Calitatea datelor: cel mai bun mod de a recăpăta încrederea în datele dvs

Companiile colectează date pentru a obține informații bazate pe dovezi. Și totuși, 75% dintre factorii de decizie cheie nu au încredere în datele lor. În plus, aproape jumătate dintre angajați încă iau decizii bazate pe sentimente.

Dar dacă companiile doresc ca datele să aibă un impact pozitiv asupra veniturilor și creșterii afacerii, atunci trebuie stabilite procese de calitate a datelor. Aceste procese vor oferi mai multă încredere angajaților și factorilor de decizie și le vor împuternici să se bazeze pe date atunci când iau decizii de afaceri.

Recomandări cheie

• Îmbunătățiți calitatea datelor prin curățarea acestora la punctul de colectare. Acest lucru elimină necesitatea curățării datelor în continuare.
• Datele de calitate au șapte dimensiuni principale: acuratețea, completitudinea, consistența, validitatea, unicitatea, integritatea și actualitatea.
• Cele patru procese de îmbunătățire a calității datelor sunt profilarea datelor, guvernarea datelor, curățarea datelor și standardizarea datelor. Acestea pot fi făcute manual, dar acest lucru deschide fereastra erorii umane. Un instrument precum Improvado automatizează și simplifică aceste procese.
• Pe lângă utilizarea dimensiunilor calității pentru măsurarea calității datelor, adăugați în combinație valori de productivitate și implicare pentru un proces complet de măsurare a calității datelor.
• Calitatea datelor ajută la transparența proceselor de marketing și vânzări și îmbunătățește colaborarea interfuncțională.

Ce este calitatea datelor?

Datele sunt noul ulei. Și, la fel ca uleiul care nu are valoare atunci când este nerafinat, datele sunt inutile până când devin ceva utilizabil. Din păcate, datele sunt fragile și pot fi ușor contaminate.

Calitatea datelor asigură că acest lucru nu se întâmplă. Este procesul care evaluează datele, se asigură că sunt corecte și lipsite de erori și arată imaginea corectă a perspectivelor care vă interesează pe dvs. și afacerea dvs.

Ce definește calitatea datelor?

Există peste 60 de dimensiuni de calitate a datelor. Dar, în practică, majoritatea echipelor de date sunt preocupate de șapte.

1. Precizie

Această dimensiune a calității datelor se referă la acuratețea și corectitudinea datelor. Scopul acurateții este de a produce date fără erori care să reflecte ceea ce se întâmplă de fapt.

Aceasta este în general considerată cea mai importantă dimensiune a datelor de calitate.

2. Completitudine

Atunci când datele includ toate informațiile necesare pentru scopul propus, acestea sunt considerate complete. Completitudinea poate varia în funcție de scopul datelor colectate.

De exemplu, să presupunem că scopul datelor dvs. colectate este de a transforma clienții potențiali în vânzări. Dacă echipa de marketing colectează doar nume și e-mailuri, dar echipa de vânzări are nevoie de numere de telefon pentru apelurile demonstrative, atunci datele pe care le aveți sunt considerate incomplete.

3. Consecvența

Datele din diferite baze de date trebuie să fie consecvente pentru a preveni erorile de date pe linie.

Dacă software-ul dvs. de marketing prin e-mail înregistrează o modificare a adresei de e-mail a unui client, această modificare ar trebui să se reflecte și în software-ul de management al relațiilor cu clienții (CRM). Nerespectarea acestui lucru ar putea duce la probleme cu notificările de facturare.

4. Valabilitate

Validitatea datelor se referă la consistența valorilor datelor așa cum sunt definite de companie.

De exemplu, o companie cu sediul în Europa poate formata datele folosind formatul zz-ll-aaaa (12 septembrie 2022). Dar dacă cineva adaugă o intrare folosind formatul mm-zz-aaaa (12 septembrie 2022), atunci aceste date nu mai sunt valabile.

5. Unicitatea

Unicitatea înseamnă că nu există duplicare sau suprapunere a datelor între niciun set de date.

Să presupunem că un prospect se înscrie la un magnet de plumb ca JH Watson. Dacă apoi își scriu numele ca John H. Watson atunci când vă cumpără software-ul, acesta ar trebui să fie introdus ca o singură persoană în baza de date.

6. Integritate

Această dimensiune se referă la păstrarea datelor de-a lungul întregului ciclu de viață, pe măsură ce acestea se deplasează prin diferite sisteme și departamente din organizația dvs. De asemenea, înseamnă că există procese în vigoare pentru a preveni manipularea datelor.

7. Promptitudine

Actualitatea datelor înseamnă că datele sunt disponibile ori de câte ori este nevoie.

Situațiile financiare anuale, de exemplu, ar trebui să fie gata atunci când contabilii au nevoie de ele. Dacă nu sunt, aceasta nu îndeplinește cerințele dimensiunii de actualitate a datelor.

Beneficiile datelor de calitate

Datele de calitate au un impact pozitiv asupra proceselor unei organizații și asupra valorii sale generale ca afacere.

Atunci când procesele de date de calitate sunt în vigoare - și acest lucru este comunicat factorilor de decizie - datele sunt utilizate mai mult și în cele din urmă devin fundamentul deciziilor și inovațiilor de afaceri.

Mărește profitabilitatea afacerii și veniturile, deoarece factorii de decizie obțin informații mai rapid. Și, de asemenea, îmbunătățește performanța afacerii, deoarece oamenii nu pierd timpul cu corectarea și reconcilierea datelor.

Importanța calității datelor pentru echipele de vânzări, marketing și managementul clienților

Calitatea datelor favorizează alinierea între diferitele departamente și datele acestora, prevenind în același timp orice erori sau inconsecvențe.

Acest lucru facilitează colaborarea între departamente. Există transparență în toate eforturile de vânzări și marketing, iar toată lumea are o vedere macro și micro a clienților și a călătoriei lor de-a lungul ciclului de viață.

Care este cel mai rău lucru care s-ar putea întâmpla atunci când procesele de date nu sunt în vigoare?

Am auzit de multe companii aruncate în ape agitate din cauza datelor proaste.

De exemplu, Samsung recunoaște că a pierdut 105 miliarde de dolari atunci când un angajat a făcut o greșeală din cauza măsurilor slabe de siguranță a datelor. Uber și-a plătit prost șoferii timp de mulți ani din cauza unei greșeli de contabilitate. Serviciul Poștal din SUA a cheltuit aproximativ 1,5 miliarde de dolari pentru procesarea e-mailurilor nelivrabile.

Și ce zici de multele povești pe care le auzim despre accidentele echipelor de marketing și vânzări din cauza datelor proaste? Unele dintre cele comune includ:

• Echipa de marketing trimite e-mailuri care sunt etichetate incorect, distrugând cel puțin încrederea în brand.
• Echipa PPC vizează segmentul de piață greșit – care ajunge să fie foarte costisitor.
• Echipa de vânzări apelează numere de telefon incorecte sau inexistente, afectând eficiența acestora.
• Echipa de asistență pentru clienți a facturat clienții de două ori din cauza intrărilor duplicate, ceea ce a dus la clienți furioși.

Toate acestea arată clar cât de proaste date pot pune afacerile în probleme.

De aceea, datele de calitate trebuie să fie o prioritate pentru orice afacere care utilizează datele ca piatră de temelie pentru deciziile și activitățile de afaceri. Datele de calitate le vor oferi o imagine reală a exact ceea ce au făcut, ce s-ar putea întâmpla și ce ar putea face pentru a crește veniturile.

Cum se măsoară calitatea datelor

În prezent, nu există un standard stabilit pentru măsurarea calității datelor. Organizațiile trebuie să își stabilească liniile directoare și să stabilească linii de bază și așteptări cu privire la gestionarea și guvernanța datelor.

În general, parametrii de calitate a datelor sunt utilizați ca valori. Fiecărei valori i se atribuie o pondere și un nivel de importanță în funcție de industrie sau de scopul setului de date. De exemplu, industria financiară acordă o valoare mai mare valabilității, în timp ce industria farmaceutică acordă prioritate acurateței.

Mikkel Dengse recomandă să mergeți dincolo de măsurarea calității datelor și adăugarea de metrici de productivitate și implicare în amestec.

Productivitatea măsoară eficiența timpului petrecut cu gestionarea datelor, în timp ce implicarea asigură că rapoartele de date sunt disponibile ori de câte ori utilizatorul final are nevoie de ele.

Cum să îmbunătățiți calitatea datelor

În primul rând, toți cei care lucrează cu date trebuie să își asume întreaga responsabilitate pentru calitatea datelor. Aceasta include creatorii de date (cei care creează datele) și utilizatorii de date (cei care utilizează datele).

Utilizatorii de date ar trebui să comunice în mod clar ce tip de date au nevoie, astfel încât creatorii de date să se poată concentra pe furnizarea de date care să răspundă acestor nevoi.

Odată ce acest lucru este clar, puteți continua să îmbunătățiți calitatea datelor.

Dar de unde începi?

Pentru a îmbunătăți calitatea datelor, ar trebui să începeți de la rădăcină și să permiteți doar date de înaltă calitate să intre în baza de date. Acest lucru reduce, dacă nu elimină, nevoia de verificări a calității datelor pe linie.

Dar asta ridică întrebarea: Dar datele pe care le deții deja? Cum o curățați?

Iată patru procese de îmbunătățire a datelor pentru a corecta orice probleme de calitate cu datele actuale.

Profilarea datelor

Profilarea datelor este primul pas către îmbunătățirea calității datelor. Este procesul de revizuire și examinare a datelor pentru a depana orice erori, informații lipsă sau redundanțe.

Atunci când este realizat manual, procesul poate consuma mult timp și poate costa costuri – ca să nu mai vorbim că este predispus la erori umane. Cu toate acestea, instrumentele de integrare a datelor pot accelera și îmbunătăți acuratețea procesului.

Guvernarea datelor

Oamenii din organizație trebuie să primească roluri specifice ori de câte ori manipulează datele companiei.

Acesta este rolul guvernanței datelor – procesul de organizare și gestionare a datelor, astfel încât regulile să fie clare cu privire la cine le poate accesa, ce acțiuni pot întreprinde și ce metode pot folosi. Acest lucru minimizează erorile umane, oferind în același timp suficient acces pentru ca oamenii să-și facă treaba.

Curățarea datelor

Datele care nu mai servesc obiectivelor companiei trebuie eliminate prin curățarea datelor sau vă vor contamina datele. Acest proces elimină datele redundante, inexacte și incomplete.

Standardizarea datelor

Datele pot proveni din multe surse diferite. De exemplu, pentru echipele de marketing și vânzări, datele pot proveni din software-ul dvs. de e-mail, Google Analytics, instrumentul CRM și platforme publicitare precum Facebook și Google Ads.

Prin standardizarea datelor, puteți alinia toate datele colectate din aceste locuri diferite și puteți preveni disparitatea datelor. Acest lucru face colaborarea între departamente și schimbul de informații mai ușoare și mai rapide.

O modalitate ușoară de a standardiza datele este să utilizați instrumente de automatizare precum Improvado, care extrage date din peste 300 de surse de marketing și vânzări.

Randul tau

Trăim într-o lume bazată pe date. Companiile cu date de calitate și care știu ce să facă cu acestea se bucură de multe beneficii. Ei sunt cei care pot scala mai repede și își pot lăsa în urmă toți concurenții.

Dacă încă nu aveți un management al calității datelor, acum este cel mai bun moment pentru a investi în calitatea datelor dvs.