5 лучших практик для улучшения качества данных

Улучшение Качество данных чрезвычайно важно для организаций любого размера. Отсутствие чистых, проверенных и высококачественных данных может привести к легко предотвратимым ошибкам, которые иногда могут оказаться дорогостоящими для организации. Недавний данным от Gartner показывает, что неорганизованность данных приводит к среднегодовым потерям до 15 миллионов долларов.

Поскольку бизнес-среда продолжает становиться все более сложной, а организации используют данные, доступные в различных форматах файлов и в облачных хранилищах, улучшение качества данных имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы ваши решения не основывались на ненадежных или неточных данных. Заинтересованы в улучшении качества данных для принятия более эффективных бизнес-решений? Здесь есть все, что вам нужно знать об улучшении качества данных и о том, как это может помочь вашей организации.

Что такое качество данных и почему это важно?

Качество данных может означать разные вещи для разных организаций. Некоторые могут отдавать приоритет таким показателям, как точность и последовательность, для измерения качества, в то время как другие могут уделять больше внимания надежности и полноте. Независимо от того, как вы определяете этот термин, высококачественные данные позволяют компаниям строить гораздо более точные прогнозы и прогнозы, предвидеть и решать операционные проблемы, а также создавать упреждающие стратегии для привлечения клиентов и потенциальных клиентов.

Излишне говорить, что когда вы работаете с данными, которые не были предварительно очищены и проверены, вам необходимо быть особенно осторожными, чтобы гарантировать, что отчеты и анализы, основанные на этих данных, точны и не содержат ошибок. Улучшая свои данные, эти организации могут автоматизировать свою работу. Интеграция данных и аналитические процессы, не беспокоясь об устаревших, неточных или ненадежных данных.

5 лучших практик для улучшения качества данных

Обеспечение качества данных имеет решающее значение для успеха организации. Ключевые передовые практики включают в себя:

• Создание процесса исследования проблем с качеством данных.
• Установление четких руководящих принципов управления данными.
• Тренировочные команды.
• Изучение инициатив Customer360.
• Обеспечение высококачественных данных является приоритетом.

Кроме того, стандартизация форматов данных, регулярная очистка данных, эффективная интеграция, мониторинг с помощью ключевых показателей эффективности (KPI), использование инструментов профилирования данных, поощрение обратной связи, сотрудничество и развитие культуры постоянного совершенствования коллективно способствуют поддержанию точных, надежных и ценных наборов данных. для принятия обоснованных решений.

1. Установите процесс исследования проблем с качеством данных.

Понимание проблем качества данных и того, как они могут повлиять на ваш бизнес, является наиболее важным шагом на пути к улучшению качества данных. В конце концов, вы сможете улучшить качество своих данных только после того, как определите, в чем заключается проблема и почему важно решить эти проблемы для вашей организации.

Анализ несогласованности данных также важен, поскольку определенные проблемы в одних сценариях могут вызвать более серьезные проблемы, чем в других. Например, небольшая опечатка в поле «род занятий» в базе данных клиентов может не стать большой проблемой, если вам просто нужно отправить клиенту рекламное электронное письмо, но неправильное имя может иметь огромное значение, если вы находитесь в билетной или страховой кассе.

Вот некоторые показатели, которые вы можете использовать для определения качества ваших данных:

• Полнота: Создание процесса измерения полноты данных может помочь вам убедиться в отсутствии пробелов в вашем анализе данных. Полноту данных необходимо измерить, чтобы определить, отсутствует ли важная информация, чтобы гарантировать, что выводы, полученные на основе этих данных, могут быть использованы для разработки надежных стратегий и составления прогнозов.
• Точность: Проверка точности данных чрезвычайно важна. Небольшая разница в формате ваших данных может сделать их недействительными и бесполезными. Например, если поле «Дата рождения» в базе данных сотрудников принимает даты в формате ММ/ДД/ГГГГ, а сотрудник вводит в это поле 13, данные будут неточными и не подлежат дальнейшей обработке.
• Уникальность: Дубликаты и повторяющиеся значения могут привести к несогласованности в ваших конвейерах данных. Обеспечьте уникальность ваших данных, устранив избыточные значения, которые могут повлиять на точность и надежность, особенно при создании сложных конвейеров интеграции с несколькими потоками данных.
• Актуальные записи: Актуальные данные необходимы в нескольких сценариях, включая прогнозирование и распределение бюджетов. Поскольку сегодня большинству компаний необходимо работать с данными в режиме реального времени и быстро создавать отчеты, важно обеспечить актуальность всех собираемых данных, чтобы снизить вероятность ошибок.

2. Установите четкие правила управления данными

Соблюдение законов и правил управления данными абсолютно необходимо. Несоблюдение этого требования может привести к штрафам, пеням и более суровым последствиям.

Поскольку данные организации и клиентов используются разными командами по-разному, лучше всего провести обсуждения в масштабах всей компании, чтобы создать рекомендации по управлению данными и решить, как их можно реализовать. Эти руководящие принципы должны охватывать все аспекты сбора и управления данными, включая то, где и как хранятся данные и какой персонал будет иметь право их обрабатывать.

С точки зрения качества данных, реализация этих рекомендаций может означать создание автоматизированных конвейеров, гарантирующих удаление определенных данных сразу после их обработки или то, что данные в некоторых полях форматируются только определенным образом.

3. Обучайте свои команды

Улучшение качества данных — это процесс, продолжающийся всю жизнь, и к нему следует относиться соответственно. Поскольку ваша организация продолжает получать данные из разных мест, важно гарантировать, что ваши команды не начнут расслабляться и всегда будут в курсе последних процедур, когда дело доходит до улучшения данных.

Вот несколько советов, которые вы можете использовать для проведения следующего тренинга по качеству данных:

• Основные понятия о том, как некачественные данные могут повлиять на организацию
• Проблемы улучшения качества данных, особенно когда данные интегрируются из нескольких каналов
• Стоимость некачественных данных (как с точки зрения использования ресурсов, так и с точки зрения неудачных проектов)
• Создание сценариев использования для конкретного отдела или проекта, чтобы понять, как качество данных работает в реальных ситуациях.

4. Изучите клиент360

Клиент360 — это интересная концепция, позволяющая свести к минимуму дублирование и способствовать использованию точных, надежных и согласованных данных для принятия бизнес-решений. Потоки данных можно автоматизировать и интегрировать друг с другом, а качество данных можно улучшить, удалив ненужные, повторяющиеся или поврежденные записи из того, что будет служить вашим единственным источником достоверной информации.

Поскольку эти данные будут очищены и обновлены, будет легко использовать данные клиента 360 во всей организации, чтобы гарантировать отсутствие каких-либо проблем, вызванных отсутствием стандартизации или использованием противоречивых потоков данных.

5. Сделайте высококачественные данные приоритетом

Это может показаться простым, но на самом деле это один из самых важных шагов, которые вы можете предпринять для улучшения качества данных. Качество данных часто отходит на второй план, поскольку больше времени и усилий уходит на организацию больше и более важный цели.

В конце концов, кто захочет сосредоточиться на повышении качества, если вы можете работать над улучшением своей торговой деятельности или создавать новые стратегии для минимизации накладных расходов?

Понимание того, как качество данных влияет на все остальные области вашей организации и ее успех, имеет огромное значение. Как только вы поймете, что улучшение данных может помочь вам улучшить таргетинг, удержать потенциальных клиентов в воронке продаж и сократить расходы, связанные с управлением данными низкого качества, вы и ваши команды охотно расставите приоритеты в очистке, проверке и очистке данных, чтобы извлечь из них больше пользы.

Улучшите качество ваших данных с помощью Astera Centerprise

Являясь инструментом комплексной интеграции данных корпоративного уровня, Astera Centerprise поставляется с множеством функций и возможностей для повышения качества, чтобы вам никогда больше не приходилось работать с противоречивыми или ненадежными данными.

Ассоциация Очистка данных позволяет пользователям проверять свои данные с помощью регулярных выражений и удалять пробелы, объект «Правила качества данных» содержит десятки функций для проверки качества данных, а преобразование «Выражение» дает пользователям возможность создавать собственные выражения для очистки и проверки данных так, как они хотеть. Поддержка извлечения и интеграции данных из более чем 40 источников, Astera Centerprise также поставляется с преобразованием Distinct, дающим пользователям возможность дедуплицировать данные, гарантируя, что на следующий шаг конвейера интеграции передаются только соответствующие уникальные данные.

Готов увидеть Astera Centerprise В бою? Свяжитесь с нами с нами, чтобы посмотреть демо или обсудите ваш конкретный вариант использования качества данных.