Veri Kalitesi: Verilerinize Güveni Yeniden Kazanmanın En İyi Yolu

İşletmeler, kanıta dayalı içgörüler elde etmek için veri toplar. Yine de, kilit karar vericilerin %75'i verilerine güvenmiyor. Dahası, çalışanların neredeyse yarısı hala içgüdülerine dayalı kararlar veriyor.

Ancak şirketler, verilerin gelir ve iş büyümesi üzerinde olumlu bir etkiye sahip olmasını istiyorsa, veri kalitesi süreçlerinin oluşturulması gerekir. Bu süreçler, çalışanlara ve karar vericilere daha fazla güven verecek ve iş kararları verirken verilere dayanmalarını sağlayacak.

Önemli Çıkarımlar

• Toplama noktasında temizleyerek veri kalitesini iyileştirin. Bu, satırdaki verileri temizleme ihtiyacını ortadan kaldırır.
• Kalite verilerinin yedi ana boyutu vardır: doğruluk, tamlık, tutarlılık, geçerlilik, benzersizlik, bütünlük ve zamanlılık.
• Veri kalitesini iyileştirmeye yönelik dört süreç, veri profili oluşturma, veri yönetişimi, veri temizleme ve veri standardizasyonudur. Bunlar manuel olarak yapılabilir, ancak bunu yapmak insan hatası penceresini açar. Improvado gibi bir araç bu süreçleri otomatikleştirir ve basitleştirir.
• Veri kalitesini ölçmek için kalite boyutlarını kullanmaya ek olarak, çok yönlü bir veri kalitesi ölçüm süreci için karışıma üretkenlik ve katılım metriklerini ekleyin.
• Veri kalitesi, pazarlama ve satış süreçlerini şeffaf hale getirmeye yardımcı olur ve işlevler arası işbirliğini geliştirir.

Veri Kalitesi Nedir?

Veri yeni yağdır. Ve rafine edilmediğinde hiçbir değeri olmayan petrol gibi, veri de kullanılabilir hale gelene kadar değersizdir. Ne yazık ki, veriler kırılgandır ve kolayca kirlenebilir.

Veri kalitesi bunun olmamasını sağlar. Verileri değerlendiren, doğru ve hatasız olmasını sağlayan ve sizi ve işletmenizi ilgilendiren içgörülerin doğru görüntüsünü gösteren süreçtir.

Veri Kalitesini Ne Tanımlar?

60'ın üzerinde veri kalitesi boyutu vardır. Ancak pratikte, çoğu veri ekibi yedi ile ilgilenir.

1. Doğruluk

Bu veri kalitesi boyutu, verilerin doğruluğunu ve doğruluğunu ifade eder. Doğruluğun amacı, gerçekte ne olduğunu yansıtan hatasız veriler üretmektir.

Bu genellikle kalite verilerinin en önemli boyutu olarak kabul edilir.

2. Tamlık

Veriler, amaçlanan amaç için ihtiyaç duyulan tüm bilgileri içerdiğinde, tam olarak kabul edilir. Tamlık, toplanan verilerin amacına bağlı olarak değişebilir.

Örneğin, toplanan verilerinizin amacının olası satışları satışa dönüştürmek olduğunu varsayalım. Pazarlama ekibi yalnızca adları ve e-postaları topluyorsa, ancak satış ekibinin demo aramaları için telefon numaralarına ihtiyacı varsa, o zaman sahip olduğunuz veriler eksik olarak kabul edilir.

3. Tutarlılık

Farklı veritabanlarındaki verilerin, satırdaki veri hatalarını önlemek için tutarlı olması gerekir.

E-posta pazarlama yazılımınız bir müşterinin e-posta adresinde bir değişiklik kaydederse, bu değişiklik müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) yazılımına da yansıtılmalıdır. Bunu yapmamak, faturalandırma bildirimleriyle ilgili sorunlara neden olabilir.

4. Geçerlilik

Veri geçerliliği, işletme tarafından tanımlanan veri değerlerinin tutarlılığını ifade eder.

Örneğin, Avrupa merkezli bir işletme, tarihleri ​​gg-aa-yyyy biçimini (12 Eylül 2022) kullanarak biçimlendirebilir. Ancak biri aa-gg-yyyy biçimini (12 Eylül 2022) kullanarak bir giriş yazısı eklerse, bu veriler artık geçerli değildir.

5. Benzersizlik

Benzersizlik, hiçbir veri kümesinde veri yinelemesi veya çakışması olmadığı anlamına gelir.

Diyelim ki bir potansiyel müşteri, JH Watson olarak bir lider mıknatısa kaydoldu. Daha sonra yazılımınızı satın aldıklarında adını John H. Watson olarak yazarlarsa, bu, veritabanınıza bir kişi olarak girilmelidir.

6. Dürüstlük

Bu boyut, kuruluşunuzdaki farklı sistemler ve departmanlar arasında hareket ederken verilerin tüm yaşam döngüsü boyunca korunmasını ifade eder. Aynı zamanda, verilerin kurcalanmasını önlemek için yürürlükte olan süreçler olduğu anlamına gelir.

7. Zamanlılık

Verilerin zamanında olması, verilerin ihtiyaç duyulduğu her an mevcut olduğu anlamına gelir.

Örneğin, yıllık mali tablolar, muhasebecilerin ihtiyaç duyduğu anda hazır olmalıdır. Değillerse, veri zamanlılık boyutunun gereksinimlerini karşılamaz.

Kaliteli Verinin Faydaları

Kaliteli veriler, bir kuruluşun süreçleri ve bir işletme olarak genel değeri üzerinde olumlu bir etkiye sahiptir.

Kaliteli veri süreçleri yerinde olduğunda - ve bu karar vericilere iletildiğinde - veriler daha fazla kullanılır ve sonunda iş kararlarının ve yeniliklerin temeli haline gelir.

Karar vericiler içgörüleri daha hızlı elde ettiği için iş karlılığını ve gelirini artırır. Ayrıca, insanlar verileri düzeltmek ve uzlaştırmak için zaman kaybetmediği için iş performansını da artırır.

Satış, Pazarlama ve Müşteri Yönetimi Ekipleri için Veri Kalitesinin Önemi

Veri kalitesi, herhangi bir hata veya tutarsızlığı önlerken farklı departmanlar ve verileri arasındaki uyumu destekler.

Bu, departmanlar arası işbirliğini kolaylaştırır. Tüm satış ve pazarlama çabalarında şeffaflık vardır ve herkes, müşterilerin ve yaşam döngüsü boyunca yolculuklarının makro ve mikro bir görünümünü elde eder.

Veri süreçleri yerinde olmadığında olabilecek en kötü şey nedir?

Pek çok işletmenin kötü veriler yüzünden dalgalı sulara atıldığını duyduk.

Örneğin Samsung, zayıf veri güvenliği önlemleri nedeniyle bir çalışan hata yaptığında 105 milyar dolar kaybettiğini kabul ediyor. Uber, bir muhasebe hatası nedeniyle uzun yıllar sürücülerine düşük ödeme yaptı. ABD Posta Servisi, teslim edilemeyen e-postaları işlemek için yaklaşık 1,5 milyar dolar harcadı.

Peki ya pazarlama ve satış ekiplerinin kötü veriler nedeniyle yaşadığı talihsizliklerle ilgili duyduğumuz birçok hikayeye ne dersiniz? Bazı yaygın olanlar şunlardır:

• Pazarlama ekibi yanlış etiketlenmiş e-postalar gönderiyor ve bu en azından marka güvenini zedeliyor.
• PPC ekibi yanlış pazar segmentini hedefliyor ve bu da çok maliyetli oluyor.
• Satış ekibi yanlış veya var olmayan telefon numaralarını arıyor ve bu onların verimliliğini etkiliyor.
• Müşteri hizmetleri ekibi, mükerrer girişler nedeniyle müşterileri iki kez faturalandırdı ve bu da müşterilerin kızgın olmasına neden oldu.

Bütün bunlar, kötü verilerin işletmeleri ne kadar zor durumda bırakabileceğini açıkça ortaya koyuyor.

Bu nedenle, verileri iş kararları ve faaliyetleri için temel taşı olarak kullanan herhangi bir işletme için kaliteli veriler bir öncelik olmalıdır. Kaliteli veriler onlara tam olarak ne yaptıkları, neler olabileceği ve geliri artırmak için neler yapabileceklerinin gerçek bir resmini verecektir.

Veri Kalitesi Nasıl Ölçülür?

Şu anda veri kalitesini ölçmek için belirlenmiş bir standart yok. Kuruluşlar, yönergelerini belirlemeli ve veri yönetimi ve yönetişimi ile ilgili temel ve beklentiler oluşturmalıdır.

Genellikle, veri kalitesi boyutları metrik olarak kullanılır. Her metriğe, sektöre veya veri kümesinin amacına bağlı olarak bir ağırlık ve önem düzeyi atanır. Örneğin, finans sektörü geçerliliğe daha fazla değer verirken ilaç sektörü doğruluğa öncelik verir.

Mikkel Dengse, veri kalitesini ölçmenin ötesine geçmeyi ve karışıma üretkenlik ve katılım metrikleri eklemeyi önerir.

Verimlilik, veri yönetimi için harcanan zamanın verimliliğini ölçerken, katılım, veri raporlarının son kullanıcının ihtiyaç duyduğu her an erişilebilir olmasını sağlar.

Veri Kalitesi Nasıl İyileştirilir

İlk olarak, verilerle çalışan herkesin veri kalitesi konusunda tam sorumluluk alması gerekir. Buna veri yaratıcıları (verileri oluşturanlar) ve veri kullanıcıları (verileri kullananlar) dahildir.

Veri kullanıcıları, veri oluşturucuların bu ihtiyaçları karşılayan verileri sağlamaya odaklanabilmeleri için ne tür verilere ihtiyaç duyduklarını açıkça belirtmelidir.

Bu netleştiğinde, veri kalitesini iyileştirmeye devam edebilirsiniz.

Ama nereden başlıyorsun?

Veri kalitesini artırmak için kökten başlamalı ve veritabanınıza yalnızca yüksek kaliteli verilerin girmesine izin vermelisiniz. Bu, hat boyunca veri kalitesi kontrollerine olan ihtiyacı ortadan kaldırmasa da azaltır.

Ancak bu şu soruyu akla getiriyor: Ya zaten sahip olduğunuz veriler? Nasıl temizlersiniz?

İşte mevcut verilerle ilgili kalite sorunlarını düzeltmek için dört veri iyileştirme süreci.

Veri Profili Oluşturma

Veri profili oluşturma, veri kalitesini iyileştirmenin ilk adımıdır. Herhangi bir hatayı, eksik bilgiyi veya fazlalığı gidermek için verileri gözden geçirme ve inceleme sürecidir.

Manuel olarak yapıldığında, süreç zaman alıcı ve maliyet açısından yoğun olabilir, ayrıca insan hatasına eğilimli olabilir. Ancak, veri entegrasyon araçları sürecin doğruluğunu hızlandırabilir ve iyileştirebilir.

Veri yönetimi

Şirket verilerini işlerken kuruluştaki kişilere belirli roller atanmalıdır.

Bu, veri yönetişiminin rolüdür—verilere kimlerin erişebileceği, hangi eylemleri gerçekleştirebilecekleri ve hangi yöntemleri kullanabilecekleri konusunda kuralların net olması için verileri düzenleme ve yönetme sürecidir. Bu, insanlara işlerini yapmaları için yeterli erişim sağlarken insan hatasını en aza indirir.

Veri Temizleme

Artık işletmenin hedeflerine hizmet etmeyen verilerin, veri temizleme yoluyla kaldırılması gerekir - aksi takdirde verilerinizi kirletir. Bu işlem, gereksiz, yanlış ve eksik verileri kaldırır.

Veri Standardizasyonu

Veriler birçok farklı kaynaktan gelebilir. Örneğin, pazarlama ve satış ekipleri için veriler e-posta yazılımınızdan, Google Analytics'ten, CRM aracından ve Facebook ve Google Ads gibi reklam platformlarından gelebilir.

Veri standardizasyonu sayesinde, bu farklı yerlerden toplanan tüm verileri hizalayabilir ve veri eşitsizliğini önleyebilirsiniz. Bu, departmanlar arası işbirliğini ve içgörü paylaşımını daha sorunsuz ve hızlı hale getirir.

Verileri standartlaştırmanın kolay bir yolu, 300'den fazla pazarlama ve satış kaynağından veri çıkaran Improvado gibi otomasyon araçlarını kullanmaktır.

Senin sıran

Veri odaklı bir dünyada yaşıyoruz. Kaliteli verilere sahip olan ve bununla ne yapacağını bilen işletmeler birçok avantajdan yararlanır. Daha hızlı ölçeklenebilen ve tüm rakiplerini geride bırakabilenler onlar.

Hala veri kalitesi yönetiminiz yoksa, şimdi veri kalitenize yatırım yapmanın en iyi zamanı.