At sikre datakvalitet er vigtigt for virksomheder at træffe de rigtige beslutninger, forstå deres kunder bedre og bevare konsistens på tværs af organisationen.
Årsagen er, at data driver moderne virksomheder.
Derfor skal det være korrekt, konsistent, fuldstændigt, relevant og pålideligt at planlægge og udføre de rigtige strategier baseret på de indsamlede data.
Men hvis dataene er forfærdelige, kan det påvirke dine beslutninger, kundeoplevelsen og organisationen markant.
Derfor skal du fokusere på at indsamle de korrekte data for at hjælpe dig med at lave de rigtige strategier til at drive din virksomhed og forme din kundes rejse.
I denne artikel vil jeg diskutere datakvalitet, dens dimensioner, og hvordan man kan måle og forbedre den.
Lad os komme igang.
Indholdsfortegnelse
Hvad er datakvalitet?
Datakvalitet er den tilstand af data, der fortæller, hvor pålideligt et sæt data skal tages i betragtning ved beslutningstagning, planlægning og drift. Hvis et datasæt er af høj kvalitet, skal det passe til den påtænkte anvendelse eller formål. Det skal være fuldstændigt, nøjagtigt, pålideligt, let tilgængeligt, i overensstemmelse med forskellige kilder og præsenteret korrekt, når det er nødvendigt.
I øjeblikket er der ingen globalt accepteret standard for datakvalitet og måder at validere den på, da kravene er forskellige fra en organisation til en anden og fra projekt til projekt. Virksomheder skaber rammer og politikker til at indsamle, organisere, administrere og bestemme datakvalitet baseret på deres specifikke behov.
Rent praktisk sikres datakvaliteten ved at udføre vurderinger og fortolke datakvalitetsmålinger, såsom nøjagtighed, relevans, konsistens, fuldstændighed, troværdighed, tidslinje osv. Dernæst måler dataanalytikeren den overordnede datakvalitetsscore og vurdering for at vise den faktiske kvalitet af data. et datasæt.
Organisationer kan bruge disse oplysninger til at forstå dataens værdi og relevans. De kan således beslutte, om de vil bruge disse data til forretningsplanlægning og -implementering, hvilket sikrer, at de skal tilføje værdi for slutforbrugerne.
Dimensioner af datakvalitet
Datakvalitet har forskellige karakteristika eller dimensioner, som er de målinger, der bruges af analytikere til at måle kvaliteten og anvendeligheden af dataene for brugerne. Selvom mange målinger er forskellige fra projekt til projekt og virksomhed til virksomhed, er nogle af de almindelige:
Nøjagtighed
Uanset hvor meget data du indsamler, hvis det er unøjagtigt, er der ingen mening i at bruge dem i dine forretningsstrategier. For hvis du gør det, kan resultatet blive det modsatte af, hvad du måske havde ønsket dig. Det kan reducere kundernes tillid til din organisation, medarbejdere og tilbud.
Derfor er det vigtigt at vurdere nøjagtigheden af et datasæt ved at anvende en effektiv og bæredygtig strategi til at verificere dets kilde og administrere data.
Relevans
Selvom dine data er nøjagtige, vil det ikke være nyttigt, hvis det ikke er relevant for det, du har brug for til din virksomhed. At have unødvendige stykker data kan også rode i din database og spilde din tid og kræfter på at administrere den.
For eksempel leder du efter kvalitetsæbler, men har kvalitetsappelsiner. Selvom det er en frugt af fremragende kvalitet, leder du efter æbler, ikke appelsiner.
Derfor skal data være relevante. Så når du vurderer datakvaliteten, skal du se på, om dataene er relevante for at tjene dit formål med at indsamle dem i første omgang. Hvis ja, er det af god kvalitet.
Fuldstændighed
Hvis du fortsætter med at indsamle mere og mere data uden at tænke over, om det er komplet, kan det blive ubrugeligt under implementeringen.
Når du indsamler data, skal du derfor sikre dig, at de er fuldstændige, såsom det fulde navn på et kundeemne, ikke kun fornavnet eller efternavnet, fuldstændig adresse osv. Dette betyder ikke, at du gemmer oplysninger, der ikke er nødvendige, men de fuldstændige, nyttige oplysninger til drive din strategi.
Konsistens
Data af høj kvalitet må ikke modsige de data, du allerede har opbevaret i andre databaser. For hvis det gør, kan en af dem tage fejl. Inkonsistente data fører til forvirring og vurdering, hvilket tager tid at finde og fjerne de forkerte data.
Derfor er det relevant at sikre, at dine data er konsistente på tværs af din database og organisation. Du kan få alle til at bruge det samme softwaresystem eller integrere og synkronisere dataværktøjer med CRM. På denne måde vil alle være på samme side for let samarbejde.
Tilgængelighed
Selvom du har nøjagtige, fuldstændige, relevante og konsistente data, tjener det muligvis ikke formålet, hvis de rigtige personer eller teamet ikke kan få adgang til dem. De kan være dine medarbejdere, partnere eller kunder.
For at gøre dette kan du identificere personer, der har brug for adgang til et specifikt datasæt og give dem værktøjer, der indeholder disse data. Bare sørg for, at de nemt kan få adgang til det, hvor og hvornår de har brug for det.
Aktualitet
Data ændres konstant. Det er unødvendigt, at en klient, der plejede at have et bestemt telefonnummer eller e-mail, stadig har det; de kunne have ændret det. Og hvis du bruger de samme forældede data til at sende dine salgsfremmende beskeder, går din indsats forgæves.
Forældede data repræsenterer muligvis ikke det aktuelle scenario. Derfor er det afgørende at spore historiske data og ændringer. Dette vil hjælpe dig med at opdatere journalerne med tiden og forblive relevant.
Unikhed
For mange projekter, såsom markedsføring, fremstilling af kopi osv., er unikhed et must-have kendetegn ved datakvalitet. Unikhed betyder ingen dataduplikering eller overlapning med andre poster. Dublerede data kan kompromittere din troværdighed og brugertillid.
Sørg derfor for, at dataene er unikke og passer til dit formål. Dataanalytikere udfører datarensning for at adressere lave unikhedsscore for at sikre unikhed.
Ud over ovenstående kan andre datakvalitetsdimensioner omfatte datatilgængelighed, sammenlignelighed, fleksibilitet, rimelighed og plausibilitet.
Hvorfor er datakvalitet vigtig?
Organisationer stræber efter at opretholde data af høj kvalitet for at træffe de rigtige og informerede beslutninger og observere afkast. Dette giver mange fordele for virksomheder, herunder:
- Træf hurtigere og bedre forretningsbeslutninger: Moderne organisationer skal vurdere data for at bestemme kundernes behov. Dette vil hjælpe dig med at skabe passende strategier og blive mere sikker på at træffe forretningsbeslutninger hurtigere med effektivitet.
- Bedre samarbejde: Når du vedligeholder ensartede data på tværs af dine afdelinger og organisation, vil alle have adgang til de samme data til brug i din indsats. Dette vil hjælpe dig med at holde styr på dine prioriteter og give sammenhængende resultater.
- Forstå kunder bedre: Hvis de er nøjagtige og pålidelige, giver kundedata dig mulighed for at forstå dine kunder mere. Du vil få nærmere indsigt i deres smertepunkter, behov, interesser og behov. Det giver dig mulighed for at udvikle bedre tilbud for at imødekomme kundernes bekymringer og opbygge meningsfulde relationer.
Sådan måler du datakvalitet
Data af dårlig kvalitet kan skade en virksomhed med hensyn til omdømme, kundetillid og andre skadelige konsekvenser. Derfor skal du evaluere de indsamlede data for at sikre, at de er af fremragende kvalitet og passer til din virksomheds behov. Dette kræver, at du etablerer specifikke processer og målinger for at måle datakvaliteten.
Så evaluer dine data i forhold til de indstillede metrics, analyser resultaterne og forbedr dataene, så de passer til dit formål. Lad os forstå, hvordan man måler datakvalitet.
#1 Subjektiv vurdering
Denne vurdering involverer dataanalytikere, interessenter osv. til at evaluere kvaliteten af et specifikt datasæt. Ud fra deres opfattelse kan de træffe en beslutning. For eksempel, hvis de finder et datasæt unøjagtigt, kan de fjerne det eller tildele andre til at få de nøjagtige data og sætte projektet i bero, indtil dette er løst. Det betyder, at vurderingen er subjektiv for en beslutningstager.
#2 Objektiv vurdering
Objektiv vurdering kontrollerer objektive målinger, der er registreret i et givet datasæt. Du kan evaluere dette ud fra opgaven, eller det kan være fuldstændig metric-afhængigt.
For at etablere disse metrics og evaluere objektive data kan du oprette Key Performance Indicators (KPI’er), der matcher dine krav. Og når du udfører objektive vurderinger, kan du måle datakvaliteten på tre måder:
- Simple ratio er det samlede antal forventede udfald i forhold til mulige udfald. Normalt er det simple forhold enten 0 eller 1, hvor 1 er det mest ønskelige/forventede resultat. Dette forhold måler konsistens og fuldstændighed.
- Max eller min: Denne metode kan hjælpe dig med at administrere flere datakvalitetsvariabler. Her er max mere et fleksibelt tal og kan repræsentere variabler som tilgængelighed og tidslinjer. På den anden side er min konservativ og kan repræsentere variabler såsom nøjagtighed.
- Vægtet gennemsnit: Dette er en anden metode, du kan bruge i stedet for min til at forstå, hvordan hver variabel leverer sin værdi ind i ligningen.
Sådan kan du måle datakvalitet for at forme dine forretningsstrategier. Men dette er ikke enden på det. Efter at have evalueret subjektive og objektive datakvalitetsmålinger, skal dit næste skridt være at analysere resultaterne og stræbe efter at forbedre dine data for at bringe maksimal værdi til din virksomhed.
Sådan forbedres datakvaliteten
At analysere evaluerede datakvalitetsmålinger hjælper dig med at finde data, der ikke opfylder kriterierne eller KPI’erne. På denne måde bliver det nemmere at rense eller fjerne sådanne data og holde din database fyldt med kvalitets, værdiskabende data for at opfylde dine nuværende og fremtidige mål.
Se på disse metoder for at forbedre datakvaliteten og afhjælpe problemer.
- Dataprofilering: Denne proces kan hjælpe dig med at forstå hele dine dataaktiver til effektiv datakvalitetsstyring. Det er afgørende, da medarbejdere, interessenter og samarbejdspartnere ville have indsamlet og lagret data gennem årene. Det kan have forskellige standarder, formater, lagring og så videre. For at forbedre datakvaliteten skal du derfor få det komplette billede af, hvad du har at gøre med (her data) for at begynde at strømline det.
- Datamatching: Datamatching involverer korrelering af data for at finde redundans. Det gøres for at sikre, at der ikke er sådanne tilfælde, hvor flere stykker data repræsenterer den samme betydning. For eksempel, hvis du har en rekord i en persons navn, siger Johnny Depp. Hvis du nu finder en anden plade med navnet John Depp, men som repræsenterer den samme person, er den overflødig. Derfor skal du fjerne sådanne data for at forhindre rod.
- Datastyring: Datastyring betyder datastandarder og politikker for at fokusere på KPI’er og dataelementer. Standarder for datastyring kan også skitsere forretningsregler, som organisationer skal følge for at opretholde datakvaliteten.
- Rapportering: Datarapportering involverer at vedligeholde en kvalitetslog og dokumentere kendte problemer i dine data. Dette vil hjælpe dig med at afgøre, om du skal udføre mere datarensning og optimering. Du kan bruge de indsamlede data fra datamatching og profilering til at måle KPI’er og generere rapporter.
- Digital Asset Management (DAM): Data kan være i form af digitale aktiver som tekst, billeder, videoer og andre filer. Dette hjælper dig med at sikre digital datakvalitet og relevans.
- Master Data Management (MDM): MDM-rammer er fremragende ressourcer til at forhindre kvalitetsproblemer. Dette involverer produkt-, lokations- og partistamdata.
Product Information Management (PIM): Hvis du er en vareproducent eller sælger, skal du tilpasse dine datakvalitets-KPI’er. Dette vil gøre det muligt for kunderne at se den nøjagtige vare, de har bestilt på tværs af alle stadier, fra gennemsyn af produktet til levering og eftersalg. Derfor kan du med PIM oprette en standardiseret produktdatapræsentation med al information konsistent og pålidelig.
Customer Data Integration (CDI): CDI kræver, at du organiserer kundestamdata indsamlet via dit CRM-system, selvbetjeningsregistreringssider, sociale medier osv., i en enkelt kilde til sandhed. På denne måde kan du bevare sammenhængskraften og booste samarbejdet.
Best Practices for datakvalitet
Mange organisationer tror måske, at de har den bedste kvalitetsdata vedligeholdt i deres database, men historien kan være anderledes. Så her er nogle af de bedste praksisser for at sikre datakvalitet og markere alle felterne.
- Vælg vigtige metrics: Du skal være specifik i valget af de metrics, du vil evaluere. Vælg og spor kun de målinger, der er værdifulde i beslutningsprocessen. Du kan ikke blive ved med at evaluere alt, der måske ikke tilføjer værdi; det vil forbruge unødigt tid, ressourcer og kræfter.
- Sikre en enkelt kilde til sandhed: Det er vigtigt at sikre en enkelt kilde til sandhed for alle dine data på tværs af din organisation. Du kan gemme data i flere systemer, såsom salgsværktøjer, CRM osv. Og for at bevare en enkelt kilde til sandhed skal du være konsekvent overalt. Det kan du sikre dig ved at udføre audits.
- Udfør regelmæssige audits: Forebyggelse er bedre end helbredelse. Regelmæssige datakvalitetsrevisioner kan gøre det muligt for dig at opdage problemer hurtigt, før de bliver et større problem. Du kan udføre datakvalitetsrevisioner månedligt, ugentligt eller månedligt baseret på din datamængde.
- Analyser årsagerne til fejl: At analysere, hvorfor din datakvalitet fejlede eller blev en succes, er nødvendig for at optimere dine strategier. Anvend din succesfulde indsats på områder, der har brug for forbedringer, mens du fejlfinder vejspærringer. Det vil øge din effektivitet i indsamling og styring af datakvalitet.
- Invester i nødvendige ressourcer: Investering i de rigtige ressourcer til rapportering, analyse, træning og en anden proces er gavnlig for at administrere datakvaliteten ubesværet. Du kan vælge et enkelt værktøj, der tilbyder alle disse funktioner eller gå med dem separat baseret på dine prioriteter og behov.
- Brug software til styring af datakvalitet: For at administrere datakvalitet med utrolig hastighed og effektivitet kan du udnytte automatiseringens kraft. Et godt datakvalitetsstyringsværktøj vil også hjælpe dig med at gøre data let tilgængelige. Gå derfor efter den rigtige datarapporterings- og analysesoftware, som f.eks Operations HubTalend Open Studio, OpenRefine, Dedupely osv.
Eksempler på datakvalitetsstyring på tværs af brancher
- Finans: Virksomheder, der tilbyder finansielle tjenester, udfører datakvalitetsstyring for at identificere og sikre følsomme data, overvåge og vedligeholde overholdelse og automatisere rapportering.
- Fremstilling: Producenter gør det for at opretholde nøjagtige optegnelser over deres leverandører og kunder og opdatere dem med jævne mellemrum. De har også brug for dette for at være opmærksomme på kvalitetsproblemer til tiden og afhjælpe og optimere deres strategier.
- Sundhedsinstitutioner: Har brug for datakvalitetsstyring for at vedligeholde nøjagtige, fuldstændige patientjournaler. Det hjælper dem med at levere passende patientpleje- og behandlingsplaner og muliggør hurtigere og korrekt fakturering og risikostyring.
- Offentlig sektor: Organisationer i den offentlige sektor har brug for datakvalitetsstyring for at vedligeholde fuldstændige, præcise og konsistente data om deres nuværende projekter, medarbejdere, entreprenører og andre bestanddele for at sikre, at de opfylder deres mål.
Konklusion
Datakvalitet er afgørende for virksomheder. Derfor skal dine indsamlede data være af høj kvalitet med hensyn til nøjagtighed, fuldstændighed, relevans, troværdighed og konsistens, blandt andre egenskaber. Det vil hjælpe dig med at træffe de rigtige forretningsbeslutninger, betjene kunderne godt og drive organisationen effektivt.