Maksymalizacja dokładności danych: 5 najlepszych praktyk w zakresie czyszczenia danych

Dokładność danych pozostaje kluczowym wyzwaniem dla firm. Marketing, sprzedaż i inne działy biznesowe nieustannie zmagają się z konsekwencjami niedokładnych danych. Sytuacja jest niestety ironiczna. Firmy polegają na danych, ale nie są w stanie przechowywać dokładnych danych. Źle zarządzane dane mogą prowadzić do podejmowania błędnych lub niekompletnych decyzji, co kosztuje czas i pieniądze. Osiągnięcie dokładności danych wymaga zaangażowania w inwestowanie w narzędzia i praktyki czyszczenia danych.

W tym artykule omówiono znaczenie dokładności danych i niektóre najlepsze praktyki czyszczenia danych, aby zapewnić użyteczność i niezawodność danych.

Co oznacza dokładność danych?

Dokładność danych jest miarą tego, jak dokładnie dane w zbiorze danych reprezentują jednostkę ze świata rzeczywistego. Jest to ważny wskaźnik, który daje wyobrażenie o tym, gdzie znajdują się Twoje dane pod względem dostarczania dokładnych informacji.

Dlaczego dokładność danych jest ważna?

Dokładność danych nie jest problemem technicznym, ale biznesowym. Jego znaczenie jest odczuwalne we wszystkich firmach każdej wielkości. Logika jest prosta; posiadanie dokładnych danych może pomóc w zapewnieniu sprawnego przebiegu operacji i podejmowania decyzji na podstawie najbardziej aktualnych informacji. Na przykład, jeśli firma chciałaby podejmować decyzje na podstawie opinii klientów lub wydajności produktu, potrzebowałaby dostępu do dokładnych danych, takich jak zaktualizowane adresy e-mail, numery telefonów lub dane adresowe. Jeśli te zapisy są niedokładne, może to prowadzić odpowiedzialne zespoły do ​​wyciągania błędnych wniosków lub wdrażania niewłaściwych strategii. Ponadto niedokładne dane mogą również prowadzić do problemów, takich jak oszustwa, pakiety prawne i problemy z ryzykiem zgodności.

Wiele firm próbuje ręcznie przetwarzać swoje dane, co jest czasochłonne, ale są firmy, które korzystają z pakietów oprogramowania do jakości danych, takich jak WinPure, w celu dokładniejszego czyszczenia i deduplikacji danych oraz poprawy ogólnej jakości danych w swojej firmie.

Dokładność danych jest kluczowa dla wszystkich działów, nie tylko IT. Na przykład w księgowości i finansach niedokładne liczby mogą odrzucić budżety i modele prognostyczne. Jest również niezbędny dla działów marketingu, gdzie kampanie i strategie powinny opierać się na dokładnych informacjach konsumenckich. W dziale HR ważne jest, aby informacje o pracownikach były dokładne, aby właściwe osoby otrzymywały odpowiednie pakiety wynagrodzeń i świadczeń. Wreszcie, zespoły IT podczas wykonywania swoich obowiązków w dużym stopniu polegają na dokładnych danych.

W jaki sposób firmy mogą zapewnić dokładność danych?

Dokładność danych nie pojawia się z dnia na dzień. Firmy muszą inwestować w narzędzia, szkolenia oraz opracowywanie procesów i zasad, które pomogą im zapewnić dokładne dane.

Chociaż dokładność danych może wydawać się zniechęcającym zadaniem, można to zrobić strategicznie i małymi porcjami. Celem dokładności danych nie są dane w 100% doskonałe – celem jest posiadanie użytecznych i wiarygodnych danych do zamierzonego celu.

Możesz zapewnić dokładność danych na poziomie mikro przed przejściem do makro. Oznacza to, że możesz zacząć od danych, które są najbardziej krytyczne dla Twojej podstawowej działalności biznesowej — na przykład zacznij od danych CRM. Czy masz dane, którym możesz zaufać? Gdyby Twój zespół miał rozpocząć kampanię marketingową następnego dnia, czy musiałby poświęcać czas na czyszczenie i deduplikację danych? Jeśli Twoje zespoły nie mają odpowiedniego rodzaju danych do pracy, zmarnują pieniądze i wysiłek, jeśli nie, czas i zasoby. Co gorsza, mogą nawet denerwować klientów wieloma e-mailami lub literówkami i błędami w nazwach.

Większość pracowników zajmujących się sprzedażą i marketingiem spędza codziennie wiele godzin, próbując wyczyścić dane CRM w programie Excel, zanim użyją ich w kampanii. Jest to nie tylko zmarnowany wysiłek, ale także przypadkowy sposób obsługi danych.

Jak więc zmaksymalizować dokładność danych na poziomie mikro? Zapewniając najlepsze praktyki w zakresie czyszczenia danych.

Jakie są najlepsze praktyki w zakresie czyszczenia danych

Czyszczenie danych to nie tylko zadanie IT. To także operacja biznesowa. Poniższe dziesięć najlepszych praktyk w zakresie czyszczenia danych wymaga wysiłku zarówno ze strony działu IT, jak i działu biznesowego.

1. Zainwestuj w oprogramowanie do kontroli jakości danych: oprogramowanie do kontroli jakości danych zostało zaprojektowane w celu zautomatyzowania wielu procesów czyszczenia danych. Może identyfikować i usuwać niespójności, duplikaty i błędy w zbiorze danych. Na przykład jednym z popularnych narzędzi do jakości danych jest WinPure Clean & Match, którego można używać do weryfikacji informacji adresowych, wykrywania duplikatów rekordów, a także przeprowadzania podstawowej analizy tekstu w celu sprawdzenia spójności.

2. Utwórz wewnętrzny słownik danych: wewnętrzny słownik danych to dokument, który pomaga organizować różne typy danych w ustandaryzowany sposób w całej organizacji. Jest to najbardziej przydatne, gdy zespoły pracują z wieloma bazami danych lub systemami i muszą zapewnić jednolitość procesu gromadzenia danych. Na przykład, jeśli organizacja zbiera adresy klientów, może stworzyć wewnętrzny słownik zawierający takie pola, jak ulica, miasto, stan/województwo, kod pocztowy itp., s

3. Używaj znormalizowanych konwencji nazewnictwa: Nazywane również normalizacją lub standaryzacją, są to reguły, których używasz do ujednolicenia sposobu, w jaki określone terminy są reprezentowane w bazie danych lub systemie. Na przykład, jeśli zbierasz informacje o klientach, możesz użyć konwencji takiej jak „Imię_Nazwisko” zamiast „fname_lname” lub „imię-nazwisko”. Ułatwia to szybkie przeszukiwanie bazy danych bez konieczności analizowania wielu różnych struktur nazewnictwa.

4. Ręczna walidacja danych wejściowych: chociaż narzędzia do automatycznej weryfikacji mogą pomóc wychwycić błędy, nadal ważne jest, aby od czasu do czasu ręcznie sprawdzać dane wejściowe, aby zapewnić dokładność — zwłaszcza jeśli masz do czynienia z poufnymi lub prywatnymi informacjami o kliencie, gdzie nawet niewielkie błędy mogą mieć poważne konsekwencje konsekwencje w dalszej części. Ponadto ręczne przeglądanie może pomóc zidentyfikować literówki lub nieprawidłowe wartości wejściowe, których zautomatyzowane systemy nie wychwyciłyby, ponieważ nie rozpoznałyby ich jako prawidłowych wpisów (takich jak błędy ortograficzne).

5. Usuń zduplikowane wpisy: Usunięcie zduplikowanych rekordów ze zbioru danych pomaga utrzymać go w czystości, zapewniając jednocześnie dokładny wgląd. Aby szybko znaleźć duplikaty, możesz rozważyć użycie algorytmów dopasowywania rozmytego zamiast dokładnych dopasowań. Dopasowywanie rozmyte sprawdza wszystkie dostępne atrybuty, a nie tylko jeden atrybut, dzięki czemu jest znacznie skuteczniejsze w znajdowaniu prawdziwych duplikatów, niezależnie od niewielkich różnic między wpisami (na przykład dwie osoby mieszkające pod tym samym adresem, ale inaczej pisownia swoich imion). Ponadto wiele pakietów oprogramowania oferuje wbudowane funkcje automatycznego usuwania zduplikowanych wpisów w oparciu o reguły zdefiniowane przez użytkownika – zapewniając prosty sposób organizacjom, które chcą utrzymać czystość swoich baz danych bez konieczności poświęcania zbyt dużej ilości czasu na samodzielne przeglądanie!

Te podstawowe praktyki czyszczenia danych nie kosztują dużo. Wystarczy wydajne rozwiązanie i podstawowe szkolenie z czyszczenia danych, aby mieć pewność, że Twój zespół ma dostęp do dokładnych danych. Gdy ta strategia zadziała na poziomie mikro, można ją przeskalować do poziomu makro.

Wniosek

Podsumowując, dokładność danych jest ważną częścią operacji biznesowych. Musisz upewnić się, że Twoje dane są tak dokładne, jak to możliwe, zgodnie z najlepszymi praktykami; takie jak sprawdzanie poprawności źródeł danych, regularne czyszczenie danych, identyfikowanie potencjalnych błędów i tworzenie systemów monitorowania do oznaczania anomalii. W ten sposób organizacje mogą uniknąć kosztownych błędów i uzyskać bardziej wiarygodne informacje na podstawie zebranych zbiorów danych. Dzięki odpowiednim narzędziom i procesom organizacje mogą mieć pewność, że ich zbiory danych są aktualne i dokładne. Oczyszczanie danych nie powinno być postrzegane jako refleksja, ale raczej krytyczny krok w celu zapewnienia sukcesu każdego projektu opartego na danych. Ponadto dzięki regularnej konserwacji organizacje mogą również mieć pewność, że ich zbiory danych pozostaną czyste i wolne od błędów w czasie.