데이터 정확성 극대화: 데이터 정리를 위한 5가지 모범 사례

데이터 정확성 은 기업의 중요한 과제로 남아 있습니다. 마케팅, 영업 및 기타 비즈니스 부서는 부정확한 데이터의 결과로 끊임없이 고심하고 있습니다. 상황은 슬프게도 아이러니합니다. 기업은 데이터에 의존하지만 정확한 데이터를 보유할 수 없습니다. 제대로 관리되지 않은 데이터는 부정확하거나 불완전한 의사 결정으로 이어져 시간과 비용이 소요될 수 있습니다. 데이터 정확성을 달성하려면 데이터 정리 도구 및 관행에 투자하겠다는 약속이 필요합니다.

이 기사에서는 데이터 정확성의 중요성과 데이터의 유용성과 신뢰성을 보장하기 위한 몇 가지 최상의 데이터 정리 방법에 대해 설명합니다.

데이터 정확도는 무엇을 의미합니까?

데이터 정확도는 데이터 세트의 데이터가 실제 엔터티를 얼마나 가깝게 나타내는지에 대한 척도입니다. 정확한 정보를 제공한다는 측면에서 데이터의 위치를 ​​알려주는 중요한 지표입니다.

데이터 정확성이 중요한 이유는 무엇입니까?

데이터 정확성은 비즈니스 문제만큼 기술적인 문제가 아닙니다. 그 중요성은 모든 규모의 비즈니스에서 느껴집니다. 논리는 간단합니다. 정확한 데이터를 보유하면 운영이 원활하게 진행되고 최신 정보로 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 기업이 고객 피드백이나 제품 성능을 기반으로 결정을 내리려면 업데이트된 이메일 주소, 전화번호 또는 주소 데이터와 같은 정확한 기록에 액세스해야 합니다. 이러한 기록이 정확하지 않으면 담당 팀이 잘못된 결론을 내리거나 잘못된 전략을 구현할 수 있습니다. 또한 부정확한 데이터는 사기, 법적 소송 및 규정 준수 위험 문제와 같은 문제로 이어질 수도 있습니다.

많은 회사에서 시간이 많이 걸리는 수동으로 데이터를 처리하려고 하지만 WinPure와 같은 데이터 품질 소프트웨어 제품군을 사용하여 보다 정확한 데이터 정리, 중복 제거를 수행하고 회사의 전반적인 데이터 품질을 개선하는 회사가 있습니다.

데이터 정확성은 IT뿐 아니라 모든 부서에 매우 중요합니다. 예를 들어 회계 및 재무 분야에서 부정확한 수치는 예산 및 예측 모델을 망칠 수 있습니다. 또한 정확한 소비자 정보를 기반으로 캠페인 및 전략을 수립해야 하는 마케팅 부서에도 필수적입니다. HR 부서에서는 적임자가 올바른 보상 패키지와 혜택을 받을 수 있도록 직원 정보가 정확한 것이 중요합니다. 마지막으로 IT 팀은 업무를 수행할 때 정확한 데이터에 크게 의존합니다.

회사는 어떻게 데이터 정확성을 보장할 수 있습니까?

데이터 정확성은 하룻밤 사이에 발생하지 않습니다. 기업은 정확한 데이터를 확보하는 데 도움이 되는 도구, 교육, 프로세스 및 정책 개발에 투자해야 합니다.

데이터 정확성은 벅찬 작업처럼 느껴질 수 있지만 전략적으로 작은 단위로 수행할 수 있습니다. 데이터 정확도의 목표는 100% 완벽한 데이터가 아닙니다. 목표는 의도한 목적에 사용할 수 있고 신뢰할 수 있는 데이터를 보유하는 것입니다.

매크로로 전환하기 전에 미시적 수준에서 데이터 정확성을 보장할 수 있습니다. 즉, 핵심 비즈니스 운영에 가장 중요한 데이터로 시작할 수 있습니다. 예를 들어 CRM 데이터로 시작할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 데이터가 있습니까? 귀사의 팀이 다음날 마케팅 캠페인을 시작한다면 데이터를 정리하고 중복 제거하는 데 시간을 소비해야 합니까? 팀에 작업할 올바른 종류의 데이터가 없으면 비용과 노력, 그렇지 않은 경우 시간과 리소스를 낭비하게 됩니다. 설상가상으로, 여러 개의 이메일이나 이름의 오타 및 오류로 고객을 짜증나게 할 수도 있습니다.

대부분의 영업 및 마케팅 직원은 CRM 데이터를 캠페인에 사용하기 전에 Excel에서 정리하는 데 매일 몇 시간을 소비합니다. 이는 낭비되는 노력일 뿐만 아니라 데이터를 처리하는 우연한 방법입니다.

그렇다면 미시적 수준에서 데이터 정확도를 극대화하려면 어떻게 해야 할까요? 데이터 정리를 위한 모범 사례를 보장합니다.

데이터 정리를 위한 모범 사례는 무엇입니까

데이터 정리는 단순한 IT 작업이 아닙니다. 비즈니스 운영이기도 합니다. 데이터 정리를 위한 다음 상위 10가지 모범 사례는 IT 부서와 비즈니스 부서 모두의 노력이 필요합니다.

1. 데이터 품질 소프트웨어에 투자: 데이터 품질 소프트웨어는 많은 데이터 정리 프로세스를 자동화하도록 설계되었습니다. 데이터 세트에서 불일치, 중복 및 오류를 식별하고 제거할 수 있습니다. 예를 들어 널리 사용되는 데이터 품질 도구 중 하나인 WinPure Clean & Match는 주소 정보를 확인하고 중복 레코드를 감지하고 일관성 검사를 위한 기본 텍스트 분석을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.

2. 내부 데이터 사전 만들기: 내부 데이터 사전은 조직 전체에서 표준화된 방식으로 다양한 유형의 데이터를 구성하는 데 도움이 되는 문서입니다. 팀이 여러 데이터베이스 또는 시스템으로 작업하고 데이터 수집 프로세스의 일관성을 보장해야 할 때 가장 유용합니다. 예를 들어 조직에서 고객 주소를 수집하는 경우 거리 주소, 도시, 주/도, 우편 번호 등과 같은 필드를 포함하는 내부 사전을 만들 수 있습니다.

3. 표준화된 명명 규칙 사용: 정규화 또는 표준화라고도 하며 데이터베이스 또는 시스템 내에서 특정 용어가 표현되는 방식을 통합하는 데 사용하는 규칙입니다. 예를 들어 고객 정보를 수집하는 경우 "fname_lname" 또는 "firstname-lastname" 대신 "FirstName_LastName"과 같은 규칙을 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 여러 가지 이름 지정 구조를 통해 구문 분석하지 않고도 데이터베이스를 빠르게 검색할 수 있습니다.

4. 수동으로 데이터 입력 유효성 검사: 자동화된 유효성 검사 도구가 실수를 파악하는 데 도움이 될 수 있지만 정확성을 보장하기 위해 때때로 입력을 수동으로 검토하는 것이 여전히 중요합니다. 나중에 영향을 줄 수 있습니다. 또한 수동 검토는 자동 시스템이 처음부터 올바른 항목(예: 맞춤법 오류)으로 인식하지 않기 때문에 선택하지 못하는 오타나 잘못된 입력 값을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

5. 중복 항목 제거: 데이터 세트에서 중복 레코드를 제거하면 정확한 인사이트를 확보하면서 깔끔하게 유지하는 데 도움이 됩니다. 중복 항목을 빠르게 찾으려면 정확한 일치 대신 퍼지 일치 알고리즘을 사용하는 것이 좋습니다. 퍼지 일치는 항목 간의 약간의 차이(예: 같은 주소에 살고 있지만 이름 철자가 다른 두 사람)에 관계없이 진정한 중복 항목을 찾는 데 훨씬 더 효과적입니다. 또한 많은 소프트웨어 패키지는 사용자 정의 규칙에 따라 자동으로 중복 항목을 제거하는 사전 구축된 기능을 제공합니다. 즉, 수동 검토에 너무 많은 시간을 소비하지 않고도 데이터베이스를 깨끗하게 유지하려는 조직에 쉬운 방법을 제공합니다!

이러한 기본 데이터 정리 방법은 비용이 많이 들지 않습니다. 팀이 정확한 데이터에 액세스할 수 있도록 데이터 정리에 대한 효율적인 솔루션과 기본 교육만 있으면 됩니다. 이 전략이 미시적 수준에서 작동하면 거시적 수준으로 확장할 수 있습니다.

결론

결론적으로 데이터 정확성은 비즈니스 운영의 중요한 부분입니다. 모범 사례 접근 방식을 통해 데이터가 최대한 정확하도록 해야 합니다. 데이터 소스 유효성 검사, 정기적인 데이터 스크러빙, 잠재적 오류 식별, 이상 징후 표시를 위한 모니터링 시스템 생성 등이 있습니다. 그렇게 함으로써 조직은 비용이 많이 드는 실수를 피하고 수집된 데이터 세트에서 보다 신뢰할 수 있는 통찰력을 생성할 수 있습니다. 올바른 도구와 프로세스를 갖춘 조직은 데이터 세트가 정확하고 최신 상태임을 확신할 수 있습니다. 데이터 정리는 나중에 생각할 것이 아니라 데이터 기반 프로젝트의 성공을 보장하기 위한 중요한 단계로 보아야 합니다. 또한 정기적인 유지 관리를 통해 조직은 시간이 지나도 데이터 세트가 깨끗하고 오류 없이 유지되도록 할 수 있습니다.