最大限度地提高数据准确性：5 个数据清理最佳实践

数据准确性仍然是企业面临的严峻挑战。 营销、销售和其他业务部门一直在与不准确数据的后果作斗争。 可悲的是，这种情况具有讽刺意味。 公司依赖数据，但无法掌握准确的数据。 管理不善的数据会导致错误或不完整的决策，从而浪费时间和金钱。 实现数据准确性需要致力于投资数据清理工具和实践。

本文将讨论数据准确性的重要性和一些最佳数据清理实践，以确保您的数据可用且可靠。

数据准确性是什么意思？

数据准确性是衡量数据集中的数据代表现实世界实体的程度。 这是一个重要的指标，可以让您了解数据在提供准确信息方面的地位。

为什么数据准确性很重要？

数据准确性与其说是业务问题，不如说是技术问题。 各种规模的企业都感受到了它的重要性。 逻辑很简单； 拥有准确的数据有助于确保运营顺利进行，并根据最新信息做出决策。 例如，如果一家企业想要根据客户反馈或产品性能做出决策，它就需要访问准确的记录——例如更新的电子邮件地址、电话号码或地址数据。 如果这些记录不准确，可能会导致负责的团队得出错误的结论或实施错误的策略。 此外，不准确的数据还会导致欺诈、法律诉讼和合规风险等问题。

许多公司尝试手动处理他们的数据，这很耗时，但有些公司利用 WinPure 等数据质量软件套件来进行更准确的数据清理、重复数据删除并提高公司的整体数据质量。

数据准确性对所有部门都至关重要，而不仅仅是 IT。 例如，在会计和金融领域，不准确的数字可能会影响预算和预测模型。 这对于营销部门也很重要，营销部门的活动和策略应基于准确的消费者信息。 在人力资源部门，准确的员工信息非常重要，这样才能让合适的人获得正确的薪酬待遇和福利。 最后，IT 团队在履行职责时严重依赖准确的数据。

企业如何保证数据的准确性？

数据准确性不会在一夜之间发生。 公司需要投资于工具、培训以及流程和政策的开发，以帮助他们确保拥有准确的数据。

虽然数据准确性似乎是一项艰巨的任务，但它可以有策略地分批完成。 数据准确性的目标不是 100% 完美的数据——目标是为预期目的提供可用且可靠的数据。

在转向宏观之前，您可以确保微观层面的数据准确性。 这意味着您可以从对您的核心业务运营最关键的数据开始——例如从您的 CRM 数据开始。 您有可以信任的数据吗？ 如果您的团队要在第二天开始营销活动，他们是否必须花时间清理和删除重复数据？ 如果您的团队没有合适的数据可供使用，他们最终会浪费金钱和精力，如果没有的话，也会浪费时间和资源。 更糟糕的是，它们甚至可能让客户对多封电子邮件或名称中的拼写错误和错误感到恼火。

大多数销售和营销员工每天都会花费数小时尝试在 Excel 上清理 CRM 数据，然后再将其用于营销活动。 这不仅是浪费精力，而且是一种随意的数据处理方式。

那么如何在微观层面最大限度地提高数据准确性呢？ 通过确保数据清理的最佳实践。

数据清理的最佳实践是什么

数据清理不仅仅是一项 IT 任务。 这也是一种商业运作。 以下十大最佳数据清理最佳实践需要 IT 和业务部门共同努力。

1. 投资数据质量软件：数据质量软件旨在帮助自动化许多数据清理过程。 它可以识别并删除数据集中的不一致、重复和错误。 例如，一种流行的数据质量工具是 WinPure Clean & Match，它可用于验证地址信息、检测重复记录以及执行基本文本分析以进行一致性检查。

2. 创建内部数据字典：内部数据字典是一种文档，有助于在整个组织中以标准化方式组织不同类型的数据。 当团队使用多个数据库或系统并且需要确保数据收集过程的一致性时，它最有用。 例如，如果一个组织收集客户地址，他们可以创建一个内部字典，其中包括街道地址、城市、州/省、邮政编码等字段，s

3. 使用标准化命名约定：也称为规范化或标准化，这些规则用于统一某些术语在数据库或系统中的表示方式。 例如，如果您要收集客户信息，您可以使用“FirstName_LastName”之类的约定，而不是“fname_lname”或“firstname-lastname”。 这使得快速搜索数据库变得更加容易，而无需解析多个不同的命名结构。

4. 手动验证数据输入：虽然自动验证工具可以帮助发现错误，但不时手动检查输入以确保准确性仍然很重要——尤其是当您处理敏感或私人客户信息时，即使是小错误也可能造成严重后果后来的影响。 此外，人工审查可以帮助识别自动系统不会识别的拼写错误或不正确的输入值，因为它们首先不会将它们识别为有效条目（例如拼写错误）。

5. 删除重复条目：从数据集中删除重复记录有助于保持数据清洁，同时确保获得准确的见解。 要快速找到重复项，您可以考虑使用模糊匹配算法而不是精确匹配。 模糊匹配着眼于所有可用的属性，而不仅仅是一个属性，这使得它更有效地找到真正的重复项，而不管条目之间的细微差异（例如，两个人住在同一地址，但他们的名字拼写不同）。 此外，许多软件包提供预建功能，用于根据用户定义的规则自动删除重复条目——为希望保持数据库清洁的组织提供了一种简单的方法，而无需花费太多时间自己进行手动审查！

这些基本的数据清理实践花费不多。 您所需要的只是一个高效的解决方案和有关数据清理的基本培训，以确保您的团队能够访问准确的数据。 一旦此策略在微观层面起作用，您就可以将其扩展到宏观层面。

结论

总而言之，数据准确性是业务运营的重要组成部分。 您必须使用最佳实践方法确保您的数据尽可能准确； 例如验证数据源、定期清理数据、识别潜在错误以及创建用于标记异常的监控系统。 通过这样做，组织可以避免代价高昂的错误并从他们收集的数据集中创建更可靠的见解。 有了正确的工具和流程，组织可以确信他们的数据集是最新的和准确的。 数据清理不应被视为事后的想法，而是确保任何数据驱动项目成功的关键步骤。 此外，通过定期维护，组织还可以确保他们的数据集随着时间的推移保持干净和无错误。