データ精度の最大化: データ クレンジングの 5 つのベスト プラクティス

データの正確性は、企業にとって依然として重要な課題です。 マーケティング、販売、およびその他のビジネス部門は、不正確なデータの結果に常に頭を悩ませています。 状況は悲しいことに皮肉です。 企業はデータに依存していますが、正確なデータを保持することはできません。 管理が不十分なデータは、不正確または不完全な意思決定につながり、時間と費用がかかる可能性があります。 データの精度を達成するには、データ クレンジング ツールとプラクティスへの投資への取り組みが必要です。

この記事では、データの精度の重要性と、データの有用性と信頼性を確保するためのデータ クレンジングのベスト プラクティスについて説明します。

データの正確性とは何を意味しますか?

データの精度は、データセット内のデータが実世界のエンティティをどれだけ正確に表しているかの尺度です。 これは、正確な情報を提供するという観点から、データがどの位置にあるかを示す重要な指標です。

なぜデータの正確性が重要なのですか?

データの正確性は、技術的な問題ではなく、ビジネス上の問題です。 その重要性は、あらゆる規模の企業で感じられます。 ロジックは単純です。 正確なデータがあれば、運用が円滑に行われ、最新の情報に基づいて意思決定が行われるようになります。 たとえば、企業が顧客からのフィードバックや製品のパフォーマンスに基づいて決定を下したい場合、更新された電子メール アドレス、電話番号、住所データなどの正確な記録にアクセスする必要があります。 これらの記録が不正確であると、担当チームが誤った結論を導き出したり、誤った戦略を実行したりする可能性があります。 さらに、不正確なデータは、詐欺、訴訟、コンプライアンス リスクの問題などの問題につながる可能性もあります。

多くの企業は手動でデータを処理しようとしていますが、これには時間がかかりますが、WinPure のようなデータ品質ソフトウェア スイートを利用して、より正確なデータ クレンジング、重複排除、および企業全体のデータ品質の向上を実現している企業もあります。

データの正確性は、IT 部門だけでなく、すべての部門にとって重要です。 たとえば、会計や財務では、不正確な数値が予算や予測モデルに影響を与える可能性があります。 また、キャンペーンや戦略が正確な消費者情報に基づく必要があるマーケティング部門にとっても不可欠です。 人事部門では、従業員情報が正確であることが重要であり、適切な人が適切な報酬パッケージと福利厚生を受け取ることができます。 最後に、IT チームは職務を遂行する際に正確なデータに大きく依存しています。

企業はどのようにしてデータの正確性を確保できますか?

データの正確性は一夜にして得られるものではありません。 企業は、正確なデータを確実に入手できるようにするためのツール、トレーニング、およびプロセスとポリシーの開発に投資する必要があります。

データの正確性は困難な作業のように感じるかもしれませんが、戦略的に小さなチャンクで行うことができます。 データ精度の目標は、100% 完璧なデータではありません。目標は、意図した目的のために使用可能で信頼できるデータを取得することです。

マクロに移行する前に、ミクロレベルでデータの正確性を確保できます。 つまり、コア ビジネス オペレーションにとって最も重要なデータから始めることができます。たとえば、CRM データから始めることができます。 信頼できるデータはありますか？ あなたのチームが翌日にマーケティング キャンペーンを開始する場合、データのクリーニングと重複排除に時間を費やす必要がありますか? チームが適切な種類のデータを処理できなければ、お金と労力を無駄にすることになり、そうでなければ時間とリソースを無駄にすることになります。 さらに悪いことに、複数の電子メールや名前のタイプミスやエラーに顧客を悩ませることさえあります.

ほとんどの販売およびマーケティング担当者は、キャンペーンで使用する前に、Excel で CRM データをクリーンアップするために毎日何時間も費やしています。 これは無駄な労力であるだけでなく、データを無計画に処理する方法でもあります。

では、ミクロレベルでデータの精度を最大化するにはどうすればよいでしょうか? データクレンジングのベストプラクティスを確保することにより。

データクレンジングのベストプラクティスとは

データクレンジングは単なる IT タスクではありません。 それも営業です。 次のデータ クレンジングのベスト プラクティス トップ 10 には、IT 部門とビジネス部門の両方の努力が必要です。

1. データ品質ソフトウェアへの投資:データ品質ソフトウェアは、多くのデータ クレンジング プロセスの自動化を支援するように設計されています。 データ セット内の矛盾、重複、およびエラーを特定して削除できます。 たとえば、一般的なデータ品質ツールの 1 つは WinPure Clean & Match で、住所情報の検証、重複レコードの検出、および一貫性チェックのための基本的なテキスト分析の実行に使用できます。

2. 内部データ ディクショナリを作成する:内部データ ディクショナリは、さまざまな種類のデータを組織全体で標準化された方法で整理するのに役立つドキュメントです。 チームが複数のデータベースまたはシステムで作業しており、データ収集プロセスの一貫性を確保する必要がある場合に最も役立ちます。 たとえば、組織が顧客の住所を収集する場合、番地、都市、都道府県、郵便番号などのフィールドを含む内部辞書を作成できます。

3. 標準化された命名規則を使用する:正規化または標準化とも呼ばれ、データベースまたはシステム内で特定の用語を表現する方法を統一するために使用する規則です。 たとえば、顧客情報を収集する場合、「fname_lname」や「firstname-lastname」の代わりに「FirstName_LastName」などの規則を使用できます。 これにより、複数の異なる命名構造を解析する必要なく、データベースをすばやく簡単に検索できます。

4. データ入力を手動で検証する:自動検証ツールは間違いを発見するのに役立ちますが、正確性を確保するために入力を時々手動で確認することが依然として重要です。特に、小さな間違いでも重大な問題を引き起こす可能性のある機密情報やクライアントの個人情報を扱っている場合はなおさらです。後々に影響を与えます。 さらに、手動レビューは、自動化されたシステムが最初からそれらを有効なエントリとして認識しないために検出できないタイプミスや誤った入力値 (スペルミスなど) を特定するのに役立ちます。

5. 重複エントリの削除:データセットから重複レコードを削除すると、データセットをクリーンに保ちながら、正確な洞察を確保できます。 重複をすばやく見つけるには、完全一致ではなく、あいまい一致アルゴリズムの使用を検討してください。 あいまい一致では、1 つの属性だけではなく、使用可能なすべての属性が調べられるため、エントリ間のわずかな違い (たとえば、同じ住所に住んでいる 2 人の名前の綴りが異なる場合など) に関係なく、真の重複を見つけるのにはるかに効果的です。 さらに、多くのソフトウェア パッケージは、ユーザー定義のルールに基づいて重複するエントリを自動的に削除するための事前構築済みの機能を提供します。これは、手作業によるレビューに多くの時間を費やすことなく、データベースをクリーンに保ちたい組織に簡単な方法を提供します!

これらの基本的なデータ クレンジング プラクティスには、それほど費用はかかりません。 必要なのは、チームが正確なデータにアクセスできるようにするための効率的なソリューションとデータ クレンジングに関する基本的なトレーニングだけです。 この戦略がミクロ レベルで機能したら、マクロ レベルに拡張できます。

結論

結論として、データの正確性は事業運営の重要な部分です。 ベスト プラクティス アプローチを使用して、データが可能な限り正確であることを確認する必要があります。 データソースの検証、データの定期的なスクラブ、潜在的なエラーの特定、異常にフラグを立てるための監視システムの作成など。 そうすることで、組織はコストのかかるミスを回避し、収集したデータセットからより信頼性の高い洞察を生み出すことができます。 適切なツールとプロセスが整っていれば、組織はデータセットが最新で正確であることを確信できます。 データクレンジングは、後付けとしてではなく、データ駆動型プロジェクトの成功を確実にするための重要なステップと見なされるべきです。 さらに、定期的なメンテナンスにより、組織はデータセットがクリーンでエラーのない状態を長期間維持することもできます。