Качество данных: лучший способ восстановить доверие к вашим данным

Компании собирают данные, чтобы получить доказательную информацию. И все же 75% ключевых лиц, принимающих решения, не доверяют своим данным. Более того, почти половина сотрудников по-прежнему принимают решения, руководствуясь интуицией.

Но если компании хотят, чтобы данные положительно влияли на доходы и рост бизнеса, необходимо установить процессы обеспечения качества данных. Эти процессы придадут больше уверенности сотрудникам и лицам, принимающим решения, и позволят им опираться на данные при принятии бизнес-решений.

Ключевые выводы

• Повысьте качество данных, очистив их в момент сбора. Это избавляет от необходимости очищать данные в дальнейшем.
• Данные о качестве имеют семь основных параметров: точность, полнота, непротиворечивость, достоверность, уникальность, целостность и своевременность.
• Четыре процесса улучшения качества данных — это профилирование данных, управление данными, очистка данных и стандартизация данных. Это можно сделать вручную, но это открывает окно для человеческой ошибки. Такой инструмент, как Improvado, автоматизирует и упрощает эти процессы.
• В дополнение к использованию параметров качества для измерения качества данных, добавьте в смесь показатели производительности и вовлеченности для всестороннего процесса измерения качества данных.
• Качество данных помогает сделать процессы маркетинга и продаж прозрачными и улучшает межфункциональное сотрудничество.

Что такое качество данных?

Данные — это новая нефть. Подобно нефти, которая не имеет ценности в неочищенном виде, данные бесполезны, пока не станут чем-то пригодным для использования. К сожалению, данные хрупки и могут быть легко испорчены.

Качество данных гарантирует, что этого не произойдет. Это процесс, который оценивает данные, гарантирует их точность и отсутствие ошибок, а также показывает правильное представление о выводах, которые интересуют вас и ваш бизнес.

Что определяет качество данных?

Существует более 60 параметров качества данных. Но на практике большинство групп обработки данных имеют дело с семью.

1. Точность

Этот параметр качества данных относится к точности и правильности данных. Целью точности является получение безошибочных данных, отражающих то, что происходит на самом деле.

Это обычно считается наиболее важным параметром качественных данных.

2. Полнота

Когда данные включают в себя всю информацию, необходимую для их предполагаемой цели, они считаются полными. Полнота может варьироваться в зависимости от цели собираемых данных.

Например, допустим, цель ваших собранных данных — превратить потенциальных клиентов в продажи. Если отдел маркетинга собирает только имена и адреса электронной почты, а отделу продаж нужны номера телефонов для демонстрационных звонков, то имеющиеся у вас данные считаются неполными.

3. Консистенция

Данные в разных базах данных должны быть согласованными, чтобы предотвратить ошибки данных в дальнейшем.

Если ваше программное обеспечение для маркетинга по электронной почте регистрирует изменение адреса электронной почты клиента, это изменение также должно быть отражено в программном обеспечении для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Если этого не сделать, могут возникнуть проблемы с уведомлениями о выставлении счетов.

4. Срок действия

Достоверность данных относится к согласованности значений данных, как это определено бизнесом.

Например, компания в Европе может форматировать даты в формате дд-мм-гггг (12 сентября 2022 г.). Но если кто-то добавит запись в формате мм-дд-гггг (12 сентября 2022 г.), то эти данные уже недействительны.

5. Уникальность

Уникальность означает отсутствие дублирования или наложения данных в любых наборах данных.

Допустим, потенциальный клиент подписывается на лид-магнит как Дж. Х. Уотсон. Если они затем напишут свое имя как John H. Watson, когда они покупают ваше программное обеспечение, это должно быть введено как одно лицо в вашу базу данных.

6. Честность

Этот параметр относится к сохранению данных на протяжении всего их жизненного цикла, когда они перемещаются по различным системам и отделам вашей организации. Это также означает, что существуют процессы для предотвращения подделки данных.

7. Своевременность

Своевременность данных означает, что данные доступны в любое время, когда они необходимы.

Годовые финансовые отчеты, например, должны быть готовы, когда они нужны бухгалтерам. Если это не так, это не соответствует требованиям измерения своевременности данных.

Преимущества качественных данных

Качественные данные оказывают положительное влияние на процессы организации и ее общую ценность как бизнеса.

Когда налажены процессы обработки качественных данных — и об этом доводится до сведения лиц, принимающих решения, — данные используются шире и в конечном итоге становятся основой для бизнес-решений и инноваций.

Это повышает рентабельность бизнеса и доход, поскольку лица, принимающие решения, быстрее получают информацию. Это также повышает эффективность бизнеса, поскольку люди не тратят время на исправление и согласование данных.

Важность качества данных для отделов продаж, маркетинга и управления клиентами

Качество данных способствует согласованности между различными отделами и их данными, предотвращая любые ошибки или несоответствия.

Это упрощает сотрудничество между отделами. Все усилия по продажам и маркетингу прозрачны, и каждый получает макро- и микропредставление о клиентах и ​​их пути на протяжении всего жизненного цикла.

Что самое худшее может произойти, если процессы обработки данных не налажены?

Мы слышали о многих предприятиях, брошенных в бурную воду из-за неверных данных.

Например, Samsung признает, что потеряла 105 миллиардов долларов, когда сотрудник допустил ошибку из-за плохих мер безопасности данных. Uber много лет недоплачивал своим водителям из-за бухгалтерской ошибки. Почтовая служба США потратила около 1,5 миллиарда долларов на обработку недоставленных электронных писем.

А как насчет множества историй, которые мы слышим о неудачах отделов маркетинга и продаж из-за неверных данных? Некоторые распространенные включают:

• Маркетинговая команда отправляет электронные письма с неправильными ярлыками, что, по меньшей мере, подрывает доверие к бренду.
• Команда PPC нацелена не на тот сегмент рынка, что в конечном итоге обходится очень дорого.
• Отдел продаж звонит по неправильным или несуществующим телефонным номерам, что влияет на их эффективность.
• Команда обслуживания клиентов дважды выставляла клиентам счета из-за дублирующихся записей, что приводило к раздражению клиентов.

Все это проясняет, как неверные данные могут создать проблемы для бизнеса.

Вот почему качественные данные должны быть приоритетом для любого бизнеса, который использует данные в качестве краеугольного камня для бизнес-решений и действий. Качественные данные дадут им точную картину того, что они сделали, что может произойти и что они могут сделать для увеличения доходов.

Как измерить качество данных

На данный момент не существует установленного стандарта измерения качества данных. Организации должны установить свои руководящие принципы и установить базовые уровни и ожидания в отношении управления данными и руководства.

Как правило, параметры качества данных используются в качестве показателей. Каждой метрике присваивается вес и уровень важности в зависимости от отрасли или цели набора данных. Например, финансовая отрасль придает большее значение достоверности, в то время как фармацевтическая промышленность отдает приоритет точности.

Миккель Денгсе рекомендует не ограничиваться измерением качества данных и добавлять к ним показатели производительности и вовлеченности.

Продуктивность измеряет эффективность времени, затрачиваемого на управление данными, а вовлеченность гарантирует, что отчеты с данными будут доступны в любое время, когда они понадобятся конечному пользователю.

Как улучшить качество данных

Во-первых, каждый, кто работает с данными, должен взять на себя полную ответственность за качество данных. Сюда входят создатели данных (те, кто создает данные) и пользователи данных (те, кто использует данные).

Пользователи данных должны четко указать, какой тип данных им нужен, чтобы создатели данных могли сосредоточиться на предоставлении данных, отвечающих этим потребностям.

Как только это станет ясно, вы можете приступить к улучшению качества данных.

Но с чего начать?

Чтобы улучшить качество данных, вы должны начать с корня и разрешать поступление в базу данных только высококачественных данных. Это снижает, если не устраняет необходимость проверки качества данных в дальнейшем.

Но возникает вопрос: а как насчет данных, которые у вас уже есть? Как вы его чистите?

Вот четыре процесса улучшения данных, чтобы исправить любые проблемы с качеством текущих данных.

Профилирование данных

Профилирование данных — это первый шаг к улучшению качества данных. Это процесс просмотра и изучения данных для устранения любых ошибок, отсутствующей информации или избыточности.

При выполнении вручную этот процесс может занять много времени и средств, не говоря уже о подверженности человеческому фактору. Однако инструменты интеграции данных могут ускорить и повысить точность процесса.

Управление данными

Людям в организации должны быть назначены определенные роли при работе с данными компании.

Это роль управления данными — процесс организации данных и управления ими таким образом, чтобы правила четко определяли, кто может получить к ним доступ, какие действия они могут предпринимать и какие методы они могут использовать. Это сводит к минимуму человеческие ошибки, предоставляя людям достаточный доступ для выполнения своей работы.

Очистка данных

Данные, которые больше не служат бизнес-целям, должны быть удалены путем очистки данных, иначе они загрязнят ваши данные. Этот процесс удаляет избыточные, неточные и неполные данные.

Стандартизация данных

Данные могут поступать из множества различных источников. Например, для отделов маркетинга и продаж данные могут поступать из вашего почтового программного обеспечения, Google Analytics, инструмента CRM и рекламных платформ, таких как Facebook и Google Ads.

Благодаря стандартизации данных вы можете согласовать все данные, собранные из этих разных мест, и предотвратить несоответствие данных. Это делает сотрудничество между отделами и обмен информацией более плавным и быстрым.

Простой способ стандартизировать данные — использовать инструменты автоматизации, такие как Improvado, которые извлекают данные из более чем 300 источников маркетинга и продаж.

Твоя очередь

Мы живем в мире, управляемом данными. Компании, располагающие качественными данными и знающие, что с ними делать, получают множество преимуществ. Именно они могут масштабироваться быстрее и оставлять позади всех своих конкурентов.

Если у вас все еще нет системы управления качеством данных, сейчас самое подходящее время для инвестиций в качество ваших данных.