Veri Doğruluğunu En Üst Düzeye Çıkarma: Veri Temizleme için En İyi 5 Uygulama

Yayınlanan: 2023-02-04

Veri doğruluğu , işletmeler için kritik bir zorluk olmaya devam ediyor. Pazarlama, satış ve diğer iş departmanları sürekli olarak yanlış verilerin sonuçlarıyla mücadele ediyor. Durum ne yazık ki ironik. Şirketler verilere güvenir, ancak doğru verileri tutamazlar. Kötü yönetilen veriler, zaman ve paraya mal olan yanlış veya eksik kararlara yol açabilir. Veri doğruluğuna ulaşmak, veri temizleme araçlarına ve uygulamalarına yatırım yapma taahhüdünü gerektirir.




Bu makale, verilerinizin kullanılabilir ve güvenilir olmasını sağlamak için veri doğruluğunun önemini ve bazı en iyi veri temizleme uygulamalarını tartışacaktır.

İçindekiler

Veri doğruluğu ne anlama geliyor?

Veri doğruluğu, bir veri kümesindeki verilerin gerçek dünya varlığını ne kadar yakından temsil ettiğinin ölçüsüdür. Doğru bilgi sağlama açısından verilerinizin nerede durduğuna dair size fikir veren önemli bir ölçümdür.

Veri doğruluğu neden önemlidir?

Veri doğruluğu, ticari bir endişe olduğu kadar teknik bir endişe değildir. Önemi, her büyüklükteki işletmede hissedilir. Mantık basit; doğru verilere sahip olmak, operasyonların sorunsuz bir şekilde yürütülmesine ve kararların en güncel bilgilerle alınmasına yardımcı olabilir. Örneğin, bir işletme müşteri geri bildirimlerine veya ürün performansına dayalı kararlar almak isterse, güncellenmiş e-posta adresleri, telefon numaraları veya adres verileri gibi doğru kayıtlara erişmesi gerekir. Bu kayıtların hatalı olması, sorumlu ekiplerin yanlış sonuçlara varmasına veya yanlış stratejilerin uygulanmasına yol açabilir. Ek olarak, yanlış veriler dolandırıcılık, yasal davalar ve uyumluluk riskleriyle ilgili sorunlar gibi sorunlara da yol açabilir.

Birçok şirket verilerini manuel olarak işlemeye çalışır, bu da zaman alıcıdır, ancak daha doğru veri temizleme, tekilleştirme ve şirketlerinin genel veri kalitesini iyileştirmek için WinPure gibi veri kalitesi yazılım paketlerinden yararlanan şirketler de vardır.




Veri doğruluğu, yalnızca BT için değil, tüm departmanlar için çok önemlidir. Örneğin, muhasebe ve finansta yanlış rakamlar bütçeleri ve tahmin modellerini geçersiz kılabilir. Kampanya ve stratejilerin doğru tüketici bilgilerine dayandırılması gereken pazarlama departmanları için de önemlidir. İK departmanında, çalışan bilgilerinin doğru olması önemlidir, böylece doğru kişiler doğru tazminat paketlerini ve sosyal yardımları alır. Son olarak, BT ekipleri görevlerini yerine getirirken büyük ölçüde doğru verilere güvenir.

Şirketler veri doğruluğunu nasıl sağlayabilir?


Veri doğruluğu bir gecede olmaz. Şirketlerin doğru verilere sahip olduklarından emin olmalarına yardımcı olabilecek araçlara, eğitime ve süreçlerin ve politikaların geliştirilmesine yatırım yapması gerekir.

Veri doğruluğu göz korkutucu bir görev gibi görünse de, stratejik olarak ve küçük parçalar halinde yapılabilir. Veri doğruluğundaki amaç %100 mükemmel veri değildir - amaç, amaçlanan bir amaç için kullanılabilir ve güvenilir verilere sahip olmaktır.

Makroya geçmeden mikro düzeyde veri doğruluğunu sağlayabilirsiniz. Bu, temel iş operasyonlarınız için en kritik olan verilerle başlayabileceğiniz anlamına gelir; örneğin, CRM verilerinizle başlayın. Güvenebileceğiniz verileriniz var mı? Ekibiniz ertesi gün bir pazarlama kampanyası başlatacak olsaydı, verileri temizlemek ve tekilleştirmek için zaman harcamak zorunda kalır mıydı? Ekipleriniz çalışacak doğru türde verilere sahip değilse para ve emek, yoksa zaman ve kaynak israfına neden olurlar. Daha da kötüsü, müşterileri birden çok e-postayla veya yazım hataları ve adlardaki hatalarla rahatsız edebilirler.




Çoğu satış ve pazarlama çalışanı, bir kampanyada kullanmadan önce her gün saatlerce Excel'deki CRM verilerini temizlemeye çalışır. Bu sadece boşa giden bir çaba değil, aynı zamanda verileri işlemenin gelişigüzel bir yoludur.

Peki mikro düzeyde veri doğruluğunu nasıl en üst düzeye çıkarırsınız? Veri temizliği için en iyi uygulamaları sağlayarak.

Veri Temizleme için En İyi Uygulamalar Nelerdir?

Veri temizleme yalnızca bir BT görevi değildir. Aynı zamanda bir ticari operasyondur. Veri temizliği için aşağıdaki en iyi on uygulama, hem BT hem de iş departmanlarının çaba göstermesini gerektirir.

1. Bir Veri Kalitesi Yazılımına Yatırım Yapın: Veri kalitesi yazılımı, birçok veri temizleme sürecini otomatikleştirmeye yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Veri kümenizdeki tutarsızlıkları, tekrarları ve hataları belirleyip kaldırabilir. Örneğin, popüler bir veri kalitesi aracı, adres bilgilerini doğrulamak, yinelenen kayıtları tespit etmek ve tutarlılık kontrolleri için temel metin analizi yapmak için kullanılabilen WinPure Clean & Match'tir.

2. Dahili Veri Sözlüğü Oluşturun: Dahili veri sözlüğü, kuruluş genelinde farklı türdeki verileri standart bir şekilde düzenlemeye yardımcı olan bir belgedir. Ekipler birden fazla veri tabanı veya sistemle çalışırken ve veri toplama süreçlerinde tekdüzelik sağlamaları gerektiğinde en çok yardımcı olur. Örneğin, bir kuruluş müşteri adreslerini topluyorsa sokak adresi, şehir, eyalet/il, posta kodu vb. alanları içeren dahili bir sözlük oluşturabilir.




3. Standartlaştırılmış Adlandırma Kurallarını Kullanın: Normalleştirme veya standartlaştırma olarak da adlandırılan bunlar, belirli terimlerin bir veritabanı veya sistem içinde temsil edilme şeklini birleştirmek için kullandığınız kurallardır. Örneğin, müşteri bilgilerini topluyorsanız, "fname_lname" veya "ad-soyad" yerine "Ad_Soyad" gibi bir kural kullanabilirsiniz. Bu, birden çok farklı adlandırma yapısını ayrıştırmak zorunda kalmadan veritabanınızda hızlı bir şekilde arama yapmayı kolaylaştırır.

4. Veri Girişlerini Manuel Olarak Doğrulayın: Otomatik doğrulama araçları hataları yakalamaya yardımcı olsa da, doğruluğu sağlamak için zaman zaman girişleri manuel olarak gözden geçirmek önemlidir – özellikle de küçük hataların bile ciddi sonuçlara yol açabileceği hassas veya özel müşteri bilgileriyle uğraşıyorsanız daha sonra hat üzerinde yankıları. Ek olarak, manuel incelemeler, otomatik sistemlerin bunları ilk etapta geçerli girişler olarak tanımadıkları için (yanlış yazımlar gibi) algılayamayacakları yazım hatalarını veya hatalı giriş değerlerini belirlemeye yardımcı olabilir.

5. Yinelenen Girişleri Kaldırın: Yinelenen kayıtları veri kümenizden kaldırmak, veri kümenizin temiz kalmasına yardımcı olurken doğru içgörüler sağlar. Kopyaları hızlı bir şekilde bulmak için tam eşleşmeler yerine bulanık eşleştirme algoritmaları kullanmayı düşünebilirsiniz. Bulanık eşleştirme, tek bir özellik yerine mevcut tüm özelliklere bakar ve girişler arasındaki küçük farklılıklardan bağımsız olarak gerçek kopyaları bulmada çok daha etkili olur (örneğin, aynı adreste yaşayan ancak adlarını farklı yazan iki kişi). Ek olarak birçok yazılım paketi, kullanıcı tanımlı kurallara dayalı olarak yinelenen girişleri otomatik olarak kaldırmak için önceden oluşturulmuş işlevsellik sunar - bu, manuel incelemeler yapmak için çok fazla zaman harcamak zorunda kalmadan veritabanlarını temiz tutmak isteyen kuruluşlar için kolay bir yol sağlar!

Bu temel veri temizleme uygulamalarının maliyeti çok yüksek değil. Ekibinizin doğru verilere erişmesini sağlamak için ihtiyacınız olan tek şey verimli bir çözüm ve veri temizleme konusunda temel eğitimdir. Bu strateji mikro düzeyde işe yaradığında, onu makro düzeye ölçeklendirebilirsiniz.

Çözüm

Sonuç olarak, veri doğruluğu iş operasyonlarının önemli bir parçasıdır. En iyi uygulamalar yaklaşımıyla verilerinizin mümkün olduğunca doğru olduğundan emin olmalısınız; veri kaynaklarını doğrulamak, verileri düzenli olarak temizlemek, potansiyel hataları belirlemek ve anormallikleri işaretlemek için izleme sistemleri oluşturmak gibi. Kuruluşlar bunu yaparak maliyetli hatalardan kaçınabilir ve topladıkları veri kümelerinden daha güvenilir içgörüler oluşturabilir. Doğru araçlar ve süreçler uygulandığında, kuruluşlar veri kümelerinin güncel ve doğru olduğundan emin olabilirler. Veri temizleme, sonradan akla gelen bir şey olarak görülmemeli, veri odaklı herhangi bir projenin başarısını sağlamak için kritik bir adım olarak görülmelidir. Ayrıca, düzenli bakım ile kuruluşlar, veri kümelerinin zaman içinde temiz ve hatasız kalmasını da sağlayabilir.