Maximizarea acurateței datelor: 5 bune practici pentru curățarea datelor

Precizia datelor rămâne o provocare critică pentru companii. Marketing, vânzări și alte departamente de afaceri se luptă în mod constant cu consecințele datelor inexacte. Situația este din păcate ironică. Companiile se bazează pe date, dar nu pot deține date exacte. Datele prost gestionate pot duce la decizii incorecte sau incomplete, costând timp și bani. Obținerea acurateții datelor necesită un angajament de a investi în instrumente și practici de curățare a datelor.

Acest articol va discuta despre importanța acurateții datelor și despre cele mai bune practici de curățare a datelor pentru a vă asigura că datele dvs. sunt utilizabile și de încredere.

Ce înseamnă acuratețea datelor?

Precizia datelor este măsura în care datele dintr-un set de date reprezintă entitatea din lumea reală. Este o măsură importantă care vă oferă o idee despre unde se află datele dvs. în ceea ce privește furnizarea de informații exacte.

De ce este importantă acuratețea datelor?

Precizia datelor nu este atât de mult o preocupare tehnică, cât este o preocupare de afaceri. Importanța sa este resimțită în afaceri de toate dimensiunile. Logica este simplă; deținerea de date exacte poate ajuta să vă asigurați că operațiunile funcționează fără probleme și că deciziile sunt luate cu cele mai actualizate informații. De exemplu, dacă o companie ar dori să ia decizii bazate pe feedback-ul clienților sau pe performanța produsului, ar avea nevoie de acces la înregistrări precise - cum ar fi adrese de e-mail actualizate, numere de telefon sau date despre adrese. Dacă aceste înregistrări sunt inexacte, ar putea conduce echipele responsabile la tragerea de concluzii greșite sau la implementarea unor strategii incorecte. În plus, datele inexacte pot duce, de asemenea, la probleme precum fraudă, suite legale și probleme cu riscurile de conformitate.

Multe companii încearcă să-și gestioneze datele manual, ceea ce necesită mult timp, dar există companii care folosesc pachete de software de calitate a datelor precum WinPure pentru a avea o curățare, deduplicare mai precisă a datelor și pentru a îmbunătăți calitatea generală a datelor a companiei lor.

Precizia datelor este crucială pentru toate departamentele și nu doar pentru IT. De exemplu, în contabilitate și finanțe, numerele inexacte pot distruge bugetele și modelele de prognoză. De asemenea, este esențial pentru departamentele de marketing, unde campaniile și strategiile ar trebui să se bazeze pe informații corecte ale consumatorilor. În departamentul de resurse umane, este important ca informațiile angajaților să fie corecte, astfel încât oamenii potriviți să primească pachetele de compensare și beneficii corecte. În cele din urmă, echipele IT se bazează foarte mult pe date exacte atunci când își îndeplinesc sarcinile.

Cum pot companiile să asigure acuratețea datelor?

Precizia datelor nu are loc peste noapte. Companiile trebuie să investească în instrumente, instruire și dezvoltarea de procese și politici care le pot ajuta să se asigure că au date exacte.

Deși acuratețea datelor poate fi o sarcină descurajantă, aceasta poate fi realizată strategic și în bucăți mici. Scopul cu acuratețea datelor nu este datele perfecte 100% – scopul este acela de a avea date utilizabile și de încredere pentru scopul propus.

Puteți asigura acuratețea datelor la nivel micro înainte de a trece la macro. Aceasta înseamnă că puteți începe cu datele care sunt cele mai critice pentru operațiunile dvs. de afaceri de bază - de exemplu, începeți cu datele dvs. CRM. Aveți date în care puteți avea încredere? Dacă echipa ta ar urma să înceapă o campanie de marketing a doua zi, ar trebui să petreacă timp curățând și deduplicând datele? Dacă echipele tale nu au tipul potrivit de date cu care să lucreze, vor sfârși prin a pierde bani și efort, dacă nu, timp și resurse. Mai rău, ar putea chiar să enerveze clienții cu mai multe e-mailuri sau cu greșeli de scriere și erori în nume.

Majoritatea angajaților de vânzări și marketing petrec ore întregi în fiecare zi încercând să curețe datele CRM pe Excel înainte de a le folosi într-o campanie. Nu numai că este efortul irosit, dar este o modalitate întâmplătoare de a gestiona datele.

Deci, cum maximizați acuratețea datelor la nivel micro? Prin asigurarea celor mai bune practici pentru curățarea datelor.

Care sunt cele mai bune practici pentru curățarea datelor

Curățarea datelor nu este doar o sarcină IT. Este, de asemenea, o operațiune de afaceri. Următoarele cele mai bune zece practici pentru curățarea datelor necesită efort atât din partea departamentelor IT, cât și a celor de afaceri.

1. Investește într-un software de calitate a datelor: software-ul de calitate a datelor este conceput pentru a ajuta la automatizarea multor procese de curățare a datelor. Poate identifica și elimina inconsecvențele, duplicatele și erorile din setul dvs. de date. De exemplu, un instrument popular de calitate a datelor este WinPure Clean & Match, care poate fi folosit pentru a verifica informațiile despre adrese, pentru a detecta înregistrările duplicate și pentru a efectua analize de bază ale textului pentru verificări de consistență.

2. Creați un dicționar de date intern: un dicționar de date intern este un document care ajută la organizarea diferitelor tipuri de date într-un mod standardizat în cadrul organizației. Este cel mai util atunci când echipele lucrează cu mai multe baze de date sau sisteme și trebuie să asigure uniformitatea procesului lor de colectare a datelor. De exemplu, dacă o organizație colectează adrese de clienți, ar putea crea un dicționar intern care să includă câmpuri precum adresa străzii, orașul, statul/provinția, codul poștal etc., s.

3. Utilizați convenții de denumire standardizate: Denumite și normalizare sau standardizare, acestea sunt reguli pe care le utilizați pentru a unifica modul în care anumiți termeni sunt reprezentați într-o bază de date sau sistem. De exemplu, dacă colectați informații despre clienți, puteți utiliza o convenție precum „FirstName_LastName” în loc de „fname_lname” sau „firstname-lastname”. Acest lucru facilitează căutarea rapidă în baza de date fără a fi nevoie să parcurgeți mai multe structuri diferite de denumire.

4. Validați manual datele introduse: în timp ce instrumentele automate de validare pot ajuta la identificarea greșelilor, este totuși important să revizuiți manual intrările din când în când pentru a vă asigura acuratețea – mai ales dacă aveți de-a face cu informații sensibile sau private ale clienților, unde chiar și greșelile mici ar putea fi grave. repercusiuni mai târziu pe linie. În plus, recenziile manuale pot ajuta la identificarea greșelilor de scriere sau a valorilor de intrare incorecte pe care sistemele automate nu le-ar prelua, deoarece nu le-ar recunoaște în primul rând drept intrări valide (cum ar fi greșelile de ortografie).

5. Eliminați intrările duplicate: eliminarea înregistrărilor duplicate din setul dvs. de date ajută la menținerea curată a acestora, asigurând în același timp informații precise. Pentru a găsi rapid duplicatele, ați putea lua în considerare utilizarea unor algoritmi de potrivire neclară în loc de potriviri exacte. Potrivirea neclară analizează toate atributele disponibile, mai degrabă decât un singur atribut, ceea ce face mult mai eficientă în găsirea de duplicate adevărate, indiferent de micile variații între intrări (de exemplu, două persoane care locuiesc la aceeași adresă, dar își scriu numele diferit). În plus, multe pachete software oferă funcționalități pre-construite pentru eliminarea automată a intrărilor duplicate pe baza regulilor definite de utilizator – oferind o modalitate ușoară pentru organizațiile care doresc să-și păstreze bazele de date curate, fără a fi nevoit să petreacă prea mult timp făcându-și singure recenzii manuale!

Aceste practici de bază de curățare a datelor nu costă mult. Tot ce aveți nevoie este o soluție eficientă și o pregătire de bază privind curățarea datelor pentru a vă asigura că echipa dvs. are acces la date exacte. Odată ce această strategie funcționează la un nivel micro, o puteți scala la un nivel macro.

Concluzie

În concluzie, acuratețea datelor este o parte importantă a operațiunilor de afaceri. Trebuie să vă asigurați că datele dumneavoastră sunt cât mai exacte posibil, cu o abordare a celor mai bune practici; cum ar fi validarea surselor de date, curățarea periodică a datelor, identificarea erorilor potențiale și crearea de sisteme de monitorizare pentru semnalarea anomaliilor. Procedând astfel, organizațiile pot evita greșelile costisitoare și pot crea informații mai fiabile din seturile de date colectate. Cu instrumentele și procesele potrivite, organizațiile pot avea încredere că seturile lor de date sunt actualizate și precise. Curățarea datelor nu ar trebui văzută ca o idee ulterioară, ci mai degrabă un pas critic pentru asigurarea succesului oricărui proiect bazat pe date. În plus, cu întreținerea regulată, organizațiile se pot asigura că seturile lor de date rămân curate și fără erori în timp.