การเพิ่มความแม่นยำของข้อมูลสูงสุด: 5 วิธีปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการล้างข้อมูล

ความถูกต้องของข้อมูล ยังคงเป็นความท้าทายที่สำคัญสำหรับธุรกิจ ฝ่ายการตลาด ฝ่ายขาย และฝ่ายธุรกิจอื่นๆ ประสบปัญหาอย่างต่อเนื่องกับผลที่ตามมาของข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง สถานการณ์เป็นเรื่องน่าเศร้าที่น่าขัน บริษัทพึ่งพาข้อมูล แต่ไม่สามารถเก็บข้อมูลที่ถูกต้องได้ ข้อมูลที่มีการจัดการไม่ดีอาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ไม่ถูกต้องหรือไม่สมบูรณ์ ทำให้เสียเวลาและเงิน ความถูกต้องของข้อมูลต้องมีความมุ่งมั่นในการลงทุนในเครื่องมือและแนวทางปฏิบัติในการล้างข้อมูล

บทความนี้จะกล่าวถึงความสำคัญของความถูกต้องของข้อมูลและแนวทางปฏิบัติในการล้างข้อมูลที่ดีที่สุดเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลของคุณจะใช้งานได้และเชื่อถือได้

ความถูกต้องของข้อมูลหมายถึงอะไร?

ความถูกต้องของข้อมูลคือการวัดว่าข้อมูลในชุดข้อมูลแสดงถึงเอนทิตีในโลกแห่งความเป็นจริงได้ใกล้เคียงเพียงใด เป็นเมตริกสำคัญที่ช่วยให้คุณทราบว่าข้อมูลของคุณอยู่ที่ใดในแง่ของการให้ข้อมูลที่ถูกต้อง

เหตุใดความถูกต้องของข้อมูลจึงมีความสำคัญ

ความถูกต้องของข้อมูลไม่ใช่เรื่องทางเทคนิคมากเท่ากับเรื่องธุรกิจ ความสำคัญของมันรู้สึกได้ในธุรกิจทุกขนาด ตรรกะนั้นง่าย การมีข้อมูลที่ถูกต้องสามารถช่วยให้แน่ใจว่าการดำเนินงานดำเนินไปอย่างราบรื่น และการตัดสินใจจะทำด้วยข้อมูลที่ทันสมัยที่สุด ตัวอย่างเช่น หากธุรกิจต้องการตัดสินใจตามความคิดเห็นของลูกค้าหรือประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ ก็จำเป็นต้องเข้าถึงบันทึกที่ถูกต้อง เช่น ที่อยู่อีเมล หมายเลขโทรศัพท์ หรือข้อมูลที่อยู่ที่ได้รับการอัปเดต หากบันทึกเหล่านี้ไม่ถูกต้อง อาจนำทีมที่รับผิดชอบไปสู่ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้องหรือใช้กลยุทธ์ที่ไม่ถูกต้อง นอกจากนี้ ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องยังอาจนำไปสู่ปัญหาต่างๆ เช่น การฉ้อโกง ชุดกฎหมาย และปัญหาเกี่ยวกับความเสี่ยงในการปฏิบัติตามข้อกำหนด

หลายบริษัทพยายามจัดการข้อมูลด้วยตนเอง ซึ่งใช้เวลานาน แต่ก็มีบริษัทที่ใช้ชุดซอฟต์แวร์คุณภาพข้อมูลอย่าง WinPure เพื่อล้างข้อมูลที่แม่นยำยิ่งขึ้น ขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน และปรับปรุงคุณภาพข้อมูลโดยรวมของบริษัทของตน

ความถูกต้องของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับทุกแผนก ไม่ใช่แค่ไอที ตัวอย่างเช่น ในทางบัญชีและการเงิน ตัวเลขที่ไม่ถูกต้องอาจทำให้งบประมาณและแบบจำลองการคาดการณ์เสียไป นอกจากนี้ยังจำเป็นสำหรับแผนกการตลาดที่แคมเปญและกลยุทธ์ควรอิงตามข้อมูลผู้บริโภคที่ถูกต้อง ในแผนกทรัพยากรบุคคล สิ่งสำคัญคือข้อมูลพนักงานต้องถูกต้อง เพื่อให้บุคลากรที่เหมาะสมได้รับค่าตอบแทนและสวัสดิการที่ถูกต้อง ประการสุดท้าย ทีมไอทีต้องพึ่งพาข้อมูลที่ถูกต้องเป็นอย่างมากเมื่อปฏิบัติหน้าที่ของตน

บริษัทจะรับรองความถูกต้องของข้อมูลได้อย่างไร?

ความถูกต้องของข้อมูลไม่ได้เกิดขึ้นในชั่วข้ามคืน บริษัทจำเป็นต้องลงทุนในเครื่องมือ การฝึกอบรม และการพัฒนากระบวนการและนโยบายที่สามารถช่วยให้แน่ใจว่ามีข้อมูลที่ถูกต้อง

แม้ว่าความถูกต้องของข้อมูลอาจดูเหมือนเป็นงานที่น่ากลัว แต่ก็สามารถทำได้อย่างมีกลยุทธ์และเป็นส่วนเล็กๆ เป้าหมายที่มีความถูกต้องของข้อมูลไม่ใช่ข้อมูลที่สมบูรณ์แบบ 100% – เป้าหมายคือการมีข้อมูลที่ใช้งานได้และเชื่อถือได้ตามวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้

คุณสามารถมั่นใจได้ถึงความถูกต้องของข้อมูลในระดับจุลภาคก่อนที่จะไปสู่ระดับมหภาค ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถเริ่มต้นด้วยข้อมูลที่สำคัญที่สุดต่อการดำเนินธุรกิจหลักของคุณ เช่น เริ่มด้วยข้อมูล CRM ของคุณ คุณมีข้อมูลที่เชื่อถือได้หรือไม่? หากทีมของคุณต้องเริ่มแคมเปญการตลาดในวันถัดไป พวกเขาต้องใช้เวลาทำความสะอาดและขจัดข้อมูลซ้ำซ้อนหรือไม่? หากทีมของคุณไม่มีประเภทข้อมูลที่เหมาะสมในการทำงาน พวกเขาจะต้องเสียเงินและความพยายามไปโดยเปล่าประโยชน์ หากไม่เป็นเช่นนั้นก็เสียเวลาและทรัพยากร แย่กว่านั้น พวกเขาอาจทำให้ลูกค้ารำคาญกับอีเมลหลายฉบับหรือชื่อที่พิมพ์ผิดและผิดพลาดได้

พนักงานฝ่ายขายและการตลาดส่วนใหญ่ใช้เวลาหลายชั่วโมงทุกวันเพื่อพยายามล้างข้อมูล CRM บน Excel ก่อนที่จะนำไปใช้ในแคมเปญ ไม่เพียงแต่เป็นความพยายามที่สูญเปล่าเท่านั้น แต่ยังเป็นวิธีที่จับจดในการจัดการข้อมูลอีกด้วย

คุณจะเพิ่มความแม่นยำของข้อมูลในระดับจุลภาคได้อย่างไร ด้วยแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการล้างข้อมูล

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการล้างข้อมูลคืออะไร

การล้างข้อมูลไม่ได้เป็นเพียงงานด้านไอทีเท่านั้น นอกจากนี้ยังเป็นการดำเนินธุรกิจ แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด 10 อันดับแรกสำหรับการล้างข้อมูลต้องใช้ความพยายามจากทั้งฝ่ายไอทีและฝ่ายธุรกิจ

1. ลงทุนในซอฟต์แวร์คุณภาพข้อมูล: ซอฟต์แวร์คุณภาพข้อมูลได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้กระบวนการล้างข้อมูลจำนวนมากเป็นไปโดยอัตโนมัติ สามารถระบุและลบความไม่สอดคล้องกัน ความซ้ำซ้อน และข้อผิดพลาดในชุดข้อมูลของคุณ ตัวอย่างเช่น เครื่องมือคุณภาพข้อมูลที่ได้รับความนิยมอย่างหนึ่งคือ WinPure Clean & Match ซึ่งสามารถใช้เพื่อตรวจสอบข้อมูลที่อยู่ ตรวจหาระเบียนที่ซ้ำกัน ตลอดจนดำเนินการวิเคราะห์ข้อความพื้นฐานสำหรับการตรวจสอบความสอดคล้อง

2. สร้างพจนานุกรมข้อมูลภายใน: พจนานุกรม ข้อมูลภายในเป็นเอกสารที่ช่วยจัดระเบียบข้อมูลประเภทต่างๆ ในลักษณะที่เป็นมาตรฐานทั่วทั้งองค์กร มีประโยชน์มากที่สุดเมื่อทีมกำลังทำงานกับฐานข้อมูลหรือระบบหลายตัว และจำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่ากระบวนการรวบรวมข้อมูลของพวกเขามีความสม่ำเสมอ ตัวอย่างเช่น หากองค์กรรวบรวมที่อยู่ของลูกค้า พวกเขาสามารถสร้างพจนานุกรมภายในที่มีฟิลด์ต่างๆ เช่น ที่อยู่ เมือง รัฐ/จังหวัด รหัสไปรษณีย์ ฯลฯ

3. ใช้แบบแผนการตั้งชื่อที่เป็นมาตรฐาน: เรียกอีกอย่างว่าการทำให้เป็นมาตรฐานหรือการทำให้เป็นมาตรฐาน ซึ่งเป็นกฎที่คุณใช้เพื่อรวมวิธีแสดงคำศัพท์บางคำภายในฐานข้อมูลหรือระบบ ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังรวบรวมข้อมูลลูกค้า คุณสามารถใช้ข้อตกลงเช่น “FirstName_LastName” แทน “fname_lname” หรือ “ชื่อ-นามสกุล” สิ่งนี้ทำให้ง่ายต่อการค้นหาผ่านฐานข้อมูลของคุณอย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องแยกวิเคราะห์โครงสร้างการตั้งชื่อที่แตกต่างกันมากมาย

4. ตรวจสอบข้อมูลที่ป้อนเข้าด้วยตนเอง: แม้ว่าเครื่องมือตรวจสอบความถูกต้องอัตโนมัติจะช่วยตรวจจับข้อผิดพลาดได้ แต่ก็ยังคงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องตรวจสอบข้อมูลป้อนเข้าด้วยตนเองเป็นระยะๆ เพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณต้องจัดการกับข้อมูลลูกค้าที่มีความละเอียดอ่อนหรือเป็นส่วนตัว ซึ่งแม้แต่ข้อผิดพลาดเล็กๆ น้อยๆ ก็อาจร้ายแรงได้ ผลกระทบตามมาในภายหลัง นอกจากนี้ การตรวจทานด้วยตนเองยังช่วยระบุการพิมพ์ผิดหรือค่าที่ป้อนไม่ถูกต้องซึ่งระบบอัตโนมัติจะรับไม่ได้ เนื่องจากระบบอัตโนมัติจะไม่รู้จักว่าเป็นรายการที่ถูกต้องตั้งแต่แรก (เช่น การสะกดผิด)

5. ลบรายการที่ซ้ำกัน: การลบบันทึกที่ซ้ำกันออกจากชุดข้อมูลของคุณจะช่วยรักษาความสะอาดในขณะเดียวกันก็รับประกันข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้อง หากต้องการค้นหารายการที่ซ้ำกันอย่างรวดเร็ว คุณอาจพิจารณาใช้อัลกอริทึมการจับคู่แบบคลุมเครือแทนการจับคู่แบบตรงทั้งหมด การจับคู่แบบคลุมเครือจะดูที่แอตทริบิวต์ที่มีทั้งหมดแทนที่จะเป็นเพียงแอตทริบิวต์เดียว ทำให้การค้นหารายการที่ซ้ำกันจริงมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยไม่คำนึงถึงความแตกต่างเล็กน้อยระหว่างรายการ (เช่น คนสองคนอาศัยอยู่ในที่อยู่เดียวกันแต่สะกดชื่อต่างกัน) นอกจากนี้ แพ็คเกจซอฟต์แวร์จำนวนมากยังมีฟังก์ชันที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับการลบรายการที่ซ้ำกันโดยอัตโนมัติตามกฎที่ผู้ใช้กำหนด ซึ่งเป็นวิธีง่ายๆ สำหรับองค์กรที่ต้องการรักษาฐานข้อมูลให้สะอาดโดยไม่ต้องเสียเวลามากเกินไปในการตรวจสอบด้วยตัวเอง!

แนวทางปฏิบัติในการล้างข้อมูลพื้นฐานเหล่านี้ไม่มีค่าใช้จ่ายมากนัก สิ่งที่คุณต้องมีคือโซลูชันที่มีประสิทธิภาพและการฝึกอบรมขั้นพื้นฐานเกี่ยวกับการล้างข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าทีมของคุณสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องได้ เมื่อกลยุทธ์นี้ทำงานในระดับจุลภาคแล้ว คุณสามารถปรับขนาดเป็นระดับมหภาคได้

บทสรุป

สรุปได้ว่าความถูกต้องของข้อมูลเป็นส่วนสำคัญในการดำเนินธุรกิจ คุณต้องแน่ใจว่าข้อมูลของคุณถูกต้องที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ด้วยแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด เช่น การตรวจสอบความถูกต้องของแหล่งข้อมูล การขัดถูข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ การระบุข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น และสร้างระบบการตรวจสอบสำหรับการแฟล็กสิ่งผิดปกติ เมื่อทำเช่นนี้ องค์กรสามารถหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายสูง และสร้างข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้มากขึ้นจากชุดข้อมูลที่รวบรวมไว้ ด้วยเครื่องมือและกระบวนการที่เหมาะสม องค์กรจึงมั่นใจได้ว่าชุดข้อมูลของตนเป็นปัจจุบันและถูกต้อง ไม่ควรมองว่าการล้างข้อมูลเป็นขั้นตอนภายหลัง แต่ควรเป็นขั้นตอนสำคัญเพื่อให้มั่นใจว่าโครงการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะประสบความสำเร็จ นอกจากนี้ ด้วยการบำรุงรักษาอย่างสม่ำเสมอ องค์กรยังสามารถมั่นใจได้ว่าชุดข้อมูลของพวกเขายังคงสะอาดและปราศจากข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป