migliorare la qualità complessiva dei dati della propria azienda.

L'accuratezza dei dati è fondamentale per tutti i reparti e non solo per l'IT. Ad esempio, in contabilità e finanza, numeri imprecisi possono compromettere budget e modelli previsionali. È inoltre essenziale per i reparti di marketing in cui le campagne e le strategie devono essere basate su informazioni accurate dei consumatori. Nel reparto risorse umane, è importante che le informazioni sui dipendenti siano accurate in modo che le persone giuste ricevano i pacchetti retributivi e i benefit corretti. Infine, i team IT fanno molto affidamento su dati accurati quando svolgono i propri compiti.

In che modo le aziende possono garantire l'accuratezza dei dati?

L'accuratezza dei dati non avviene dall'oggi al domani. Le aziende devono investire in strumenti, formazione e sviluppo di processi e politiche che possano aiutarle a garantire dati accurati.

Sebbene l'accuratezza dei dati possa sembrare un compito arduo, può essere svolto in modo strategico e in piccoli blocchi. L'obiettivo con l'accuratezza dei dati non è dati perfetti al 100%: l'obiettivo è disporre di dati utilizzabili e affidabili per uno scopo previsto.

Puoi garantire l'accuratezza dei dati a livello micro prima di passare alla macro. Ciò significa che puoi iniziare con i dati più critici per le tue operazioni aziendali principali, ad esempio iniziare con i tuoi dati CRM. Hai dati di cui ti puoi fidare? Se il tuo team dovesse iniziare una campagna di marketing il giorno successivo, dovrebbe dedicare tempo alla pulizia e alla deduplicazione dei dati? Se i tuoi team non hanno il giusto tipo di dati con cui lavorare, finiranno per sprecare denaro e fatica, altrimenti tempo e risorse. Peggio ancora, potrebbero persino infastidire i clienti con più e-mail o con errori di battitura ed errori nei nomi.

La maggior parte dei dipendenti delle vendite e del marketing trascorre ore ogni giorno cercando di pulire i dati CRM su Excel prima di utilizzarli in una campagna. Non solo è uno sforzo sprecato, ma è un modo casuale di gestire i dati.

Quindi, come si massimizza l'accuratezza dei dati a livello micro? Garantendo le migliori pratiche per la pulizia dei dati.

Quali sono le migliori pratiche per la pulizia dei dati

La pulizia dei dati non è solo un'attività IT. È anche un'operazione commerciale. Le dieci migliori pratiche seguenti per la pulizia dei dati richiedono uno sforzo sia da parte dei reparti IT che aziendali.

1. Investi in un software per la qualità dei dati: il software per la qualità dei dati è progettato per aiutare ad automatizzare molti processi di pulizia dei dati. Può identificare e rimuovere incoerenze, duplicati ed errori nel set di dati. Ad esempio, uno strumento popolare per la qualità dei dati è WinPure Clean & Match, che può essere utilizzato per verificare le informazioni sugli indirizzi, rilevare record duplicati ed eseguire analisi di base del testo per controlli di coerenza.

2. Creare un dizionario di dati interno: un dizionario di dati interno è un documento che aiuta a organizzare diversi tipi di dati in modo standardizzato all'interno dell'organizzazione. È particolarmente utile quando i team lavorano con più database o sistemi e devono garantire l'uniformità nel processo di raccolta dei dati. Ad esempio, se un'organizzazione raccoglie gli indirizzi dei clienti, potrebbe creare un dizionario interno che includa campi come indirizzo, città, stato/provincia, codice postale ecc., s

3. Utilizzare convenzioni di denominazione standardizzate: chiamate anche normalizzazione o standardizzazione, si tratta di regole utilizzate per unificare il modo in cui determinati termini sono rappresentati all'interno di un database o di un sistema. Ad esempio, se stai raccogliendo informazioni sui clienti, potresti utilizzare una convenzione come "Nome_Cognome" invece di "nome_cognome" o "nome-cognome". Ciò semplifica la ricerca rapida nel database senza dover analizzare più strutture di denominazione diverse.

4. Convalida manuale degli input di dati: mentre gli strumenti di convalida automatizzati possono aiutare a rilevare gli errori, è comunque importante rivedere manualmente gli input di volta in volta per garantire l'accuratezza, soprattutto se si ha a che fare con informazioni sensibili o private dei clienti in cui anche piccoli errori potrebbero avere gravi ripercussioni in seguito su tutta la linea. Inoltre, le revisioni manuali possono aiutare a identificare errori di battitura o valori di input errati che i sistemi automatizzati non rileverebbero perché non li riconoscerebbero come voci valide in primo luogo (come errori di ortografia).

5. Rimuovi voci duplicate: la rimozione di record duplicati dal set di dati aiuta a mantenerlo pulito garantendo al tempo stesso approfondimenti accurati. Per trovare rapidamente i duplicati, potresti prendere in considerazione l'utilizzo di algoritmi di corrispondenza fuzzy invece di corrispondenze esatte. La corrispondenza fuzzy esamina tutti gli attributi disponibili anziché solo un attributo, rendendo molto più efficace la ricerca di veri duplicati indipendentemente da lievi variazioni tra le voci (ad esempio due persone che vivono allo stesso indirizzo ma scrivono i loro nomi in modo diverso). Inoltre, molti pacchetti software offrono funzionalità predefinite per la rimozione automatica delle voci duplicate in base a regole definite dall'utente, fornendo un modo semplice per le organizzazioni che cercano di mantenere puliti i propri database senza dover dedicare troppo tempo alle revisioni manuali stesse!

Queste pratiche di base per la pulizia dei dati non costano molto. Tutto ciò di cui hai bisogno è una soluzione efficiente e una formazione di base sulla pulizia dei dati per garantire che il tuo team abbia accesso a dati accurati. Una volta che questa strategia funziona a livello micro, puoi ridimensionarla a livello macro.

Conclusione

Per concludere, l'accuratezza dei dati è una parte importante delle operazioni aziendali. Devi assicurarti che i tuoi dati siano il più accurati possibile con un approccio basato sulle migliori pratiche; come la convalida delle fonti di dati, la pulizia regolare dei dati, l'identificazione di potenziali errori e la creazione di sistemi di monitoraggio per segnalare le anomalie. In questo modo, le organizzazioni possono evitare errori costosi e creare insight più affidabili dai set di dati raccolti. Con gli strumenti e i processi giusti in atto, le organizzazioni possono essere sicure che i loro set di dati siano aggiornati e accurati. La pulizia dei dati non dovrebbe essere vista come un ripensamento, ma piuttosto come un passaggio fondamentale per garantire il successo di qualsiasi progetto basato sui dati. Inoltre, con una manutenzione regolare, le organizzazioni possono anche assicurarsi che i loro set di dati rimangano puliti e privi di errori nel tempo.