Kebersihan Data: Memastikan Wawasan yang Akurat dan Dapat Ditindaklanjuti

Mengapa pemasar harus peduli dengan kondisi data dan konsep seperti kebersihan data?

Jawaban singkatnya: Kebersihan data yang tepat memastikan bahwa semua upaya pemasaran didasarkan pada wawasan yang akurat dan terkini. Hal ini, pada gilirannya, meningkatkan efektivitas kampanye dan meningkatkan ROI.

Panduan ini memberikan jawaban panjang atas pertanyaan tersebut, mencakup segala hal mulai dari apa itu kebersihan data, teknik dan praktik apa yang tercakup di dalamnya, dan bagaimana menerapkannya di organisasi Anda.

Apa itu Kebersihan Data?

Praktik kebersihan data yang tepat memastikan bahwa upaya pemasaran didasarkan pada data yang akurat dan terkini, sehingga menghasilkan penargetan pelanggan yang lebih baik, kampanye yang lebih efektif, dan ROI yang lebih tinggi. Dengan mempertahankan kualitas data yang tinggi, pemasar dapat menghindari kesalahan, mengurangi pembelanjaan yang sia-sia, dan meningkatkan kinerja kampanye secara keseluruhan.

Apa Perbedaan Antara Kualitas Data dan Kebersihan Data?

Kualitas data mengacu pada kesehatan data secara keseluruhan, memastikan data tersebut akurat, lengkap, andal, dan relevan dengan tujuan penggunaannya. Kebersihan data, di sisi lain, adalah bagian dari kualitas data yang berfokus secara khusus pada proses pembersihan dan pemeliharaan data.

Meskipun kualitas data mencakup spektrum yang lebih luas , termasuk tata kelola data dan praktik manajemen, kebersihan data lebih berkaitan dengan aktivitas rutin yang diperlukan untuk menjaga data bebas dari kesalahan dan terkini.

Pentingnya Kebersihan Data

Kualitas data yang buruk dapat menimbulkan dampak finansial dan operasional yang signifikan pada suatu organisasi. Hal ini mempengaruhi pengambilan keputusan, efisiensi, dan kepuasan pelanggan, sehingga menimbulkan biaya yang besar.

Kualitas data yang buruk menyebabkan inefisiensi operasional dengan meningkatkan waktu dan sumber daya yang dibutuhkan untuk mengelola dan memperbaiki masalah data. Hal ini dapat menyebabkan bisnis kehilangan peluang penting sebagai akibat dari kampanye pemasaran yang tidak efektif, strategi penjualan yang salah arah, dan analisis pasar yang salah.

Menjaga kebersihan data sangat penting untuk memastikan data Anda akurat, andal, dan dapat ditindaklanjuti. Ini memainkan peran penting dalam berbagai aspek operasi bisnis:

• Pengambilan keputusan berdasarkan data: Data yang akurat adalah dasar pengambilan keputusan yang efektif. Ketika data bersih dan dapat diandalkan, data tersebut memberikan dasar yang kuat untuk pengambilan keputusan strategis.
• Pengalaman pelanggan yang ditingkatkan: Data yang bersih memungkinkan komunikasi yang dipersonalisasi dan tepat waktu dengan pelanggan. Data pelanggan yang akurat dan terkini memungkinkan kampanye pemasaran yang disesuaikan, sehingga menghasilkan keterlibatan dan kepuasan yang lebih tinggi.
• Melindungi reputasi merek: Informasi yang tidak akurat atau ketinggalan jaman dapat menyebabkan miskomunikasi dan kesalahan yang merusak kepercayaan pelanggan.
• Kepatuhan terhadap peraturan: Kebersihan data sangat penting untuk kepatuhan terhadap peraturan perlindungan data seperti GDPR dan CCPA. Praktik kebersihan data yang teratur membantu organisasi memenuhi persyaratan ini, menghindari sanksi hukum, dan menjaga kepercayaan pelanggan.

Bagaimana Cara Memeriksa Kebersihan Data?

Sekarang setelah Anda mengetahui apa itu kebersihan data, apa sebenarnya maksudnya dalam praktik? Berikut daftar singkat tindakan yang perlu Anda ambil untuk memeriksa kebersihan data Anda.

1. Melakukan Audit Data Secara Reguler

Audit data rutin melibatkan peninjauan kumpulan data Anda secara sistematis untuk mengidentifikasi dan memperbaiki ketidakakuratan, inkonsistensi, dan kesenjangan.

Gunakan alat otomatis untuk memindai catatan duplikat, memastikan bahwa setiap entri unik dan akurat. Validasi bidang data untuk konsistensi, seperti memeriksa apakah alamat email mengikuti format standar, nomor telepon diformat dengan benar, dan informasi pelanggan lengkap dan terkini.

Dokumentasikan setiap masalah yang ditemukan selama audit dan uraikan langkah-langkah yang diambil untuk memperbaikinya. Dokumentasi ini membantu melacak masalah yang berulang dan memberikan catatan peningkatan kualitas data dari waktu ke waktu.

2. Pantau Praktik Entri Data

Memantau praktik entri data adalah langkah penting dalam menjaga kebersihan data. Hal ini melibatkan penerapan protokol dan pedoman untuk memastikan bahwa data dimasukkan dengan benar dan konsisten sejak awal. Prosedur ini harus mencakup instruksi yang jelas tentang cara memasukkan kolom data, seperti nama pelanggan, alamat, alamat email, dan nomor telepon, untuk mencegah inkonsistensi dan kesalahan.

Improvado dapat menyederhanakan pemantauan praktik entri data melalui otomatisasi agregasi dan transformasi data. Dengan mengotomatiskan pengumpulan dan pemrosesan data dari berbagai sumber, Improvado memastikan bahwa data diformat secara konsisten dan diintegrasikan secara akurat ke dalam sistem pemasaran Anda. Hal ini mengurangi upaya manual yang diperlukan untuk entri data dan meminimalkan potensi kesalahan manusia.

3. Tinjau Proses Integrasi Data

Tinjau proses integrasi data secara berkala untuk memastikan konsistensi dan akurasi di semua platform.

Untuk meninjau proses integrasi data secara efektif, pertimbangkan hal berikut:

• Pastikan bidang data dari sumber berbeda dipetakan dengan benar satu sama lain. Misalnya, platform iklan yang berbeda mungkin mengkategorikan data pengeluaran secara berbeda.
• Terapkan pemeriksaan konsistensi untuk memverifikasi bahwa data diproses secara seragam. Hal ini termasuk memastikan bahwa format data, unit, dan konvensi penamaan distandarisasi selama proses integrasi.
• Lakukan audit rutin terhadap proses integrasi untuk mengidentifikasi dan mengatasi masalah apa pun. Hal ini dapat mencakup peninjauan log kesalahan, pemantauan aliran data, dan pengujian titik integrasi untuk memastikan pengoperasian yang lancar.

Sekali lagi, platform pengelolaan data pemasaran seperti Improvado dapat menyederhanakan proses ini dengan mengotomatiskan proses pengumpulan, pemetaan, dan harmonisasi data. Improvado menyediakan mesin transformasi data tingkat perusahaan yang menghadirkan data khusus pendapatan yang berbeda ke dalam kumpulan data terpadu dan mempersiapkannya untuk kasus penggunaan analitik tertentu.

4. Menerapkan Peringatan Otomatis

Siapkan peringatan otomatis untuk mengidentifikasi dan mengatasi masalah data dengan cepat. Tentukan kriteria peringatan berdasarkan perbedaan, seperti tingginya jumlah email yang terpental. Alat pemantauan dapat mengirimkan peringatan ketika masalah terdeteksi, sehingga memungkinkan penyelesaian yang cepat.

Selain itu, sederhanakan proses dengan mengintegrasikan solusi perangkat lunak manajemen kualitas data otomatis seperti Cerebro. Cerebro adalah layanan manajemen kampanye dan tata kelola data bertenaga AI yang secara otomatis memvalidasi konsistensi data Anda dan memberi tahu Anda jika ada anomali dan perbedaan data.

Praktik Terbaik Kebersihan Data

Menerapkan praktik kebersihan data yang kuat sangat penting untuk menjaga integritas data dan memastikan wawasan yang andal dan dapat ditindaklanjuti.

Menetapkan Kebijakan Tata Kelola Data

Membuat dan menegakkan kebijakan tata kelola data sangat penting untuk menjaga kualitas data. Kebijakan ini menetapkan tanggung jawab, standar, dan prosedur pengelolaan data untuk memastikan keakuratan dan keamanan data. Tata kelola data mencakup penetapan aturan untuk akses, penggunaan, dan pembagian data dalam organisasi.

Contoh integritas akses pengguna adalah fitur seperti Improvado Workspaces. Ruang kerja memungkinkan pengguna membuat lingkungan anak terpisah dalam satu akun induk yang menyeluruh. Setiap ruang kerja dapat disesuaikan dengan akun, klien, atau sumber data tertentu, dan admin dapat mengelola siapa yang memiliki akses ke data tertentu.

Menerapkan Metrik Kualitas Data

Menggunakan metrik kualitas data untuk memantau dan mengevaluasi upaya kebersihan data membantu mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan. Metrik seperti keakuratan, kelengkapan, konsistensi, dan ketepatan waktu data memberikan gambaran yang jelas tentang kualitas data dan memandu tindakan perbaikan.

Mendorong Budaya Berbasis Data

Menumbuhkan budaya berbasis data dalam organisasi menekankan pentingnya kualitas data dan mendorong praktik terbaik dalam pengelolaan data. Hal ini mencakup peningkatan penggunaan data dalam pengambilan keputusan dan memastikan bahwa seluruh karyawan memahami nilai data yang akurat dan andal.

Berikut beberapa langkah praktis dan contoh untuk menumbuhkan budaya kualitas data:

• Dukungan dan advokasi kepemimpinan : Para pemimpin senior harus secara aktif mendukung dan mengadvokasi inisiatif kualitas data. Hal ini dapat melibatkan penggabungan metrik kualitas data ke dalam KPI untuk peran kepemimpinan, yang menyoroti pentingnya data yang akurat dalam mencapai tujuan bisnis.
• Program pengelolaan data : Menetapkan program pengelolaan data di mana individu atau tim tertentu bertanggung jawab untuk menjaga kualitas data dalam domain mereka. Misalnya, pengelola data di departemen pemasaran dapat mengawasi keakuratan data pelanggan dan metrik kampanye, memastikan bahwa semua proses terkait data mematuhi standar yang ditentukan.
• Demokratisasikan akses ke data: Dorong tim pemasaran untuk mendukung strategi dan kampanye mereka dengan wawasan data. Misalnya, alat analisis pemrosesan bahasa alami membantu pengguna teknis dan non-teknis dengan mudah menanyakan data dan menemukan titik data untuk mendukung keputusan mereka. Alat-alat ini didukung oleh AI dan memungkinkan eksplorasi data dengan bahasa sederhana.

Teknik Tingkat Lanjut dalam Kebersihan Data

Menerapkan teknik-teknik canggih dalam kebersihan data memastikan tingkat kualitas data yang lebih tinggi, memungkinkan analisis yang lebih akurat dan pengambilan keputusan yang lebih baik. Teknik-teknik ini melampaui praktik dasar:

• Pelacakan silsilah data : Melacak siklus hidup data mulai dari pembuatan hingga penghapusan, memastikan transparansi dan akuntabilitas di setiap tahap. Alat silsilah data membantu memantau perubahan dan transformasi, sehingga lebih mudah untuk melacak dan memperbaiki kesalahan.
• Manajemen metadata : Menerapkan praktik manajemen metadata untuk menjaga informasi terperinci tentang data Anda. Metadata memberikan konteks, meningkatkan kemampuan data untuk ditemukan, dan mendukung pengelolaan kualitas data yang lebih baik.
• Penyembunyian data : Lindungi informasi sensitif dengan menggunakan teknik penyembunyian data. Proses ini melibatkan perubahan data untuk melindungi kerahasiaannya sekaligus menjaga kegunaannya untuk pengujian dan analisis.
• Segmentasi data : Menerapkan segmentasi data untuk mengkategorikan dan mengisolasi kumpulan data yang berbeda. Hal ini membantu mengelola data dengan lebih efisien dan memungkinkan upaya pembersihan dan validasi yang ditargetkan.
• Pencadangan dan rencana pemulihan rutin : Pastikan pencadangan data rutin dilakukan dan terdapat rencana pemulihan yang kuat. Hal ini melindungi terhadap kehilangan dan kerusakan data, memastikan bahwa data bersih selalu tersedia.

Praktik-praktik ini menambah tingkat keamanan dan pengawasan tambahan. Namun jangan kewalahan dengan banyaknya praktik dan alat baru, mulailah dari awal dan tingkatkan praktik satu demi satu.

Mengintegrasikan Peningkatan untuk Peningkatan Kebersihan Data

Mengintegrasikan Improvado ke dalam alur kerja manajemen data Anda menawarkan peningkatan signifikan terhadap kebersihan data dengan mengotomatiskan agregasi, transformasi, dan validasi data dari berbagai platform pemasaran. Otomatisasi ini memastikan data Anda diformat secara konsisten dan terkini, sehingga mengurangi risiko kesalahan yang dapat timbul dari penanganan data manual. Dengan memusatkan pengumpulan data, Improvado membantu menjaga kualitas data tingkat tinggi di semua sumber, sehingga memudahkan analisis dan mendapatkan wawasan yang akurat.

FAQ