5 melhores práticas para melhorar a qualidade dos dados

Melhorar qualidade de dados é extremamente importante para organizações de todos os tamanhos. A falta de dados limpos, validados e de alta qualidade pode resultar em erros facilmente evitáveis ​​que podem, às vezes, custar caro para a organização. Recente dados, do Gartner mostra que dados desorganizados são responsáveis ​​por perdas anuais médias de até US$ 15 milhões.

Conforme os ambientes de negócios continuam a se tornar mais complexos e as organizações aproveitam os dados disponíveis em vários formatos de arquivo e locais de nuvem, melhorar a qualidade dos dados é absolutamente crucial para garantir que suas decisões não sejam orientadas por dados não confiáveis ​​ou imprecisos. Interessado em melhorar a qualidade de seus dados para tomar melhores decisões de negócios? Aqui está tudo o que você precisa saber sobre como melhorar a qualidade dos dados e como isso pode ajudar sua organização.

O que é qualidade de dados e por que é importante?

A qualidade dos dados pode significar coisas diferentes para organizações diferentes. Alguns podem priorizar métricas como precisão e consistência para medir a qualidade, enquanto outros podem se concentrar mais na confiabilidade e integridade. Independentemente de como você define o termo, dados de alta qualidade permitem que as empresas criem projeções e previsões muito mais precisas, antecipem e resolvam problemas operacionais e criem estratégias proativas para conquistar clientes e prospects.

Escusado será dizer que, quando você trabalha com dados que não foram limpos e validados previamente, você precisa ser extremamente cauteloso para garantir que os relatórios e análises provenientes desses dados sejam precisos e não carregados de erros. Ao melhorar seus dados, essas organizações podem automatizar seus integração de dados e processos analíticos sem se preocupar com dados desatualizados, imprecisos ou não confiáveis.

5 melhores práticas para melhorar a qualidade dos dados

Garantir a qualidade dos dados é crucial para o sucesso organizacional. As principais práticas recomendadas incluem:

• Estabelecer um processo para investigar problemas de qualidade de dados.
• Definir diretrizes claras para governança de dados.
• Equipes de treinamento.
• Explorando iniciativas do Customer360.
• Tornar os dados de alta qualidade uma prioridade.

Além disso, a padronização de formatos de dados, a limpeza regular de dados, a integração eficaz, o monitoramento com indicadores-chave de desempenho (KPIs), a utilização de ferramentas de criação de perfil de dados, o incentivo ao feedback, a colaboração e a promoção de uma cultura de melhoria contínua contribuem coletivamente para manter conjuntos de dados precisos, confiáveis ​​e valiosos. para uma tomada de decisão informada.

1. Estabeleça um processo para investigar problemas de qualidade de dados

Compreender os problemas de qualidade de dados e como eles podem afetar seus negócios é a etapa mais importante para melhorar a qualidade dos dados. Afinal, você só poderá fazer melhorias na qualidade dos dados depois de identificar qual é o problema e por que é importante resolvê-los para a sua organização.

Analisar as incoerências de dados também é importante porque certos problemas podem causar problemas maiores em alguns cenários do que em outros. Por exemplo, um pequeno erro ortográfico no campo “ocupação” em um banco de dados de clientes pode não ser um grande problema caso você precise apenas enviar um e-mail promocional a um cliente, mas um nome incorreto pode fazer uma grande diferença caso você 're no espaço de emissão de bilhetes ou seguros.

Aqui estão algumas métricas que você pode usar para determinar a qualidade de seus dados:

• Completude: Estabelecer um processo para medir a integridade dos dados pode ajudá-lo a garantir que não haja lacunas em sua análise de dados. A integridade dos dados precisa ser medida para determinar se informações cruciais estão faltando para garantir que os insights derivados desses dados possam ser usados ​​para criar estratégias confiáveis ​​e fazer projeções.
• Precisão: Verificar a precisão dos dados é extremamente importante. Uma ligeira diferença no formato dos seus dados pode torná-los inválidos e inúteis. Por exemplo, se o campo Data de Nascimento em seu banco de dados de funcionários aceitar datas no formato DD / MM / AAAA e um funcionário inserir 13/01/1983 no campo, os dados serão imprecisos e não deverão ser processados ​​posteriormente.
• Singularidade: Valores duplicados e repetitivos podem causar inconsistências em seus pipelines de dados. Garanta que seus dados sejam exclusivos eliminando valores redundantes que podem afetar a precisão e a confiabilidade, especialmente ao criar pipelines de integração complexos com vários fluxos de dados.
• Entradas atualizadas: Dados atualizados são essenciais em vários cenários, incluindo previsão e alocação de orçamentos. Como a maioria das empresas hoje precisa trabalhar com dados em tempo real e criar relatórios rapidamente, é importante garantir que todos os dados que estão sendo coletados estejam atualizados para mitigar as chances de erros.

2. Definir diretrizes claras para governança de dados

Obedecer às leis e regulamentos de governança de dados é absolutamente essencial. Não fazer isso pode resultar em multas, penalidades e repercussões mais severas.

Como os dados organizacionais e de clientes são usados ​​por equipes diferentes de maneiras diferentes, é melhor conduzir discussões em toda a empresa para criar diretrizes de governança de dados e decidir como elas podem ser implementadas. Essas diretrizes devem cobrir todos os aspectos da coleta e gerenciamento de dados, incluindo onde e como os dados são armazenados e que pessoal terá permissão para processá-los.

Do ponto de vista da qualidade dos dados, implementar essas diretrizes pode significar a criação de pipelines automatizados para garantir que certos dados sejam excluídos assim que forem processados ​​ou que os dados em alguns campos sejam formatados apenas de uma maneira específica.

3. Treine suas equipes

Melhorar a qualidade dos dados é praticamente um processo ao longo da vida e deve ser tratado como tal. À medida que sua organização continua a obter seus dados de diferentes locais, é importante garantir que suas equipes não comecem a afrouxar e estejam sempre atualizadas sobre os procedimentos mais recentes quando se trata de melhorar os dados.

Aqui estão algumas dicas que você pode usar para conduzir seu próximo treinamento de qualidade de dados:

• Conceitos básicos de como dados de baixa qualidade podem afetar a organização
• Desafios de melhorar a qualidade dos dados, especialmente quando os dados são integrados de vários canais
• O custo de dados de baixa qualidade (tanto em termos de utilização de recursos quanto de projetos fracassados)
• Criação de casos de uso específicos de departamentos ou projetos para entender como a qualidade dos dados funciona em situações da vida real

4. Explore o cliente 360

Cliente 360 é um conceito interessante para minimizar duplicatas e promover o uso de dados precisos, confiáveis ​​e consistentes para orientar as decisões de negócios. Os fluxos de dados podem ser automatizados e integrados uns com os outros, e a qualidade dos dados pode ser melhorada removendo entradas irrelevantes, duplicadas ou corrompidas do que atuará como sua única fonte de verdade.

Como esses dados serão limpos e atualizados, será fácil usar os dados 360 do cliente em toda a organização para garantir que não haja problemas causados ​​pela falta de padronização ou pelo uso de fluxos de dados inconsistentes.

5. Faça dos dados de alta qualidade uma prioridade

Isso pode soar como um acéfalo, mas na verdade é uma das etapas mais importantes que você pode tomar para melhorar a qualidade dos dados. A qualidade dos dados geralmente fica em segundo plano porque mais tempo e esforço são investidos na organização Maior e mais importante objetivos.

Afinal, quem gostaria de se concentrar em melhorar a qualidade quando você pode trabalhar para melhorar seu discurso de vendas ou criar novas estratégias para minimizar as despesas gerais?

Compreender como a qualidade dos dados afeta todas essas outras áreas de sua organização e seu sucesso faz uma grande diferença. Depois de perceber que melhorar os dados pode ajudá-lo a melhorar a segmentação, manter os leads no funil de vendas e reduzir os custos associados ao gerenciamento de dados de baixa qualidade, você e suas equipes priorizarão de bom grado a limpeza, validação e limpeza dos dados para extrair mais valor deles.

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Como uma ferramenta de integração de dados ponta a ponta de nível empresarial, Astera Centerprise vem completo com vários recursos e capacidades para melhorar a qualidade e garantir que você nunca mais precise trabalhar com dados inconsistentes ou não confiáveis.

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