Максимизация точности данных: 5 лучших практик по очистке данных

Точность данных остается серьезной проблемой для бизнеса. Маркетинг, продажи и другие бизнес-подразделения постоянно борются с последствиями неточных данных. Ситуация печально ироничная. Компании полагаются на данные, но не могут хранить точные данные. Плохо управляемые данные могут привести к неправильным или неполным решениям, что требует времени и денег. Достижение точности данных требует приверженности инвестированию в инструменты и методы очистки данных.

В этой статье мы обсудим важность точности данных и некоторые передовые методы очистки данных для обеспечения их пригодности и надежности.

Что означает точность данных?

Точность данных — это мера того, насколько близко данные в наборе данных представляют реальный объект. Это важный показатель, который дает вам представление о том, на каком уровне находятся ваши данные с точки зрения предоставления точной информации.

Почему важна точность данных?

Точность данных — это не столько техническая проблема, сколько бизнес-проблема. Его важность ощущается в компаниях всех размеров. Логика проста; наличие точных данных может помочь обеспечить бесперебойную работу и принятие решений на основе самой актуальной информации. Например, если компания хочет принимать решения на основе отзывов клиентов или производительности продукта, ей потребуется доступ к точным записям, таким как обновленные адреса электронной почты, номера телефонов или адресные данные. Если эти записи неточны, это может привести к тому, что ответственные команды сделают неправильные выводы или реализуют неверные стратегии. Кроме того, неточные данные также могут привести к таким проблемам, как мошенничество, судебные иски и проблемы с рисками соответствия.

Многие компании пытаются обрабатывать свои данные вручную, что отнимает много времени, но есть компании, которые используют программные пакеты для контроля качества данных, такие как WinPure, для более точной очистки данных, дедупликации и улучшения общего качества данных в своей компании.

Точность данных имеет решающее значение для всех отделов, а не только для ИТ. Например, в бухгалтерском учете и финансах неточные цифры могут исказить бюджеты и модели прогнозирования. Это также важно для отделов маркетинга, где кампании и стратегии должны основываться на точной информации о потребителях. В отделе кадров важно, чтобы информация о сотрудниках была точной, чтобы нужные люди получали правильные компенсационные пакеты и льготы. Наконец, при выполнении своих обязанностей ИТ-команды в значительной степени полагаются на точные данные.

Как компании могут обеспечить точность данных?

Точность данных не достигается за одну ночь. Компаниям необходимо инвестировать в инструменты, обучение и разработку процессов и политик, которые помогут им обеспечить получение точных данных.

Хотя точность данных может показаться сложной задачей, ее можно выполнять стратегически и небольшими порциями. Цель с точностью данных не состоит в том, чтобы получить 100% идеальные данные — цель состоит в том, чтобы иметь пригодные для использования и надежные данные для намеченной цели.

Вы можете обеспечить точность данных на микроуровне, прежде чем переходить к макро. Это означает, что вы можете начать с данных, которые наиболее важны для ваших основных бизнес-операций, например, начать с данных CRM. У вас есть данные, которым вы можете доверять? Если ваша команда должна была начать маркетинговую кампанию на следующий день, пришлось бы им тратить время на очистку и дедупликацию данных? Если у ваших команд нет нужных данных для работы, они в конечном итоге потратят впустую деньги и усилия, а если нет — время и ресурсы. Хуже того, они могут даже раздражать клиентов многочисленными электронными письмами или опечатками и ошибками в именах.

Большинство сотрудников отдела продаж и маркетинга тратят часы каждый день, пытаясь очистить данные CRM в Excel, прежде чем использовать их в кампании. Это не только напрасная трата усилий, но и бессистемный способ обработки данных.

Так как же добиться максимальной точности данных на микроуровне? Обеспечивая передовые методы очистки данных.

Каковы передовые методы очистки данных

Очистка данных — это не просто ИТ-задача. Это также бизнес-операция. Следующие десять передовых методов очистки данных требуют усилий как со стороны ИТ-отделов, так и со стороны бизнес-подразделений.

1. Инвестируйте в программное обеспечение для обеспечения качества данных. Программное обеспечение для обеспечения качества данных предназначено для автоматизации многих процессов очистки данных. Он может выявлять и удалять несоответствия, дубликаты и ошибки в вашем наборе данных. Например, одним из популярных инструментов контроля качества данных является WinPure Clean & Match, который можно использовать для проверки адресной информации, обнаружения повторяющихся записей, а также для выполнения базового анализа текста для проверки согласованности.

2. Создайте внутренний словарь данных. Внутренний словарь данных — это документ, который помогает систематизировать различные типы данных стандартизированным способом в организации. Это наиболее полезно, когда группы работают с несколькими базами данных или системами и им необходимо обеспечить единообразие в процессе сбора данных. Например, если организация собирает адреса клиентов, она может создать внутренний словарь, включающий такие поля, как почтовый адрес, город, штат/провинция, почтовый индекс и т. д.

3. Используйте стандартизированные соглашения об именах. Эти правила, также называемые нормализацией или стандартизацией, используются для унификации способов представления определенных терминов в базе данных или системе. Например, если вы собираете информацию о клиентах, вы можете использовать такое соглашение, как «Имя_Фамилия» вместо «fname_lname» или «имя-фамилия». Это упрощает быстрый поиск в вашей базе данных без необходимости анализировать несколько различных структур именования.

4. Проверяйте входные данные вручную. Хотя инструменты автоматической проверки могут помочь выявить ошибки, все же важно время от времени проверять входные данные вручную, чтобы обеспечить точность, особенно если вы имеете дело с конфиденциальной или частной информацией о клиенте, где даже небольшие ошибки могут иметь серьезные последствия. последствия позже по линии. Кроме того, ручная проверка может помочь выявить опечатки или неправильные входные значения, которые автоматические системы не обнаружат, потому что они изначально не распознают их как действительные записи (например, орфографические ошибки).

5. Удалите повторяющиеся записи. Удаление повторяющихся записей из вашего набора данных помогает поддерживать его чистоту и обеспечивает точность понимания. Чтобы быстро найти дубликаты, вы можете рассмотреть возможность использования алгоритмов нечеткого сопоставления вместо точных совпадений. Нечеткое сопоставление рассматривает все доступные атрибуты, а не только один атрибут, что делает его гораздо более эффективным при поиске истинных дубликатов независимо от небольших различий между записями (например, два человека, живущие по одному и тому же адресу, но пишут свои имена по-разному). Кроме того, многие пакеты программного обеспечения предлагают встроенные функции для автоматического удаления повторяющихся записей на основе определенных пользователем правил, предоставляя простой способ для организаций, которые хотят содержать свои базы данных в чистоте, не тратя слишком много времени на ручную проверку!

Эти базовые методы очистки данных не требуют больших затрат. Все, что вам нужно, — это эффективное решение и базовое обучение по очистке данных, чтобы ваша команда имела доступ к точным данным. Как только эта стратегия сработает на микроуровне, вы сможете масштабировать ее до макроуровня.

Заключение

В заключение, точность данных является важной частью бизнес-операций. Вы должны убедиться, что ваши данные максимально точны с использованием передового опыта; таких как проверка источников данных, регулярная очистка данных, выявление потенциальных ошибок и создание систем мониторинга для выявления аномалий. Таким образом, организации могут избежать дорогостоящих ошибок и получить более надежную информацию из собранных наборов данных. При наличии правильных инструментов и процессов организации могут быть уверены, что их наборы данных актуальны и точны. Очистку данных следует рассматривать не как запоздалую мысль, а как важный шаг для обеспечения успеха любого проекта, основанного на данных. Кроме того, при регулярном обслуживании организации также могут гарантировать, что их наборы данных останутся чистыми и безошибочными с течением времени.