在當今這個數據驅動的時代，確保數據的質量對於企業的決策至關重要，這有助於更深入地了解客戶，並保持整個組織運作的一致性。
這是因為現代企業的運作高度依賴數據。
因此，根據收集到的數據來制定和執行正確的策略，數據本身必須是準確、一致、完整、相關且可靠的。
然而，如果數據質量低下，可能會嚴重影響決策過程、客戶體驗和組織的整體運作。
因此，企業必須專注於收集優質數據，以便制定正確的策略，經營業務並塑造客戶體驗的旅程。
在本文中，我將深入探討數據質量，包括其不同的維度，以及如何評估和改善它。
讓我們開始吧。
什麼是數據質量？
數據質量是指數據的狀態，它反映了一組數據在決策、規劃和運營過程中應被信任的程度。 高質量的數據集必須符合預期用途或目的。它必須是完整、準確、可靠、易於訪問、與不同來源一致，並在需要時以合適的方式呈現。
由於不同組織的需求各不相同，一個項目與另一個項目的要求也不同，因此目前沒有全球公認的數據質量標準和驗證方法。公司會根據其特定需求，建立框架和策略，以收集、組織、管理和確定數據質量。
實際上，數據質量是通過評估和解讀數據質量指標來保證的，例如準確性、相關性、一致性、完整性、可信度、時效性等等。隨後，數據分析師會測量整體數據質量的得分和評級，以呈現數據集的實際質量。
組織可以利用這些信息來了解數據的價值和相關性。因此，他們可以決定是否將這些數據用於業務規劃和執行，確保它能為最終用戶增加價值。
數據質量維度
數據質量具有各種特徵或維度，這些是分析師用來衡量數據對用戶的質量和有用性的指標。儘管許多指標因項目和公司而異，但以下是一些常見的指標：
準確性
無論您收集了多少數據，如果數據不準確，那麼在您的業務策略中使用它就毫無意義。因為這樣做的結果可能與您的預期相反。這將降低客戶對您的組織、員工和產品的信任度。
因此，必須通過採用有效和可持續的策略來驗證其來源並管理數據，從而評估數據集的準確性。
相關性
即使您的數據是準確的，如果它與您的業務需求不相關，也毫無用處。擁有不必要的數據也會使您的數據庫混亂，浪費您管理數據的時間和精力。
例如，您正在尋找優質蘋果，但得到的卻是優質橙子。雖然橙子也是一種優質的水果，但您要找的是蘋果，而不是橙子。
因此，數據需要是相關的。在評估數據質量時，首先要查看數據是否與您收集數據的目的相關。如果相關，那麼這個數據就具有良好的質量。
完整性
如果您持續不斷地收集數據，卻沒有考慮它是否完整，那麼在實際執行過程中，這些數據可能會變得不可用。
因此，在您收集數據時，請確保它是完整的，例如潛在客戶的全名，而不僅僅是名字或姓氏，以及完整的地址等。這並不意味著儲存不必要的信息，而是儲存完整、有用的信息，以推動您的策略。
一致性
高質量的數據不應與您已儲存在其他數據庫中的數據相矛盾。因為如果確實如此，那麼其中一個數據可能是錯誤的。不一致的數據會導致混亂和誤判，這會需要時間來查找和刪除錯誤的數據。
因此，確保您的數據在整個數據庫和組織中保持一致非常重要。您可以讓每個人都使用相同的軟體系統，或者將數據工具與客戶關係管理（CRM）系統整合和同步。這樣，每個人都可以輕鬆地協作。
可訪問性
即使您擁有準確、完整、相關且一致的數據，如果適當的人員或團隊無法訪問它，那麼它也可能無法達到預期的目的。這些人員可能是您的員工、合作夥伴或客戶。
為此，您可以識別需要訪問特定數據集的人員，並使用包含該數據的工具授權他們。請確保他們可以隨時隨地輕鬆訪問數據。
時效性
數據不斷變化。過去擁有特定電話號碼或電子郵件的客戶，現在可能不再擁有這些資料，他們可能已經更改了。如果您使用相同的過時數據發送促銷信息，您的努力將會徒勞無功。
過時的數據可能無法代表當前情況。因此，追蹤歷史數據和變化至關重要。這將幫助您及時更新記錄並保持數據的相關性。
獨特性
對於許多專案，例如行銷、文案撰寫等，獨特性是數據質量的必要特徵。獨特性意味著沒有重複的數據或與其他記錄重疊的數據。重複的數據會損害您的可信度和用戶信任。
因此，請確保數據是唯一的並且符合您的目的。數據分析師會執行數據清理工作，以解決獨特性分數較低的問題，確保數據的獨特性。
除此之外，其他數據質量維度還可能包括數據可用性、可比性、靈活性、合理性和有效性。
為什麼數據質量很重要？
組織努力維護高質量的數據，以做出正確且明智的決策並獲得回報。這為企業帶來了許多好處，包括：
- 做出更快、更好的業務決策：現代組織必須評估數據以確定客戶需求。這將幫助您制定合適的策略，並更有信心地更快、更有效地做出業務決策。
- 更好的協作：當您在部門和組織中維護一致的數據時，每個人都可以訪問相同的數據以在工作中使用。這將幫助您在優先事項上保持一致，並產生有凝聚力的結果。
- 更好地了解客戶：如果數據是準確和可靠的，客戶數據可以讓您更深入地了解客戶。您將更深入地了解他們的痛點、需求、興趣和期望。這使您能夠開發更好的產品來解決客戶的問題，並建立有意義的關係。
如何衡量數據質量
質量差的數據可能會損害企業的聲譽、客戶信任和其他負面後果。因此，您必須評估收集到的數據，以確保其質量優良並符合您的業務需求。這需要您建立特定的流程和指標來衡量數據質量。
因此，請根據設定的指標評估您的數據，分析結果並改進數據，使其符合您的目的。讓我們了解一下如何衡量數據質量。
#1 主觀評估
這種評估方式涉及數據分析師、利益相關者等，以評估特定數據集的質量。根據他們的看法，他們可以做出決定。例如，如果他們發現數據集不準確，他們可能會刪除它，或者分配其他人來獲取準確的數據並暫停專案，直到問題得到解決。這意味著評估對於決策者來說是主觀的。
#2 客觀評估
客觀評估會檢查記錄在給定數據集中的客觀指標。您可以根據任務來評估這些指標，也可以完全依賴指標。要建立這些指標並評估客觀數據，您可以創建符合您要求的關鍵績效指標（KPI）。當您執行客觀評估時，您可以使用三種方法來衡量數據質量：
- 簡單比率：是指預期結果與可能結果總數的比率。通常，簡單比率為 0 或 1，其中 1 是最理想/最期望的結果。這個比率衡量數據的一致性和完整性。
- 最大值或最小值：此方法可以幫助您管理多個數據質量變數。在這裡，最大值更像是一個彈性數字，可以表示諸如可訪問性和時效性等變數。另一方面，最小值是比較保守的，可以代表諸如準確性等變數。
- 加權平均：這是另一種您可以使用的替代方法，以了解每個變數如何將其值傳遞到計算公式中，而不是單純地使用最小值。
這就是您可以衡量數據質量以制定業務策略的方法。但這還不是結束。在評估了主觀和客觀的數據質量指標之後，您的下一步必須是分析結果並努力改進您的數據，從而為您的業務帶來最大價值。
如何提高數據質量
分析評估的數據質量指標將幫助您發現不符合標準或 KPI 的數據。這樣，清理或刪除此類數據會變得更容易，並使您的數據庫中儲存高質量、增值數據，以滿足您當前和未來的目標。
以下是一些提高數據質量並解決問題的方法：
- 數據分析：此過程可以幫助您了解整個數據資產，以進行有效的數據質量管理。這至關重要，因為員工、利益相關者和合作夥伴多年來都會收集和儲存數據。這些數據可能具有不同的標準、格式、儲存方式等等。因此，為了提高數據質量，請全面了解您正在處理的內容（也就是數據），以便開始簡化它。
- 數據匹配：數據匹配涉及關聯數據，以找到重複項。這樣做的目的是為了確保不會出現多個數據表示相同含義的情況。例如，如果您有名為 Johnny Depp 的個人姓名的記錄。現在，如果您找到另一個名為 John Depp 但代表同一個人的記錄，那麼這個數據就是重複的。因此，您必須刪除此類數據以避免混亂。
- 數據治理：數據治理是指關注 KPI 和數據元素的數據標準和策略。數據治理標準還可以概述組織必須遵循的業務規則，以維護數據質量。
- 報告：數據報告涉及維護質量日誌並記錄數據中已知的問題。這將幫助您確定是否需要執行更多的數據清理和優化。您可以使用從數據匹配和分析中收集的數據來衡量 KPI 並產生報告。
- 數字資產管理（DAM）：數據可以採用數字資產的形式，例如文本、圖像、影片和其他檔案。這有助於您確保數字數據的質量和相關性。
- 主數據管理（MDM）：MDM 框架是預防質量問題的絕佳資源。這涉及產品、地點和當事方的主數據。
產品信息管理（PIM）：如果您是商品製造商或銷售商，您必須調整您的數據質量 KPI。這將使客戶能夠在從瀏覽產品到交付和售後的所有階段，都能看到他們訂購的確切商品。因此，使用 PIM，您可以創建標準化的產品數據表示，其中所有信息一致且可靠。
客戶數據整合（CDI）：CDI 要求您將通過 CRM 系統、自助註冊頁面、社交媒體等收集的客戶主數據，組織成單一的事實來源。這樣，您可以保持數據的凝聚力並促進協作。
數據質量最佳實踐
許多組織可能認為他們的數據庫中維護著質量最好的數據，但情況可能並非如此。因此，以下是一些確保數據質量和檢查所有選項的最佳實踐：
- 選擇重要指標：您必須具體選擇要評估的指標。僅選擇和追蹤那些在決策過程中具有價值的指標。您不能一直評估所有可能不會增加價值的內容，那樣會不必要地消耗時間、資源和精力。
- 確保單一的事實來源：確保整個組織中所有數據都有單一的事實來源至關重要。您可能將數據儲存在多個系統中，例如銷售工具、CRM 等。為了維持單一的事實來源，您必須在任何地方保持一致。您可以通過執行稽核來確保這一點。
- 執行定期稽核：預防勝於治療。定期進行數據質量稽核可以讓您在問題惡化之前快速發現問題。您可以根據您的數據量，每月、每週或每天進行數據質量稽核。
- 分析失敗的原因：分析數據質量失敗或成功的原因對於優化策略是必要的。將成功的努力應用於需要改進的領域，同時排除障礙。這將提高您收集和管理數據質量的效率。
- 投資必要的資源：為報告、分析、培訓和其他流程投資正確的資源，有助於輕鬆管理數據質量。您可以選擇提供所有這些功能的單一工具，也可以根據您的優先順序和需求單獨使用它們。
- 使用數據質量管理軟體：為了以驚人的速度和效率來管理數據質量，您可以利用自動化的力量。一個好的數據質量管理工具還可以幫助您輕鬆訪問數據。因此，選擇合適的數據報告和分析軟體，例如 營運中心、Talend Open Studio、OpenRefine、Dedupely 等。
跨行業數據質量管理示例
- 金融：提供金融服務的企業會執行數據質量管理，以識別和保護敏感數據、監控和維護合規性以及自動化報告。
- 製造業：製造商這樣做是為了維護其供應商和客戶的準確記錄並定期更新。他們還需要這樣做才能及時發現質量問題，並糾正和優化他們的策略。
- 醫療機構：需要數據質量管理來維護準確、完整的患者記錄。它可以幫助他們提供適當的患者護理和治療計劃，並實現更快、更準確的計費和風險管理。
- 公共部門：公共部門組織需要數據質量管理來維護有關其當前專案、員工、承包商和其他組成部分的完整、準確和一致的數據，以確保他們實現目標。
結論
數據質量對於企業至關重要。因此，您收集的數據在準確性、完整性、相關性、可信度和一致性等特徵方面必須具有高品質。這將幫助您做出正確的業務決策，為客戶提供優質服務，並有效地運行組織。