جودة البيانات: أفضل طريقة لاستعادة الثقة في بياناتك

تجمع الشركات البيانات للحصول على رؤى قائمة على الأدلة. ومع ذلك ، فإن 75٪ من صانعي القرار الرئيسيين لا يثقون ببياناتهم. علاوة على ذلك ، لا يزال ما يقرب من نصف الموظفين يتخذون قرارات بناءً على المشاعر الغريزية.

ولكن إذا أرادت الشركات أن يكون للبيانات تأثير إيجابي على الإيرادات ونمو الأعمال ، فيجب إنشاء عمليات جودة البيانات. ستمنح هذه العمليات مزيدًا من الثقة للموظفين وصناع القرار وتمكنهم من الاعتماد على البيانات عند اتخاذ قرارات العمل.

الماخذ الرئيسية

• تحسين جودة البيانات من خلال تنظيفها عند نقطة الجمع. هذا يلغي الحاجة إلى تنظيف البيانات أسفل الخط.
• بيانات الجودة لها سبعة أبعاد رئيسية: الدقة ، والاكتمال ، والاتساق ، والصلاحية ، والتفرد ، والنزاهة ، والتوقيت.
• العمليات الأربع لتحسين جودة البيانات هي تحديد سمات البيانات ، وإدارة البيانات ، وتنقية البيانات ، وتوحيد البيانات. يمكن القيام بذلك يدويًا ولكن القيام بذلك يفتح نافذة للخطأ البشري. تعمل أداة مثل Improvado على أتمتة هذه العمليات وتبسيطها.
• بالإضافة إلى استخدام أبعاد الجودة لقياس جودة البيانات ، أضف مقاييس الإنتاجية والمشاركة في المزيج من أجل عملية قياس جودة البيانات الشاملة.
• تساعد جودة البيانات على جعل عمليات التسويق والمبيعات شفافة وتحسن التعاون متعدد الوظائف.

ما هي جودة البيانات؟

البيانات هي الزيت الجديد. ومثل النفط الذي لا قيمة له عند عدم تكريره ، فإن البيانات لا قيمة لها حتى تصبح شيئًا قابلاً للاستخدام. لسوء الحظ ، البيانات هشة ويمكن تلوثها بسهولة.

تضمن جودة البيانات عدم حدوث ذلك. إنها العملية التي تقيّم البيانات وتضمن دقتها وخلوها من الأخطاء وتُظهر الصورة المناسبة للرؤى التي تهمك أنت وعملك.

ما الذي يحدد جودة البيانات؟

يوجد أكثر من 60 بُعدًا لجودة البيانات. ولكن ، من الناحية العملية ، تهتم معظم فرق البيانات بسبعة.

1. الدقة

يشير بُعد جودة البيانات هذا إلى دقة البيانات وصحتها. الهدف من الدقة هو إنتاج بيانات خالية من الأخطاء تعكس ما يحدث بالفعل.

يعتبر هذا بشكل عام أهم بُعد لبيانات الجودة.

2. الاكتمال

عندما تتضمن البيانات جميع المعلومات المطلوبة للغرض المقصود منها ، فإنها تعتبر كاملة. يمكن أن يختلف الاكتمال اعتمادًا على الغرض من البيانات التي تم جمعها.

على سبيل المثال ، لنفترض أن الهدف من البيانات التي تم جمعها هو تحويل العملاء المحتملين إلى مبيعات. إذا كان فريق التسويق يجمع الأسماء ورسائل البريد الإلكتروني فقط - لكن فريق المبيعات يحتاج إلى أرقام هواتف لإجراء مكالمات تجريبية - فإن البيانات التي لديك تعتبر غير كاملة.

3. الاتساق

يجب أن تكون البيانات عبر قواعد البيانات المختلفة متسقة لمنع أخطاء البيانات باستمرار.

إذا سجل برنامج التسويق عبر البريد الإلكتروني تغييرًا في عنوان البريد الإلكتروني للعميل ، فيجب أن ينعكس هذا التغيير أيضًا في برنامج إدارة علاقات العملاء (CRM). قد يؤدي عدم القيام بذلك إلى مشاكل مع إشعارات الفوترة.

4. الصلاحية

تشير صلاحية البيانات إلى اتساق قيم البيانات على النحو المحدد من قبل الشركة.

على سبيل المثال ، قد تقوم شركة مقرها أوروبا بتنسيق التواريخ باستخدام تنسيق dd-mm-yyyy (12 سبتمبر 2022). ولكن إذا أضاف شخص ما إدخالًا كتابيًا باستخدام التنسيق mm-dd-yyyy (12 سبتمبر 2022) ، فلن تعد هذه البيانات صالحة.

5. التفرد

يعني التفرد عدم وجود تكرار أو تداخل للبيانات عبر أي مجموعات بيانات.

لنفترض أن أحد الاحتمالات يوقع على مغناطيس رئيسي مثل JH Watson. إذا قاموا بعد ذلك بكتابة اسمهم كـ John H. Watson عند شراء برنامجك ، فيجب إدخال هذا كشخص واحد في قاعدة البيانات الخاصة بك.

6. النزاهة

يشير هذا البُعد إلى الحفاظ على البيانات عبر دورة حياتها بأكملها أثناء انتقالها عبر الأنظمة والأقسام المختلفة في مؤسستك. وهذا يعني أيضًا أن هناك عمليات قائمة لمنع العبث بالبيانات.

7. حسن التوقيت

تعني دقة توقيت البيانات أن البيانات متاحة كلما دعت الحاجة إليها.

يجب أن تكون البيانات المالية السنوية ، على سبيل المثال ، جاهزة عندما يحتاج إليها المحاسبون. إذا لم تكن كذلك ، فإنها لا تفي بمتطلبات بُعد توقيت البيانات.

فوائد جودة البيانات

لبيانات الجودة تأثير إيجابي على عمليات المؤسسة وقيمتها الإجمالية كعمل تجاري.

عندما تكون عمليات بيانات الجودة في مكانها الصحيح - ويتم توصيل ذلك إلى صانعي القرار - يتم استخدام البيانات بشكل أكبر وتصبح في النهاية أساس قرارات العمل والابتكارات.

يزيد من ربحية الأعمال والإيرادات لأن صانعي القرار يحصلون على رؤى أسرع. كما أنه يحسن أداء الأعمال حيث لا يضيع الناس الوقت في تصحيح البيانات وتسويتها.

أهمية جودة البيانات للمبيعات والتسويق وفرق إدارة العملاء

تعزز جودة البيانات التوافق بين الإدارات المختلفة وبياناتها مع منع أي أخطاء أو تناقضات.

هذا يجعل التعاون بين الأقسام أسهل. هناك شفافية في جميع جهود المبيعات والتسويق ، ويحصل كل شخص على نظرة شاملة وجزئية للعملاء ورحلتهم طوال دورة الحياة.

ما هو أسوأ ما يمكن أن يحدث عندما لا تكون عمليات البيانات في مكانها الصحيح؟

لقد سمعنا عن العديد من الشركات التي تعرضت للعنف بسبب البيانات السيئة.

على سبيل المثال ، تعترف Samsung بخسارة 105 مليار دولار عندما ارتكب أحد الموظفين خطأً بسبب ضعف تدابير أمان البيانات. أجرت أوبر أجورًا أقل من سائقيها لسنوات عديدة بسبب خطأ محاسبي. أنفقت خدمة البريد الأمريكية حوالي 1.5 مليار دولار على معالجة رسائل البريد الإلكتروني غير القابلة للتسليم.

وماذا عن القصص العديدة التي نسمعها عن حوادث فرق التسويق والمبيعات بسبب البيانات السيئة؟ تشمل بعض الأنواع الشائعة ما يلي:

• يرسل فريق التسويق رسائل بريد إلكتروني تم تصنيفها بشكل غير صحيح - مما يؤدي إلى تدمير ثقة العلامة التجارية ، على الأقل.
• يستهدف فريق الدفع بالنقرة (PPC) شريحة السوق الخاطئة - والتي ينتهي بها الأمر إلى أن تكون مكلفة للغاية.
• يقوم فريق المبيعات بالاتصال بأرقام هواتف غير صحيحة أو غير موجودة - مما يؤثر على كفاءتها.
• قام فريق خدمة العملاء بفواتير العملاء مرتين بسبب الإدخالات المكررة - مما أدى إلى غضب العملاء.

كل هذا يوضح كيف يمكن للبيانات السيئة أن تضع الشركات في مأزق.

لهذا السبب يجب أن تكون بيانات الجودة أولوية لأي عمل يستخدم البيانات كحجر زاوية لقرارات وأنشطة الأعمال. ستمنحهم البيانات عالية الجودة صورة حقيقية لما فعلوه بالضبط ، وما يمكن أن يحدث ، وما يمكنهم فعله لزيادة الإيرادات.

كيفية قياس جودة البيانات

في الوقت الحالي ، لا يوجد معيار ثابت لقياس جودة البيانات. يجب على المنظمات وضع مبادئها التوجيهية ووضع خطوط الأساس والتوقعات حول إدارة البيانات والحوكمة.

بشكل عام ، يتم استخدام أبعاد جودة البيانات كمقاييس. يتم تعيين وزن ومستوى أهمية لكل مقياس حسب الصناعة أو الغرض من مجموعة البيانات. على سبيل المثال ، تضع الصناعة المالية قيمة أعلى للصلاحية بينما تعطي الصناعة الصيدلانية الأولوية للدقة.

يوصي Mikkel Dengse بتجاوز قياس جودة البيانات وإضافة مقاييس الإنتاجية والمشاركة إلى هذا المزيج.

تقيس الإنتاجية كفاءة الوقت المستغرق في إدارة البيانات بينما تضمن المشاركة أن تكون تقارير البيانات متاحة متى احتاجها المستخدم النهائي.

كيفية تحسين جودة البيانات

أولاً ، يحتاج كل شخص يتعامل مع البيانات إلى تحمل المسؤولية الكاملة عن جودة البيانات. وهذا يشمل منشئي البيانات (الذين ينشئون البيانات) ومستخدمي البيانات (أولئك الذين يستخدمون البيانات).

يجب على مستخدمي البيانات أن يبلغوا بوضوح نوع البيانات التي يحتاجون إليها حتى يتمكن منشئو البيانات من التركيز على توفير البيانات التي تلبي تلك الاحتياجات.

بمجرد أن يصبح هذا واضحًا ، يمكنك المتابعة لتحسين جودة البيانات.

ولكن من أين تبدأ؟

لتحسين جودة البيانات ، يجب أن تبدأ من الجذر وتسمح فقط للبيانات عالية الجودة بإدخال قاعدة البيانات الخاصة بك. هذا يقلل ، إن لم يكن يلغي ، الحاجة إلى فحص جودة البيانات باستمرار.

لكن هذا يطرح السؤال: ماذا عن البيانات التي لديك بالفعل؟ كيف تنظيفه؟

فيما يلي أربع عمليات لتحسين البيانات لتصحيح أي مشكلات تتعلق بالجودة في البيانات الحالية.

تنميط البيانات

تصنيف البيانات هو الخطوة الأولى لتحسين جودة البيانات. إنها عملية مراجعة البيانات وفحصها لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها أو المعلومات المفقودة أو التكرار.

عندما يتم إجراؤها يدويًا ، يمكن أن تستغرق العملية وقتًا طويلاً وتستهلك الكثير من التكلفة - ناهيك عن كونها عرضة للخطأ البشري. ومع ذلك ، يمكن لأدوات تكامل البيانات تسريع وتحسين دقة العملية.

مراقبة البيانات

يجب تعيين أدوار محددة للأشخاص في المؤسسة عند التعامل مع بيانات الشركة.

هذا هو دور حوكمة البيانات - عملية تنظيم البيانات وإدارتها بحيث تكون القواعد واضحة بشأن من يمكنه الوصول إليها ، والإجراءات التي يمكنهم اتخاذها ، والطرق التي يمكنهم استخدامها. هذا يقلل من الخطأ البشري مع توفير وصول كافٍ للأشخاص للقيام بوظائفهم.

تطهير البيانات

البيانات التي لم تعد تخدم أهداف العمل يجب إزالتها من خلال تطهير البيانات - أو أنها ستلوث بياناتك. تزيل هذه العملية البيانات الزائدة وغير الدقيقة وغير الكاملة.

توحيد البيانات

يمكن أن تأتي البيانات من العديد من المصادر المختلفة. على سبيل المثال ، بالنسبة لفرق التسويق والمبيعات ، قد تأتي البيانات من برنامج البريد الإلكتروني الخاص بك ، و Google Analytics ، وأداة CRM ، ومنصات الإعلانات مثل Facebook و Google Ads.

من خلال توحيد البيانات ، يمكنك محاذاة جميع البيانات التي تم جمعها من هذه الأماكن المختلفة ومنع التباين في البيانات. هذا يجعل التعاون بين الأقسام ومشاركة الأفكار أكثر سلاسة وأسرع.

تتمثل إحدى الطرق السهلة لتوحيد البيانات في استخدام أدوات التشغيل الآلي مثل Improvado التي تستخرج البيانات من أكثر من 300 مصدر للتسويق والمبيعات.

دورك

نحن نعيش في عالم يحركه البيانات. تتمتع الشركات التي لديها بيانات عالية الجودة وتعرف ماذا تفعل بها بالعديد من الفوائد. إنهم الأشخاص الذين يمكنهم التوسع بشكل أسرع وترك جميع منافسيهم وراءهم.

إذا لم يكن لديك حتى الآن إدارة جودة البيانات - فهذا هو أفضل وقت للاستثمار في جودة البيانات الخاصة بك.