Jakość danych: najlepszy sposób na odzyskanie zaufania do swoich danych

Firmy zbierają dane, aby uzyskać informacje oparte na dowodach. A jednak 75% kluczowych decydentów nie ufa swoim danym. Co więcej, prawie połowa pracowników nadal podejmuje decyzje w oparciu o przeczucia.

Ale jeśli firmy chcą, aby dane miały pozytywny wpływ na przychody i rozwój biznesu, należy ustanowić procesy jakości danych. Procesy te zapewnią pracownikom i decydentom większą pewność siebie oraz umożliwią im opieranie się na danych podczas podejmowania decyzji biznesowych.

Kluczowe dania na wynos

• Popraw jakość danych, czyszcząc je w miejscu ich gromadzenia. Eliminuje to potrzebę czyszczenia danych w całej linii.
• Dane dotyczące jakości mają siedem głównych wymiarów: dokładność, kompletność, spójność, ważność, niepowtarzalność, integralność i aktualność.
• Cztery procesy mające na celu poprawę jakości danych to profilowanie danych, zarządzanie danymi, czyszczenie danych i standaryzacja danych. Można to zrobić ręcznie, ale spowoduje to otwarcie okna na błąd ludzki. Narzędzie takie jak Impprovado automatyzuje i upraszcza te procesy.
• Oprócz używania wymiarów jakości do mierzenia jakości danych, dodaj do zestawu metryki produktywności i zaangażowania, aby uzyskać pełny proces pomiaru jakości danych.
• Jakość danych pomaga uczynić procesy marketingowe i sprzedażowe przejrzystymi oraz usprawnia współpracę międzyfunkcyjną.

Co to jest jakość danych?

Dane to nowy olej. I podobnie jak ropa, która nie ma wartości, gdy nie jest oczyszczona, dane są bezwartościowe, dopóki nie staną się czymś użytecznym. Niestety dane są kruche i mogą być łatwo skażone.

Jakość danych gwarantuje, że tak się nie stanie. To proces, który ocenia dane, zapewnia ich dokładność i brak błędów oraz pokazuje właściwy obraz spostrzeżeń, które interesują Ciebie i Twoją firmę.

Co definiuje jakość danych?

Istnieje ponad 60 wymiarów jakości danych. Ale w praktyce większość zespołów zajmujących się danymi zajmuje się siedmioma.

1. Dokładność

Ten wymiar jakości danych odnosi się do dokładności i poprawności danych. Celem dokładności jest uzyskanie bezbłędnych danych, które odzwierciedlają to, co się faktycznie dzieje.

Jest to ogólnie uważane za najważniejszy wymiar danych jakościowych.

2. Kompletność

Gdy dane zawierają wszystkie informacje potrzebne do ich zamierzonego celu, uważa się je za kompletne. Kompletność może się różnić w zależności od celu gromadzonych danych.

Załóżmy na przykład, że celem zebranych danych jest przekształcenie potencjalnych klientów w sprzedaż. Jeśli zespół marketingowy zbiera tylko nazwiska i adresy e-mail — ale zespół sprzedaży potrzebuje numerów telefonów do połączeń demonstracyjnych — wówczas dane, które posiadasz, są uważane za niekompletne.

3. Spójność

Dane w różnych bazach danych muszą być spójne, aby zapobiec błędom w danych.

Jeśli oprogramowanie do marketingu e-mailowego zarejestruje zmianę adresu e-mail klienta, zmiana ta powinna również zostać odzwierciedlona w oprogramowaniu do zarządzania relacjami z klientami (CRM). Niewykonanie tego może spowodować problemy z powiadomieniami o płatnościach.

4. Ważność

Ważność danych odnosi się do spójności wartości danych zgodnie z definicją firmy.

Na przykład firma z siedzibą w Europie może formatować daty w formacie dd-mm-rrrr (12 września 2022 r.). Ale jeśli ktoś doda wpis w formacie mm-dd-rrrr (12 września 2022 r.), to te dane nie są już ważne.

5. Wyjątkowość

Wyjątkowość oznacza, że ​​nie ma duplikacji ani nakładania się danych w żadnych zestawach danych.

Załóżmy, że potencjalny klient zapisuje się na lead magnet jako JH Watson. Jeśli następnie wpiszą swoje imię i nazwisko jako John H. Watson przy zakupie oprogramowania, należy je wprowadzić jako jedną osobę w Twojej bazie danych.

6. Uczciwość

Ten wymiar odnosi się do zachowywania danych w całym cyklu ich życia, gdy przechodzą one przez różne systemy i działy w organizacji. Oznacza to również, że istnieją procesy zapobiegające manipulowaniu danymi.

7. Terminowość

Aktualność danych oznacza, że ​​dane są dostępne zawsze, gdy są potrzebne.

Na przykład roczne sprawozdania finansowe powinny być gotowe, gdy potrzebują ich księgowi. Jeśli tak nie jest, nie spełnia to wymagań wymiaru aktualności danych.

Korzyści z jakości danych

Jakość danych ma pozytywny wpływ na procesy organizacji i jej ogólną wartość jako firmy.

Gdy istnieją procesy związane z danymi wysokiej jakości — i są one przekazywane decydentom — dane są coraz częściej wykorzystywane i ostatecznie stają się podstawą decyzji biznesowych i innowacji.

Zwiększa rentowność i przychody firmy, ponieważ decydenci szybciej uzyskują wgląd w dane. A także poprawia wyniki biznesowe, ponieważ ludzie nie tracą czasu na poprawianie i uzgadnianie danych.

Znaczenie jakości danych dla zespołów sprzedaży, marketingu i zarządzania klientami

Jakość danych sprzyja ujednoliceniu różnych działów i ich danych, jednocześnie zapobiegając wszelkim błędom lub niespójnościom.

Ułatwia to współpracę między działami. Wszystkie działania sprzedażowe i marketingowe są przejrzyste, a każdy otrzymuje makro i mikro widok klientów oraz ich podróż przez cały cykl życia.

Co najgorszego może się wydarzyć, gdy nie ma procesów przetwarzania danych?

Słyszeliśmy o wielu firmach, które znalazły się na wzburzonych wodach z powodu złych danych.

Na przykład Samsung przyznaje, że stracił 105 miliardów dolarów, gdy pracownik popełnił błąd z powodu słabych środków bezpieczeństwa danych. Uber przez wiele lat zaniżał wynagrodzenie swoim kierowcom z powodu błędu księgowego. US Postal Service wydał około 1,5 miliarda dolarów na przetwarzanie niedostarczonych wiadomości e-mail.

A co z wieloma historiami, które słyszymy o wpadkach zespołów marketingu i sprzedaży spowodowanych złymi danymi? Niektóre z typowych to:

• Zespół marketingowy wysyła e-maile, które są niepoprawnie oznaczone, co najmniej niszcząc zaufanie do marki.
• Zespół PPC celuje w niewłaściwy segment rynku, co w efekcie jest bardzo kosztowne.
• Zespół sprzedaży dzwoni pod nieprawidłowe lub nieistniejące numery telefonów, co wpływa na ich wydajność.
• Zespół obsługi klienta dwukrotnie naliczył klientom rachunki z powodu zduplikowanych wpisów, co spowodowało zirytowanie klientów.

Wszystko to pokazuje, jak złe dane mogą wpędzić firmy w kłopoty.

Dlatego wysokiej jakości dane muszą być priorytetem dla każdej firmy, która wykorzystuje dane jako podstawę decyzji i działań biznesowych. Wysokiej jakości dane dadzą im prawdziwy obraz tego, co zrobili, co może się wydarzyć i co mogliby zrobić, aby zwiększyć przychody.

Jak mierzyć jakość danych

W tej chwili nie ma ustalonego standardu mierzenia jakości danych. Organizacje muszą ustalić swoje wytyczne oraz ustalić punkty odniesienia i oczekiwania dotyczące zarządzania danymi i zarządzania.

Ogólnie jako dane używane są wymiary jakości danych. Każdej metryce przypisuje się wagę i poziom ważności w zależności od branży lub celu zbioru danych. Na przykład branża finansowa przywiązuje większą wagę do ważności, podczas gdy branża farmaceutyczna stawia na dokładność.

Mikkel Dengse zaleca wyjście poza pomiary jakości danych i dodanie do zestawu wskaźników produktywności i zaangażowania.

Produktywność mierzy efektywność czasu spędzonego na zarządzaniu danymi, a zaangażowanie zapewnia, że ​​raporty danych są dostępne zawsze, gdy użytkownik końcowy ich potrzebuje.

Jak poprawić jakość danych

Po pierwsze, każdy, kto pracuje z danymi, musi wziąć pełną odpowiedzialność za jakość danych. Obejmuje to twórców danych (tych, którzy tworzą dane) i użytkowników danych (tych, którzy z danych korzystają).

Użytkownicy danych powinni jasno komunikować, jakiego rodzaju danych potrzebują, aby twórcy danych mogli skoncentrować się na dostarczaniu danych spełniających te potrzeby.

Gdy jest to jasne, możesz przystąpić do poprawy jakości danych.

Ale gdzie Ty zaczynasz?

Aby poprawić jakość danych, należy zacząć od korzenia i zezwalać na wprowadzanie do bazy danych tylko danych wysokiej jakości. Zmniejsza to, jeśli nie eliminuje, potrzebę kontroli jakości danych na całej linii.

Ale to nasuwa pytanie: A co z danymi, które już posiadasz? Jak to czyścisz?

Oto cztery procesy poprawy danych, które mają na celu skorygowanie wszelkich problemów z jakością bieżących danych.

Profilowanie danych

Profilowanie danych to pierwszy krok do poprawy jakości danych. Jest to proces przeglądania i badania danych w celu rozwiązania wszelkich błędów, brakujących informacji lub nadmiarowości.

Proces wykonywany ręcznie może być czasochłonny i kosztowny, nie wspominając o podatności na błędy ludzkie. Jednak narzędzia integracji danych mogą przyspieszyć i poprawić dokładność procesu.

Zarządzanie danymi

Osoby w organizacji muszą mieć przypisane określone role podczas obsługi danych firmy.

To jest rola zarządzania danymi — proces organizowania danych i zarządzania nimi, tak aby reguły jasno określały, kto może uzyskać do nich dostęp, jakie działania mogą podjąć i jakich metod mogą używać. Minimalizuje to błędy ludzkie, zapewniając jednocześnie wystarczający dostęp do pracy.

Oczyszczanie danych

Dane, które nie służą już celom biznesowym, muszą zostać usunięte przez czyszczenie danych — w przeciwnym razie zanieczyści dane. Ten proces usuwa zbędne, niedokładne i niekompletne dane.

Standaryzacja danych

Dane mogą pochodzić z wielu różnych źródeł. Na przykład w przypadku zespołów marketingu i sprzedaży dane mogą pochodzić z oprogramowania poczty e-mail, Google Analytics, narzędzia CRM oraz platform reklamowych, takich jak Facebook i Google Ads.

Dzięki standaryzacji danych możesz dostosować wszystkie dane zebrane z tych różnych miejsc i zapobiec rozbieżności danych. Dzięki temu współpraca między działami i dzielenie się spostrzeżeniami przebiega płynniej i szybciej.

Prostym sposobem na standaryzację danych jest użycie narzędzi automatyzacji, takich jak Impprovado, które wydobywają dane z ponad 300 źródeł marketingu i sprzedaży.

Twoja kolej

Żyjemy w świecie opartym na danych. Firmy z danymi wysokiej jakości i wiedzą, co z nimi zrobić, czerpią wiele korzyści. To one mogą się szybciej skalować i zostawić w tyle wszystkich swoich konkurentów.

Jeśli nadal nie masz wdrożonego systemu zarządzania jakością danych — teraz jest najlepszy czas, aby zainwestować w jakość swoich danych.