Qualità dei dati: il modo migliore per riconquistare fiducia nei tuoi dati

Le aziende raccolgono dati per ottenere approfondimenti basati sull'evidenza. Eppure, il 75% dei decisori chiave non si fida dei propri dati. Inoltre, quasi la metà dei dipendenti prende ancora decisioni sulla base di sensazioni viscerali.

Ma se le aziende vogliono che i dati abbiano un impatto positivo sui ricavi e sulla crescita aziendale, è necessario stabilire processi di qualità dei dati. Questi processi daranno maggiore fiducia ai dipendenti e ai responsabili delle decisioni e consentiranno loro di fare affidamento sui dati quando prendono decisioni aziendali.

Da asporto chiave

• Migliora la qualità dei dati pulendoli nel punto di raccolta. Ciò elimina la necessità di pulire i dati su tutta la linea.
• I dati di qualità hanno sette dimensioni principali: accuratezza, completezza, coerenza, validità, unicità, integrità e tempestività.
• I quattro processi per migliorare la qualità dei dati sono la profilazione dei dati, la governance dei dati, la pulizia dei dati e la standardizzazione dei dati. Questi possono essere eseguiti manualmente, ma così facendo si apre la finestra sull'errore umano. Uno strumento come Improvado automatizza e semplifica questi processi.
• Oltre a utilizzare le dimensioni della qualità per misurare la qualità dei dati, aggiungi le metriche di produttività e coinvolgimento nel mix per un processo di misurazione della qualità dei dati a tutto tondo.
• La qualità dei dati aiuta a rendere trasparenti i processi di marketing e vendita e migliora la collaborazione interfunzionale.

Che cos'è la qualità dei dati?

I dati sono il nuovo petrolio. E proprio come il petrolio che non ha valore quando non è raffinato, i dati non hanno valore finché non diventano qualcosa di utilizzabile. Sfortunatamente, i dati sono fragili e possono essere facilmente contaminati.

La qualità dei dati garantisce che ciò non accada. È il processo che valuta i dati, garantisce che siano accurati e privi di errori e mostra l'immagine corretta degli insight che interessano te e la tua attività.

Cosa definisce la qualità dei dati?

Esistono oltre 60 dimensioni della qualità dei dati. Ma, in pratica, la maggior parte dei data team si occupa di sette.

1. Precisione

Questa dimensione della qualità dei dati si riferisce all'accuratezza e alla correttezza dei dati. L'obiettivo dell'accuratezza è produrre dati privi di errori che riflettano ciò che sta effettivamente accadendo.

Questa è generalmente considerata la dimensione più importante dei dati di qualità.

2. Completezza

Quando i dati includono tutte le informazioni necessarie per lo scopo previsto, sono considerati completi. La completezza può variare a seconda della finalità dei dati raccolti.

Ad esempio, supponiamo che l'obiettivo dei dati raccolti sia trasformare i lead in vendite. Se il team di marketing raccoglie solo nomi ed e-mail, ma il team di vendita ha bisogno di numeri di telefono per le chiamate dimostrative, i dati che hai sono considerati incompleti.

3. Coerenza

I dati su database diversi devono essere coerenti per evitare errori di dati su tutta la linea.

Se il tuo software di e-mail marketing registra una modifica nell'indirizzo e-mail di un cliente, questa modifica dovrebbe riflettersi anche nel software di gestione delle relazioni con i clienti (CRM). In caso contrario, potrebbero verificarsi problemi con le notifiche di fatturazione.

4. Validità

La validità dei dati si riferisce alla coerenza dei valori dei dati definiti dall'azienda.

Ad esempio, un'azienda con sede in Europa potrebbe formattare le date utilizzando il formato gg-mm-aaaa (12 settembre 2022). Ma se qualcuno aggiunge una voce scrivendo usando il formato mm-gg-aaaa (12 settembre 2022), allora questi dati non sono più validi.

5. Unicità

Unicità significa che non ci sono duplicazioni o sovrapposizioni di dati tra i set di dati.

Diciamo che un potenziale cliente si iscrive a un magnete guida come JH Watson. Se poi scrivono il loro nome come John H. Watson quando acquistano il tuo software, questo dovrebbe essere inserito come una sola persona nel tuo database.

6. Integrità

Questa dimensione si riferisce alla conservazione dei dati durante l'intero ciclo di vita mentre si spostano attraverso diversi sistemi e dipartimenti dell'organizzazione. Significa anche che ci sono processi in atto per prevenire la manomissione dei dati.

7. Tempestività

La tempestività dei dati significa che i dati sono disponibili ogni volta che è necessario.

I rendiconti finanziari annuali, ad esempio, dovrebbero essere pronti quando i contabili ne hanno bisogno. In caso contrario, non soddisfa i requisiti della dimensione della tempestività dei dati.

Vantaggi dei dati di qualità

I dati di qualità hanno un impatto positivo sui processi di un'organizzazione e sul suo valore complessivo come azienda.

Quando sono in atto processi di dati di qualità, e questo viene comunicato ai responsabili delle decisioni, i dati vengono utilizzati di più e alla fine diventano la base delle decisioni e delle innovazioni aziendali.

Aumenta la redditività e le entrate aziendali perché i responsabili delle decisioni ottengono informazioni più rapidamente. E migliora anche le prestazioni aziendali poiché le persone non perdono tempo a correggere e riconciliare i dati.

L'importanza della qualità dei dati per i team di vendita, marketing e gestione clienti

La qualità dei dati favorisce l'allineamento tra i diversi reparti e i loro dati, prevenendo errori o incongruenze.

Ciò semplifica la collaborazione tra i reparti. C'è trasparenza in tutte le attività di vendita e marketing e tutti hanno una visione macro e micro dei clienti e del loro percorso durante l'intero ciclo di vita.

Qual è la cosa peggiore che potrebbe accadere quando i processi di dati non sono in atto?

Abbiamo sentito di molte aziende gettate in acque agitate a causa di dati errati.

Ad esempio, Samsung ammette di aver perso 105 miliardi di dollari quando un dipendente ha commesso un errore a causa delle scarse misure di sicurezza dei dati. Uber ha sottopagato i propri autisti per molti anni a causa di un errore contabile. Il servizio postale degli Stati Uniti ha speso circa 1,5 miliardi di dollari per l'elaborazione delle e-mail non recapitate.

E che ne dici delle tante storie che sentiamo di disavventure dei team di marketing e vendita a causa di dati errati? Alcuni comuni includono:

• Il team di marketing sta inviando e-mail etichettate in modo errato, almeno distruggendo la fiducia del marchio.
• Il team PPC sta prendendo di mira il segmento di mercato sbagliato, il che finisce per essere molto costoso.
• Il team di vendita sta chiamando numeri di telefono errati o inesistenti, compromettendo la loro efficienza.
• Il team del servizio clienti ha fatturato i clienti due volte a causa di voci duplicate, con conseguente irritazione dei clienti.

Tutto ciò rende chiaro quanto i dati negativi possano mettere nei guai le aziende.

Ecco perché la qualità dei dati deve essere una priorità per qualsiasi azienda che utilizza i dati come pietra angolare per le decisioni e le attività aziendali. I dati di qualità forniranno loro un quadro reale di ciò che hanno fatto esattamente, cosa potrebbe accadere e cosa potrebbero fare per aumentare le entrate.

Come misurare la qualità dei dati

Al momento, non esiste uno standard stabilito per misurare la qualità dei dati. Le organizzazioni devono stabilire le proprie linee guida e stabilire linee di base e aspettative sulla gestione e la governance dei dati.

In genere, le dimensioni della qualità dei dati vengono utilizzate come metriche. A ciascuna metrica viene assegnato un peso e un livello di importanza a seconda del settore o dello scopo del set di dati. Ad esempio, il settore finanziario attribuisce un valore maggiore alla validità, mentre l'industria farmaceutica dà priorità all'accuratezza.

Mikkel Dengse consiglia di andare oltre la misurazione della qualità dei dati e di aggiungere al mix metriche di produttività e coinvolgimento.

La produttività misura l'efficienza del tempo dedicato alla gestione dei dati, mentre il coinvolgimento garantisce che i report sui dati siano disponibili ogni volta che l'utente finale ne ha bisogno.

Come migliorare la qualità dei dati

In primo luogo, tutti coloro che lavorano con i dati devono assumersi la piena responsabilità della qualità dei dati. Ciò include i creatori dei dati (quelli che creano i dati) e gli utenti dei dati (quelli che utilizzano i dati).

Gli utenti dei dati dovrebbero comunicare chiaramente il tipo di dati di cui hanno bisogno in modo che i creatori di dati possano concentrarsi sulla fornitura di dati che soddisfino tali esigenze.

Una volta che questo è chiaro, puoi procedere per migliorare la qualità dei dati.

Ma da dove inizi?

Per migliorare la qualità dei dati, dovresti iniziare dalla radice e consentire solo ai dati di alta qualità di entrare nel tuo database. Ciò riduce, se non elimina, la necessità di controlli della qualità dei dati su tutta la linea.

Ma questo pone la domanda: che dire dei dati che hai già? Come lo pulisci?

Ecco quattro processi di miglioramento dei dati per correggere eventuali problemi di qualità con i dati correnti.

Profilazione dei dati

La profilazione dei dati è il primo passo per migliorare la qualità dei dati. È il processo di revisione ed esame dei dati per risolvere eventuali errori, informazioni mancanti o ridondanze.

Se eseguito manualmente, il processo può richiedere molto tempo e denaro, per non parlare della tendenza all'errore umano. Tuttavia, gli strumenti di integrazione dei dati possono accelerare e migliorare l'accuratezza del processo.

Governance dei dati

Alle persone nell'organizzazione devono essere assegnati ruoli specifici ogni volta che gestiscono i dati aziendali.

Questo è il ruolo della governance dei dati: il processo di organizzazione e gestione dei dati in modo che le regole siano chiare su chi può accedervi, quali azioni possono intraprendere e quali metodi possono utilizzare. Ciò riduce al minimo l'errore umano fornendo al contempo un accesso sufficiente per consentire alle persone di svolgere il proprio lavoro.

Pulizia dei dati

I dati che non soddisfano più gli obiettivi dell'azienda devono essere rimossi attraverso la pulizia dei dati, altrimenti contamineranno i tuoi dati. Questo processo rimuove i dati ridondanti, imprecisi e incompleti.

Standardizzazione dei dati

I dati possono provenire da molte fonti diverse. Ad esempio, per i team di marketing e vendita, i dati potrebbero provenire dal tuo software di posta elettronica, da Google Analytics, dallo strumento CRM e dalle piattaforme pubblicitarie come Facebook e Google Ads.

Attraverso la standardizzazione dei dati, puoi allineare tutti i dati raccolti da questi diversi luoghi e prevenire la disparità di dati. Ciò rende la collaborazione tra i reparti e la condivisione delle informazioni più agevoli e veloci.

Un modo semplice per standardizzare i dati è utilizzare strumenti di automazione come Improvado che estrae dati da oltre 300 fonti di marketing e vendita.

Il tuo turno

Viviamo in un mondo basato sui dati. Le aziende con dati di qualità e che sanno cosa farne godono di molti vantaggi. Sono quelli che possono scalare più velocemente e lasciare indietro tutti i loro concorrenti.

Se non disponi ancora della gestione della qualità dei dati, questo è il momento migliore per investire nella qualità dei dati.