Управление качеством данных: инструменты, стратегии внедрения и лучшие практики

Опубликовано: 2024-05-27

Реальность такова, что если вы хотите повысить производительность, вам нужно не только принимать правильные решения, но и основывать эти решения на точных и актуальных данных. Поэтому маркетинговые команды часто увязают в таких задачах, как обслуживание и проверка данных, вместо того, чтобы сосредоточиться на принятии решений и оптимизации кампаний.

Управление качеством данных предлагает структуру, которая помогает установить эффективные процессы обслуживания, проверки и интеграции данных. Внедряя эти методы, маркетинговые команды могут обеспечить точность, согласованность и надежность своих данных и сосредоточиться на наиболее важных задачах.

Что такое управление качеством данных?

Управление качеством данных (DQM) — это комплексный подход, обеспечивающий целостность, точность и надежность данных на протяжении всего их жизненного цикла. Он включает в себя несколько ключевых практик, включая очистку данных, интеграцию данных и проверку данных.

Эффективная стратегия управления качеством данных позволяет маркетинговым командам доверять своим данным, позволяя им сосредоточиться на принятии стратегических решений, не отвлекаясь на несоответствия или неточности данных.

Это также помогает поддерживать актуальные и полезные данные, что важно для точной сегментации клиентов, таргетинга и измерения эффективности.

Управление качеством данных и управление данными

Хотя управление качеством данных и управление данными часто используются взаимозаменяемо, они выполняют разные, но взаимодополняющие функции внутри организации. Дифференциация этих двух факторов имеет решающее значение для маркетинговых команд, чтобы гарантировать, что они реализуют правильные стратегии для эффективного управления своими данными.

Управление качеством данных фокусируется на тактических аспектах управления данными, включая такие процессы, как очистка, интеграция, проверка и мониторинг данных. DQM гарантирует, что данные, используемые для маркетинговых кампаний, сегментации клиентов и анализа эффективности, не содержат ошибок и неточностей.

Управление данными , с другой стороны, носит более стратегический характер и включает в себя политики, стандарты и процедуры, которые определяют, как данные управляются и используются во всей организации. Это включает в себя установление владения данными, определение политики в отношении данных, обеспечение соблюдения правил и создание основы для управления данными. Управление данными гарантирует, что методы управления данными соответствуют целям организации и нормативным требованиям.

Аспект	Управление качеством данных	Управление данными
Фокус	Тактическая точность и достоверность данных	Политики стратегических данных и их соответствие
Ключевые процессы/тд>	Очистка данных, интеграция, проверка, мониторинг	Настройка политики, владение данными, соблюдение требований, управление данными
Цель	Убедитесь, что данные, используемые в операциях, не содержат ошибок и непротиворечивы.	Обеспечьте соответствие управления данными целям и правилам организации.
Ответственность	Аналитики данных, группы качества данных	Совет по управлению данными, распорядители данных
Результат/тд>	Высококачественные данные для немедленного использования в маркетинговых стратегиях.	Долгосрочная целостность данных и соответствие нормативным требованиям

Хотя управление качеством данных и управление данными играют разные роли, они глубоко взаимосвязаны.

Эффективное управление данными создает среду и условия, при которых управление качеством данных может быть успешным. Политика управления определяет, что представляют собой качественные данные внутри организации, а управление качеством данных обеспечивает соблюдение этих стандартов посредством практического применения.

Важность управления качеством данных для предприятий

Плохое качество данных приводит к неэффективности, поскольку команды тратят слишком много времени на исправление ошибок вместо того, чтобы сосредоточиться на стратегических инициативах. Это также приводит к упущенным возможностям из-за ошибочной информации и может повредить отношениям с клиентами, когда неточная информация влияет на персонализацию и качество обслуживания. Неточные данные могут дополнительно привести к рискам несоблюдения требований и потенциальным юридическим санкциям, что усугубит финансовое бремя.

Согласно исследованию IBM, неверные данные обходятся компаниям примерно в 3,1 триллиона долларов в год, что подчеркивает значительные финансовые последствия неточных и ненадежных данных.

Кроме того, статистика показывает, что 40% бизнес-целей терпят неудачу из-за неточных данных.

Эти цифры подчеркивают важность надежного управления качеством данных для предотвращения финансовых потерь, обеспечения точного принятия решений и достижения бизнес-целей.

Внедрение эффективной программы управления качеством данных

Внедрение эффективной программы управления качеством данных — это сложный и непрерывный процесс, требующий сотрудничества нескольких команд внутри организации. Успешная программа DQM предполагает непрерывный мониторинг, проверку и улучшение качества данных для обеспечения их точности, последовательности и надежности. Для достижения этой цели необходимо привлечь аналитиков данных, маркетологов, ИТ-специалистов и ключевых заинтересованных сторон.

1. Определите цели качества данных

Начните с четкого определения того, что означает качество данных для вашей организации. Установите конкретные, измеримые цели, соответствующие общим бизнес-целям, например повышение точности данных о клиентах или сокращение количества неполных записей в ваших маркетинговых кампаниях. Эти цели будут определять разработку ваших стратегий управления данными и служить ориентирами для достижения успеха.

Чтобы повысить вовлеченность команды, уточните цель, определив ключевые области, в которых качество данных влияет на ваши маркетинговые усилия. Например, повышение точности данных о клиентах может привести к лучшему таргетированию и персонализации кампаний, что приведет к более высокому уровню вовлеченности и конверсии.

Кроме того, установите четкие показатели и ключевые показатели эффективности для отслеживания прогресса в достижении этих целей. Это может включать измерение процента точных профилей клиентов, скорости устранения дублирующихся записей и своевременности обновления данных.

2. Стандартизировать процедуры обработки данных

Установите стандартизированные процедуры сбора, обработки, хранения и удаления данных. Эти стандарты обеспечивают согласованность во всей организации и снижают вероятность ошибок в данных. Четкие инструкции также облегчают обучение и соблюдение требований, что особенно важно в условиях высокой текучести кадров или нескольких отделов, обрабатывающих данные клиентов.

3. Инвестируйте в инструменты управления качеством данных.

Используйте передовые инструменты управления данными, которые автоматизируют ключевые процессы, такие как очистка, проверка и пополнение данных. Эти инструменты могут значительно повысить эффективность и точность ваших инициатив по обеспечению качества данных за счет систематического решения распространенных проблем с данными до того, как они повлияют на результаты маркетинга.

Improvado — это платформа маркетинговой аналитики и управления данными. — *Схематическое изображение того, как* *работает* *Improvado* .

Improvado обеспечивает надежную основу данных для всесторонней маркетинговой аналитики и операций. Платформа агрегирует данные из более чем 500 платформ маркетинга и продаж, CRM и офлайн-источников, автоматически подготавливает их для анализа и безопасно загружает в хранилище данных или инструмент BI по вашему выбору. Процесс полностью автоматизирован и не требует технического опыта или знания кода.

Improvado помогает брендам восстановить доверие к своим данным и получить доступ к действенной информации в режиме реального времени. Закажите демонстрационный звонок в Improvado. Используйте автоматизированную платформу маркетинговой разведки и аналитики, охватывающую все этапы: от извлечения данных до предоставления аналитической информации.

4. Непрерывный мониторинг качества данных

Внедрите системы непрерывного мониторинга для отслеживания качества данных с течением времени. Эти системы могут быстро выявлять проблемы и предупреждать команды о них по мере их возникновения, обеспечивая оперативное решение.

Cerebro повышает эффективность работы за счет структурированного управления данными. — *Cerebro* *, решение для управления кампаниями и управления данными на базе искусственного интеллекта*

Оптимизируйте процесс за счет интеграции автоматизированных программных решений для управления качеством данных, таких как Cerebro. Cerebro — это служба управления кампаниями и данными на базе искусственного интеллекта, которая автоматически проверяет целостность ваших данных и предупреждает вас о любых аномалиях и неточностях в данных.

5. Формируйте культуру качества данных

Продвигайте культуру, в которой качество данных ценится во всей организации. Поощряйте команды, демонстрируя, как высококачественные данные могут привести к более успешным маркетинговым кампаниям и лучшим бизнес-решениям.

Вот несколько практических шагов и примеров по развитию культуры качества данных:

Поддержка и пропаганда со стороны руководства . Старшие руководители должны активно поддерживать и пропагандировать инициативы по обеспечению качества данных. Это может включать включение показателей качества данных в ключевые показатели эффективности для руководящих должностей, подчеркивая важность точных данных для достижения бизнес-целей.
Программы управления данными . Создайте программы управления данными, в которых отдельные лица или группы несут ответственность за поддержание качества данных в своей области. Например, управляющий данными в отделе маркетинга может контролировать точность данных о клиентах и показателей кампании, гарантируя, что все процессы, связанные с данными, соответствуют определенным стандартам.
Интегрируйте качество данных в повседневные операции . Обеспечьте, чтобы качество данных было интегрировано в повседневные бизнес-процессы. Это может включать в себя внедрение проверок качества данных в системы рабочих процессов, использование автоматизированных инструментов для обозначения ошибок и требование этапов проверки данных перед вводом данных или составлением отчетов. Например, платформы автоматизации маркетинга могут включать функции проверки данных в режиме реального времени, которые предлагают пользователям немедленно исправлять ошибки.

Повышение уровня управления качеством данных с помощью Cerebro

Improvado преобразует управление качеством данных, автоматизируя такие важные процессы, как сбор, очистка, проверка и проверка соответствия данных. Это снижает необходимость ручного контроля и позволяет маркетинговым командам перенаправить свое внимание с обслуживания данных на стратегическое планирование.

Возможность мониторинга в реальном времени этого инструмента особенно полезна, поскольку он быстро выявляет и устраняет несоответствия данных. Такое немедленное реагирование предотвращает перерастание небольших ошибок в более крупные проблемы, которые могут повлиять на эффективность кампании.

Эффективность, достигнутая благодаря использованию Improvado, позволяет специалистам по маркетингу тратить больше времени на анализ данных и меньше на управление ими, поддерживая более разумное принятие решений на основе данных, которые могут способствовать росту бизнеса.

Запланируйте демонстрационный звонок в Improvado, чтобы получить доступ к своевременной и точной информации о производительности.

Часто задаваемые вопросы

Что такое управление качеством данных?

Управление качеством данных (DQM) включает в себя ряд процессов, направленных на обеспечение точности, полноты и своевременности данных. Он включает в себя различные методы, такие как очистка данных, профилирование и мониторинг, для поддержания качества данных на протяжении всего их жизненного цикла.

Как управление качеством данных улучшает бизнес-аналитику?

Управление качеством данных улучшает бизнес-аналитику, гарантируя, что данные, используемые для анализа, точны, последовательны и надежны. Качественные данные позволяют маркетологам точно оценить эффективность кампании и оптимизировать стратегии. Улучшенная интеграция данных из различных источников позволяет получить комплексное представление о маркетинговой деятельности. Это облегчает целостный анализ и более эффективное принятие решений, гарантируя, что маркетинговые стратегии основаны на убедительных доказательствах и приводят к более успешным результатам.

Что такое инструменты DQM?

Инструменты управления качеством данных или DQM — это программные приложения, разработанные для обеспечения точности, согласованности и надежности данных во всей организации. Эти инструменты выполняют различные функции, такие как очистка данных, профилирование данных и сопоставление данных. Они также включают функции интеграции данных, которые объединяют данные из нескольких источников, обеспечивая единый и точный набор данных. Эти инструменты помогают специалистам по маркетингу поддерживать высокие стандарты данных, способствуя более эффективному принятию решений и более эффективным маркетинговым стратегиям, предоставляя надежные данные для анализа и отчетности.