データ品質: データの信頼を取り戻すための最良の方法

企業はデータを収集して、証拠に基づく洞察を得ます。 それでも、主要な意思決定者の 75% は自分のデータを信頼していません。 さらに、従業員のほぼ半数が今でも直感に基づいて意思決定を行っています。

しかし、企業がデータが収益とビジネスの成長にプラスの影響を与えることを望むのであれば、データ品質プロセスを確立する必要があります。 これらのプロセスは、従業員と意思決定者に自信を与え、ビジネス上の意思決定を行う際にデータに頼れるようにします。

重要ポイント

• 収集時点でクリーニングすることにより、データの品質を向上させます。 これにより、後でデータをクリーンアップする必要がなくなります。
• 品質データには、正確性、完全性、一貫性、有効性、一意性、完全性、および適時性という 7 つの主な次元があります。
• データ品質を改善するための 4 つのプロセスは、データ プロファイリング、データ ガバナンス、データ クレンジング、およびデータ標準化です。 これらは手動で行うこともできますが、そうすると人為的ミスが発生する可能性があります。 Impprovado のようなツールは、これらのプロセスを自動化および簡素化します。
• データ品質を測定するために品質ディメンションを使用することに加えて、バランスのとれたデータ品質測定プロセスのために、生産性とエンゲージメントの指標をミックスに追加します。
• データ品質は、マーケティングと販売のプロセスを透明化し、部門間のコラボレーションを改善するのに役立ちます。

データ品質とは?

データは新しいオイルです。 そして、未精製のままでは価値のない石油と同じように、データは、使用できるようになるまで価値がありません。 残念ながら、データは壊れやすく、簡単に汚染される可能性があります。

データ品質により、これが起こらないことが保証されます。 これは、データを評価し、データが正確でエラーがないことを確認し、お客様とお客様のビジネスに関心のある洞察の適切なイメージを示すプロセスです。

データ品質の定義とは?

60 以上のデータ品質ディメンションがあります。 しかし、実際には、ほとんどのデータ チームは 7 つに関心を持っています。

1. 精度

このデータ品質の次元は、データの正確さと正確さを指します。 精度の目標は、実際に起こっていることを反映したエラーのないデータを生成することです。

これは一般に、品質データの最も重要な側面と考えられています。

2.完全性

意図した目的に必要なすべての情報がデータに含まれている場合、データは完全であると見なされます。 完全性は、収集されたデータの目的によって異なります。

たとえば、収集したデータの目標がリードを売り上げに変えることだとしましょう。 マーケティング チームが名前と電子メールのみを収集し、営業チームがデモ通話のために電話番号を必要としている場合、データは不完全であると見なされます。

3. 一貫性

異なるデータベース間でのデータは一貫性があり、後でデータ エラーが発生しないようにする必要があります。

電子メール マーケティング ソフトウェアが顧客の電子メール アドレスの変更を登録する場合、この変更は顧客関係管理 (CRM) ソフトウェアにも反映される必要があります。 そうしないと、請求通知で問題が発生する可能性があります。

4. 有効性

データの有効性とは、ビジネスによって定義されたデータ値の一貫性を指します。

たとえば、ヨーロッパを拠点とする企業は、dd-mm-yyyy 形式 (2022 年 9 月 12 日) を使用して日付をフォーマットする場合があります。 しかし、誰かが mm-dd-yyyy 形式 (2022 年 9 月 12 日) を使用してエントリを追加すると、このデータは無効になります。

5. 独自性

一意性とは、どのデータ セットにもデータの重複や重複がないことを意味します。

見込み客が JH Watson としてリード マグネットにサインアップしたとします。 その後、彼らがあなたのソフトウェアを購入するときに名前を John H. Watson と書いた場合、これはデータベースに 1 人として入力する必要があります。

6.誠実さ

この次元は、データが組織内のさまざまなシステムや部門を移動する際のライフサイクル全体にわたるデータの保存を指します。 また、データの改ざんを防ぐためのプロセスが整っていることも意味します。

7.適時性

データの適時性とは、データが必要なときにいつでも利用できることを意味します。

たとえば、年次財務諸表は、会計士が必要とするときに準備ができている必要があります。 そうでない場合、データの適時性ディメンションの要件を満たしていません。

高品質データのメリット

品質データは、組織のプロセスとビジネスとしての全体的な価値にプラスの影響を与えます。

品質データ プロセスが整備され、意思決定者に伝達されると、データはより活用され、最終的にはビジネス上の意思決定とイノベーションの基盤となります。

意思決定者がより迅速に洞察を得ることができるため、ビジネスの収益性と収益が向上します。 また、データの修正や照合に時間を浪費する必要がないため、ビジネス パフォーマンスも向上します。

セールス、マーケティング、顧客管理チームにとってのデータ品質の重要性

データ品質は、エラーや矛盾を防ぎながら、さまざまな部門とそのデータの間の調整を促進します。

これにより、部門間のコラボレーションが容易になります。 すべての販売およびマーケティング活動に透明性があり、誰もが顧客とそのライフサイクル全体の行程をマクロおよびミクロの観点から見ることができます。

データ プロセスが整備されていない場合に起こりうる最悪の事態は何ですか?

質の悪いデータが原因で、多くの企業が荒海に放り込まれたと聞いています。

たとえば、Samsung は、不十分なデータ安全対策のために従業員がミスを犯したときに 1,050 億ドルを失ったことを認めています。 Uber は、会計上の誤りのために、何年にもわたってドライバーに低賃金を支払っていました。 米国郵政公社は、配信不能な電子メールの処理に約 15 億ドルを費やしました。

また、不適切なデータが原因でマーケティング チームや営業チームが失敗したという多くの話についてはどうでしょうか? 一般的なものには次のものがあります。

• マーケティング チームは、不適切なラベルの付いたメールを送信しており、少なくともブランドの信頼を損なっています。
• PPC チームは間違った市場セグメントをターゲットにしているため、非常にコストがかかります。
• 営業チームは間違った電話番号や存在しない電話番号に電話をかけているため、効率が低下しています。
• 顧客サービス チームは、エントリが重複していたために顧客に 2 回請求し、その結果、顧客が激怒しました。

これらすべてのことから、悪いデータがビジネスをいかに困難に陥れるかが明確になります。

そのため、ビジネス上の意思決定や活動の基礎としてデータを使用するすべてのビジネスにとって、高品質のデータを優先する必要があります。 質の高いデータは、彼らが何をしたか、何が起こる可能性があるか、収益を増やすために何ができるかを正確に把握するのに役立ちます。

データ品質の測定方法

現時点では、データ品質を測定するための確立された基準はありません。 組織は、ガイドラインを設定し、データ管理とガバナンスに関するベースラインと期待を確立する必要があります。

通常、データ品質ディメンションは指標として使用されます。 各メトリックには、業界またはデータセットの目的に応じて、重みと重要度が割り当てられます。 たとえば、金融業界は有効性を重視しますが、製薬業界は正確性を重視します。

Mikkel Dengse は、データ品質を測定するだけでなく、生産性とエンゲージメントの指標をミックスに追加することを推奨しています。

生産性はデータ管理に費やす時間の効率を測定し、エンゲージメントはエンド ユーザーが必要とするときにいつでもデータ レポートを利用できるようにします。

データ品質を改善する方法

まず、データを扱うすべての人が、データの品質に対して全責任を負う必要があります。 これには、データの作成者 (データを作成する人) とデータの使用者 (データを使用する人) が含まれます。

データの利用者は、必要なデータの種類を明確に伝えて、データの作成者がそれらのニーズを満たすデータの提供に集中できるようにする必要があります。

これが明確になったら、データ品質の改善に進むことができます。

しかし、どこから始めますか？

データの品質を向上させるには、ルートから始めて、高品質のデータのみがデータベースに入るのを許可する必要があります。 これにより、今後のデータ品質チェックの必要性がなくなるわけではありませんが、減少します。

しかし、これは疑問を投げかけます: すでに持っているデータはどうですか? どうやって掃除しますか？

現在のデータの品質問題を修正するための 4 つのデータ改善プロセスを次に示します。

データプロファイリング

データ プロファイリングは、データ品質を改善するための最初のステップです。 これは、エラー、欠落している情報、または冗長性をトラブルシューティングするために、データを確認および調査するプロセスです。

手動で行うと、このプロセスは時間とコストがかかる可能性があり、言うまでもなく、人的エラーが発生しやすくなります。 ただし、データ統合ツールを使用すると、プロセスを高速化し、精度を向上させることができます。

データガバナンス

会社のデータを扱うときは常に、組織内の人に特定の役割を割り当てる必要があります。

これがデータ ガバナンスの役割です。つまり、誰がデータにアクセスできるか、どのようなアクションを実行できるか、どのような方法を使用できるかについてルールが明確になるように、データを整理および管理するプロセスです。 これにより、人的ミスを最小限に抑えながら、人々が仕事をするのに十分なアクセスを提供します。

データクレンジング

ビジネスの目標に役立たなくなったデータは、データ クレンジングによって削除する必要があります。そうしないと、データが汚染されます。 このプロセスにより、冗長、不正確、および不完全なデータが削除されます。

データの標準化

データはさまざまなソースから取得できます。 たとえば、マーケティング チームや営業チームのデータは、メール ソフトウェア、Google アナリティクス、CRM ツール、Facebook や Google 広告などの広告プラットフォームから取得される場合があります。

データの標準化により、これらの異なる場所から収集されたすべてのデータを調整し、データの不一致を防ぐことができます。 これにより、部門間のコラボレーションと洞察の共有がよりスムーズかつ迅速になります。

データを標準化する簡単な方法は、300 以上のマーケティングおよび販売ソースからデータを抽出する Improvado などの自動化ツールを使用することです。

あなたの番

私たちはデータ駆動型の世界に住んでいます。 質の高いデータを持ち、そのデータをどう扱うべきかを理解している企業には、多くのメリットがあります。 彼らはより速くスケールし、すべての競合他社を置き去りにすることができます.

まだデータ品質管理を行っていない場合は、今がデータ品質に投資する最適な時期です。