数据质量:综合指南

确保数据质量对于企业做出正确决策、更好地了解客户以及保持整个组织的一致性非常重要。

原因是数据驱动了现代企业。

因此,根据收集到的数据来规划和执行正确的策略需要是正确的、一致的、完整的、相关的和可靠的。

但如果数据很糟糕,它会严重影响您的决策、客户体验和组织。

因此,您必须专注于收集正确的数据,以帮助您制定正确的策略来经营业务并塑造客户的旅程。

在本文中,我将讨论数据质量、它的维度以及如何衡量和改进它。

让我们开始吧。

什么是数据质量?

数据质量是数据的状态,它表明在决策、规划和运营中要考虑一组数据的可靠性。 如果一个数据集是高质量的,它必须符合预期的用途或目的。 它必须完整、准确、可靠、易于访问、与不同来源一致,并在需要时适当呈现。

目前,没有全球公认的数据质量标准和验证方法,因为一个组织与另一个组织的需求不同,一个项目与另一个项目不同。 公司创建框架和策略,以根据其特定需求收集、组织、管理和确定数据质量。

实际上,通过评估和解释数据质量指标来确保数据质量,例如准确性、相关性、一致性、完整性、可信度、时间线等。接下来,数据分析师测量整体数据质量得分和评级,以显示数据的实际质量。一个数据集。

组织可以使用这些信息来了解数据的价值和相关性。 因此,他们可以决定是否将这些数据用于业务规划和实施,确保它必须为最终消费者增加价值。

数据质量维度

数据质量具有各种特征或维度,是分析师用来衡量数据对用户的质量和有用性的指标。 尽管许多指标因项目和公司而异,但一些常见的指标是:

准确性

无论您收集了多少数据,如果它不准确,那么在您的业务战略中使用它是没有意义的。 因为如果你这样做,结果可能与你想要的相反。 它会降低客户对您的组织、员工和产品的信任。

因此,必须通过采用有效且可持续的策略来验证其来源和管理数据来评估数据集的准确性。

关联

即使您的数据是准确的,如果它与您的业务所需的内容无关,也将无济于事。 拥有不必要的数据也会使您的数据库变得混乱,浪费您的时间和精力来管理它。

例如,您正在寻找优质苹果但拥有优质橙子。 虽然它是一种质量上乘的水果,但您要寻找的是苹果,而不是橙子。

因此,数据需要相关。 因此,在评估数据质量时,首先要查看数据是否与您收集数据的目的相关。 如果是的话,它的质量很好。

完整性

如果您继续收集越来越多的数据而不考虑它是否完整,那么它可能在实施过程中变得无法使用。

因此,当您收集数据时,请确保它是完整的,例如潜在客户的全名,而不仅仅是名字或姓氏、完整的地址等。这并不意味着存储不必要的信息,而是存储完整、有用的信息推动你的战略。

一致性

高质量的数据不得与您已经保存在其他数据库中的数据相矛盾。 因为如果确实如此,其中一个可能是错误的。 不一致的数据会导致混淆和评估,这需要时间来查找和删除错误的数据。

因此,确保您的数据在整个数据库和组织中保持一致是相关的。 您可以让每个人都使用相同的软件系统或将数据工具与 CRM 集成和同步。 这样,每个人都将在同一页面上轻松协作。

可访问性

即使您拥有准确、完整、相关和一致的数据,如果合适的人员或团队无法访问它,它也可能无法达到目的。 他们可能是您的员工、合作伙伴或客户。

为此,您可以识别需要访问特定数据集的人员,并使用包含该数据的工具授权他们。 只需确保他们可以随时随地轻松访问它。

时效性

数据不断变化。 过去有特定电话号码或电子邮件的客户没有必要仍然拥有它; 他们可能已经改变了它。 如果您使用相同的过时数据发送促销信息,您的努力就会白费。

过时的数据可能不代表当前的情况。 因此,跟踪历史数据和变化至关重要。 这将帮助您及时更新记录并保持相关性。

独特性

对于许多项目,例如营销、制作副本等,唯一性是数据质量的必备特征。 唯一性意味着没有数据重复或与其他记录重叠。 重复数据会损害您的可信度和用户信任。

因此,请确保数据是唯一的并且符合您的目的。 数据分析师执行数据清理以解决低唯一性分数以确保唯一性。

除此之外,其他数据质量维度还可以包括数据可用性、可比性、灵活性、合理性和合理性。

为什么数据质量很重要?

组织努力维护高质量的数据,以做出正确和明智的决定并观察回报。 这为企业带来了很多好处,包括:

  • 做出更快更好的业务决策:现代组织必须评估数据以确定客户需求。 这将帮助您制定合适的策略,并更有信心更快、更有效地做出业务决策。
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  • 更好的协作:当您在部门和组织中维护一致的数据时,每个人都可以访问相同的数据以在您的工作中使用。 这将帮助您在优先事项上保持一致并产生有凝聚力的结果。
  • 更好地了解客户:如果准确可靠,客户数据可以让您更了解您的客户。 您将更深入地了解他们的痛点、需求、兴趣和需求。 它允许您开发更好的产品来解决客户的问题并建立有意义的关系。

如何衡量数据质量

质量差的数据可能会损害企业的声誉、客户信任和其他有害后果。 因此,您必须评估收集到的数据,以确保其质量优良并适合您的业务需求。 这需要您建立特定的流程和指标来衡量数据质量。

因此,根据设定的指标评估您的数据,分析结果并改进数据以适合您的目的。 让我们了解如何衡量数据质量。

#1 主观评价

该评估涉及数据分析师、利益相关者等,以评估特定数据集的质量。 根据他们的看法,他们可以做出决定。 例如,如果他们发现数据集不准确,他们可能会删除它或分配其他人来获取准确的数据并暂停项目,直到问题得到解决。 这意味着评估对决策者来说是主观的。

#2 客观评估

客观评估检查记录在给定数据集中的客观指标。 您可以根据任务对此进行评估,也可以完全依赖于指标。

要建立这些指标并评估客观数据,您可以创建符合您要求的关键绩效指标 (KPI)。 当您执行客观评估时,您可以通过三种方式衡量数据质量:

  • 简单比率是预期结果与可能结果的总数。 通常,简单比率是 0 或 1,其中 1 是最理想/最期望的结果。 该比率衡量一致性和完整性。
  • 最大值或最小值:此方法可以帮助您管理多个数据质量变量。 在这里,最大值更像是一个灵活的数字,可以表示可访问性和时间线等变量。 另一方面,最小值是保守的,可以代表准确度等变量。

  • 加权平均:这是您可以用来代替 min 的另一种方法,以了解每个变量如何将其值传递到方程中。

这就是您可以衡量数据质量以制定业务战略的方式。 但这还不是结束。 在评估了主观和客观的数据质量指标之后,您的下一步必须是分析结果并努力改进您的数据,从而为您的业务带来最大价值。

如何提高数据质量

分析评估的数据质量指标将帮助您发现不符合标准或 KPI 的数据。 这样,清理或删除此类数据将更容易,并使您的数据库中存储有质量、增值数据,以满足您当前和未来的目标。

查看这些方法以提高数据质量并缓解问题。

  • 数据分析:此过程可以帮助您了解您的整个数据资产,以进行有效的数据质量管理。 这是至关重要的,因为员工、利益相关者和合作者多年来都会收集和存储数据。 它可以有不同的标准、格式、存储等等。 因此,为了提高数据质量,请全面了解您正在处理的内容(此处为数据)以开始精简它。

  • 数据匹配:数据匹配涉及关联数据以找到冗余。 这样做是为了确保不会出现多条数据表示相同含义的情况。 例如,如果您有个人姓名的记录,例如 Johnny Depp。 现在,如果您找到另一条名为 John Depp 但代表同一个人的记录,那就是多余的。 因此,您必须删除此类数据以防止混乱。
  • 数据治理:数据治理是指关注 KPI 和数据元素的数据标准和政策。 数据治理标准还可以概述组织必须遵循以维护数据质量的业务规则。
  • 报告:数据报告涉及维护质量日志和记录数据中的已知问题。 这将帮助您确定是否需要执行更多数据清理和优化。 您可以使用从数据匹配和分析中收集的数据来衡量 KPI 并生成报告。
  • 数字资产管理 (DAM):数据可以采用数字资产的形式,如文本、图像、视频和其他文件。 这有助于您确保数字数据的质量和相关性。
  • 主数据管理 (MDM):MDM 框架是帮助预防质量问题的绝佳资源。 这涉及产品、位置和当事人主数据。

产品信息管理 (PIM):如果您是商品制造商或销售商,则必须调整您的数据质量 KPI。 这将使客户能够在从浏览产品到交付和售后的所有阶段查看他们订购的确切商品。 因此,使用 PIM,您可以创建标准化的产品数据表示,其中所有信息一致且可靠。

客户数据集成 (CDI):CDI 要求您将通过 CRM 系统、自助注册页面、社交媒体等收集的客户主数据组织成单一的事实来源。 这样,您可以保持凝聚力并促进协作。

数据质量最佳实践

许多组织可能认为他们的数据库中维护着质量最好的数据,但情况可能会有所不同。 因此,这里有一些确保数据质量和检查所有选项的最佳实践。

  • 选择重要指标:您必须具体选择要评估的指标。 仅选择和跟踪那些在决策过程中有价值的指标。 您不能继续评估可能不会增加价值的所有内容; 它将不必要地消耗时间、资源和精力。
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  • 确保单一事实来源:确保整个组织中所有数据的单一事实来源至关重要。 您可能将数据存储在多个系统中,例如销售工具、CRM 等。为了保持单一的事实来源,您必须在任何地方保持一致。 您可以通过执行审计来确保这一点。
  • 执行定期审核:预防胜于治疗。 定期的数据质量审计可以让您在问题成为更大的问题之前快速发现问题。 您可以根据您的数据量每月、每周或每月进行数据质量审计。
  • 分析失败的原因:分析数据质量失败或成功的原因对于优化策略是必要的。 将您的成功努力应用于需要改进的领域,同时排除障碍。 它将提高您收集和管理数据质量的效率。

  • 投资必要的资源:为报告、分析、培训和其他流程投资正确的资源有助于轻松管理数据质量。 您可以选择提供所有这些功能的单一工具,也可以根据您的优先级和需求单独使用它们。
  • 使用数据质量管理软件:要以令人难以置信的速度和效率管理数据质量,您可以利用自动化的力量。 一个好的数据质量管理工具还可以帮助您轻松访问数据。 因此,选择合适的数据报告和分析软件,例如 运营中心、Talend Open Studio、OpenRefine、Dedupely 等。

跨行业数据质量管理示例

  • 金融:提供金融服务的企业执行数据质量管理,以识别和保护敏感数据、监控和维护合规性以及自动化报告。
  • 制造:制造商这样做是为了维护其供应商和客户的准确记录并定期更新。 他们还需要这样才能及时发现质量问题并纠正和优化他们的策略。

  • 医疗机构:需要数据质量管理来维护准确、完整的患者记录。 它可以帮助他们提供合适的患者护理和治疗计划,并实现更快、更正确的计费和风险管理。
  • 公共部门:公共部门组织需要数据质量管理来维护有关其当前项目、员工、承包商和其他组成部分的完整、准确和一致的数据,以确保他们实现目标。

结论

数据质量对企业至关重要。 因此,您收集的数据在准确性、完整性、相关性、可信度和一致性等特征方面必须具有高质量。 它将帮助您做出正确的业务决策,为客户提供良好的服务,并有效地运行组织。