Garantire la qualità dei dati è importante affinché le aziende prendano le decisioni giuste, comprendano meglio i propri clienti e mantengano la coerenza all’interno dell’organizzazione.
Il motivo è che i dati guidano le aziende moderne.
Pertanto, deve essere corretto, coerente, completo, pertinente e affidabile per pianificare ed eseguire le giuste strategie in base ai dati raccolti.
Ma se i dati sono terribili, possono avere un impatto significativo sulle tue decisioni, sull’esperienza del cliente e sull’organizzazione.
Pertanto, devi concentrarti sulla raccolta dei dati corretti per aiutarti a definire le giuste strategie per gestire la tua attività e modellare il percorso del tuo cliente.
In questo articolo parlerò della qualità dei dati, delle sue dimensioni e di come misurarla e migliorarla.
Iniziamo.
Sommario:
Che cos’è la qualità dei dati?
La qualità dei dati è lo stato dei dati che indica quanto deve essere considerato affidabile un insieme di dati nel processo decisionale, nella pianificazione e nelle operazioni. Se un set di dati è di alta qualità, deve adattarsi all’uso o allo scopo previsti. Deve essere completo, accurato, affidabile, di facile accesso, coerente con le diverse fonti e presentato in modo appropriato quando necessario.
Attualmente, non esiste uno standard accettato a livello globale di qualità dei dati e modi per convalidarlo poiché i requisiti differiscono da un’organizzazione all’altra e da un progetto all’altro. Le aziende creano framework e politiche per raccogliere, organizzare, gestire e determinare la qualità dei dati in base alle loro esigenze specifiche.
In pratica, la qualità dei dati è assicurata conducendo valutazioni e interpretando le metriche della qualità dei dati, come accuratezza, pertinenza, coerenza, completezza, credibilità, sequenza temporale, ecc. Successivamente, l’analista dei dati misura il punteggio e la valutazione complessivi della qualità dei dati per mostrare la qualità effettiva di un insieme di dati.
Le organizzazioni possono utilizzare queste informazioni per comprendere il valore e la pertinenza dei dati. Pertanto, possono decidere se utilizzare o meno questi dati per la pianificazione e l’implementazione aziendale, assicurando che debbano aggiungere valore ai consumatori finali.
Dimensioni della qualità dei dati
La qualità dei dati ha varie caratteristiche o dimensioni, che sono le metriche utilizzate dagli analisti per misurare la qualità e l’utilità dei dati per gli utenti. Sebbene molte metriche differiscano da progetto a progetto e da azienda ad azienda, alcune di quelle comuni sono:
Precisione
Non importa quanti dati raccogli, se sono imprecisi, non ha senso utilizzarli nelle tue strategie aziendali. Perché se lo fai, il risultato potrebbe essere l’opposto di quello che avresti potuto desiderare. Può ridurre la fiducia dei clienti nella tua organizzazione, dipendenti e offerte.
Pertanto, è essenziale valutare l’accuratezza di un set di dati utilizzando una strategia efficace e sostenibile per verificarne l’origine e gestire i dati.
Rilevanza
Anche se i tuoi dati sono accurati, non sarà utile se non sono pertinenti a ciò di cui hai bisogno per la tua attività. Avere pezzi di dati non necessari può anche ingombrare il tuo database, sprecando tempo e fatica nella sua gestione.
Ad esempio, stai cercando mele di qualità ma hai arance di qualità. Nonostante sia un frutto di ottima qualità, stai cercando mele, non arance.
Pertanto, i dati devono essere pertinenti. Pertanto, quando valuti la qualità dei dati, verifica in primo luogo se i dati sono rilevanti per il tuo scopo di raccolta. Se sì, è di buona qualità.
Completezza
Se continui a raccogliere sempre più dati senza pensare se è completo, potrebbe diventare inutilizzabile durante l’implementazione.
Pertanto, quando raccogli i dati, assicurati che siano completi, ad esempio il nome completo di un lead, non solo il nome o il cognome, l’indirizzo completo, ecc. Ciò non significa memorizzare informazioni non necessarie, ma informazioni complete e utili per guida la tua strategia.
Consistenza
I dati di alta qualità non devono contraddire i dati che hai già conservato in altri database. Perché se lo fa, uno di loro potrebbe sbagliarsi. Dati incoerenti generano confusione e valutazione, che richiedono tempo per trovare e rimuovere i dati sbagliati.
Pertanto, assicurarsi che i dati siano coerenti nel database e nell’organizzazione è pertinente. Puoi convincere tutti a utilizzare lo stesso sistema software o integrare e sincronizzare strumenti di dati con CRM. In questo modo, tutti saranno sulla stessa pagina per una facile collaborazione.
Accessibilità
Anche se disponi di dati accurati, completi, pertinenti e coerenti, potrebbero non servire allo scopo se le persone o il team giusti non possono accedervi. Potrebbero essere i tuoi dipendenti, partner o clienti.
Per fare ciò, puoi identificare le persone che hanno bisogno di accedere a un set di dati specifico e potenziarle con strumenti contenenti tali dati. Assicurati solo che possano accedervi facilmente ovunque e ogni volta che ne hanno bisogno.
Tempestività
I dati cambiano costantemente. Non è necessario che un cliente che aveva un numero di telefono o e-mail specifico lo abbia ancora; potrebbero averlo cambiato. E se utilizzi gli stessi dati obsoleti per inviare i tuoi messaggi promozionali, i tuoi sforzi sono vani.
I dati obsoleti potrebbero non rappresentare lo scenario attuale. Pertanto, è fondamentale tenere traccia dei dati storici e delle modifiche. Questo ti aiuterà ad aggiornare i record con il tempo e a rimanere pertinente.
Unicità
Per molti progetti, come il marketing, la produzione di testi, ecc., l’unicità è una caratteristica indispensabile della qualità dei dati. Unicità significa nessuna duplicazione o sovrapposizione dei dati con altri record. Dati duplicati possono compromettere la tua credibilità e la fiducia degli utenti.
Quindi, assicurati che i dati siano unici e adatti al tuo scopo. Gli analisti dei dati eseguono la pulizia dei dati per indirizzare i punteggi di unicità bassi per garantire l’unicità.
Oltre a quanto sopra, altre dimensioni della qualità dei dati possono includere disponibilità, comparabilità, flessibilità, ragionevolezza e plausibilità dei dati.
Perché la qualità dei dati è importante?
Le organizzazioni si impegnano a mantenere dati di alta qualità per prendere decisioni giuste e informate e osservare i ritorni. Ciò offre numerosi vantaggi alle aziende, tra cui:
- Prendere decisioni aziendali più rapide e migliori: le organizzazioni moderne devono valutare i dati per determinare le esigenze dei clienti. Questo ti aiuterà a creare strategie adeguate e a diventare più sicuro nel prendere decisioni aziendali più velocemente con efficacia.
- Migliore collaborazione: quando mantieni dati coerenti tra i tuoi reparti e organizzazione, tutti avranno accesso agli stessi dati da utilizzare nei tuoi sforzi. Questo ti aiuterà a rimanere allineato sulle tue priorità e a ottenere risultati coerenti.
- Comprendi meglio i clienti: se accurati e affidabili, i dati sui clienti ti consentono di comprendere meglio i tuoi clienti. Otterrai informazioni più dettagliate sui loro punti deboli, bisogni, interessi e bisogni. Ti consente di sviluppare offerte migliori per affrontare le preoccupazioni dei clienti e costruire relazioni significative.
Come misurare la qualità dei dati
Dati di scarsa qualità possono danneggiare un’azienda per quanto riguarda la reputazione, la fiducia dei clienti e altre conseguenze dannose. Pertanto, è necessario valutare i dati raccolti per garantire che siano di ottima qualità e adatti alle esigenze aziendali. Ciò richiede la definizione di processi e metriche specifici per misurare la qualità dei dati.
Quindi, valuta i tuoi dati rispetto alle metriche impostate, analizza i risultati e migliora i dati per adattarli al tuo scopo. Capiamo come misurare la qualità dei dati.
# 1 Valutazione soggettiva
Questa valutazione coinvolge analisti di dati, stakeholder, ecc., per valutare la qualità di un set di dati specifico. Sulla base della loro percezione, possono prendere una decisione. Ad esempio, se trovano un set di dati impreciso, possono rimuoverlo o assegnarne altri per ottenere i dati accurati e mettere in attesa il progetto fino a quando il problema non viene risolto. Ciò significa che la valutazione è soggettiva per un decisore.
# 2 Valutazione dell’obiettivo
Verifiche di valutazione oggettiva per metriche oggettive registrate in un determinato set di dati. Puoi valutarlo in base all’attività oppure può dipendere completamente dalle metriche.
Per stabilire queste metriche e valutare i dati oggettivi, puoi creare indicatori chiave di prestazione (KPI) corrispondenti ai tuoi requisiti. E quando esegui valutazioni oggettive, puoi misurare la qualità dei dati in tre modi:
- Il rapporto semplice è il numero totale di risultati attesi rispetto ai possibili risultati. Di solito, il rapporto semplice è 0 o 1, dove 1 è il risultato più desiderabile/atteso. Questo rapporto misura la coerenza e la completezza.
- Max o min: questo metodo può aiutarti a gestire diverse variabili di qualità dei dati. Qui, il massimo è più di un numero flessibile e può rappresentare variabili come l’accessibilità e le linee temporali. D’altra parte, il minimo è conservativo e può rappresentare variabili come l’accuratezza.
- Media ponderata: questo è un altro metodo che puoi utilizzare al posto di min per capire come ciascuna variabile fornisce il proprio valore nell’equazione.
È così che puoi misurare la qualità dei dati per modellare le tue strategie aziendali. Ma questa non è la fine. Dopo aver valutato le metriche soggettive e oggettive della qualità dei dati, il passaggio successivo deve essere quello di analizzare i risultati e cercare di migliorare i dati per apportare il massimo valore alla tua attività.
Come migliorare la qualità dei dati
L’analisi delle metriche di qualità dei dati valutate ti aiuterà a individuare i dati che non soddisfano i criteri o gli indicatori KPI. In questo modo, sarà più facile pulire o rimuovere tali dati e mantenere il database rifornito di dati di qualità a valore aggiunto per raggiungere i tuoi obiettivi presenti e futuri.
Guarda questi metodi per migliorare la qualità dei dati e mitigare i problemi.
- Profilazione dei dati: questo processo può aiutarti a comprendere l’intero patrimonio di dati per una gestione efficace della qualità dei dati. È fondamentale poiché dipendenti, stakeholder e collaboratori avrebbero raccolto e archiviato i dati nel corso degli anni. Può avere standard, formati, archiviazione e così via diversi. Quindi, per migliorare la qualità dei dati, ottieni il quadro completo di ciò con cui hai a che fare (qui i dati) per iniziare a ottimizzarlo.
- Corrispondenza dei dati: la corrispondenza dei dati implica la correlazione dei dati per trovare la ridondanza. Viene fatto per garantire che non si verifichino tali casi in cui più dati rappresentino lo stesso significato. Ad esempio, se hai un record a nome di una persona, pronuncia Johnny Depp. Ora, se trovi un altro record con il nome John Depp ma che rappresenta lo stesso individuo, è ridondante. Pertanto, è necessario rimuovere tali dati per evitare disordine.
- Governance dei dati: governance dei dati significa standard e politiche dei dati per concentrarsi su KPI ed elementi di dati. Gli standard di governance dei dati possono anche delineare le regole aziendali che le organizzazioni devono seguire per mantenere la qualità dei dati.
- Reporting: il reporting dei dati implica il mantenimento di un registro della qualità e la documentazione di problemi noti nei dati. Questo ti aiuterà a determinare se è necessario eseguire più pulizia e ottimizzazione dei dati. È possibile utilizzare i dati raccolti dalla corrispondenza e dalla profilazione dei dati per misurare i KPI e generare report.
- Digital Asset Management (DAM): i dati possono essere sotto forma di risorse digitali come testo, immagini, video e altri file. Questo ti aiuta a garantire la qualità e la pertinenza dei dati digitali.
- Master Data Management (MDM): i framework MDM sono risorse eccellenti per aiutare a prevenire problemi di qualità. Ciò riguarda i dati anagrafici di prodotto, posizione e party.
Product Information Management (PIM): se sei un produttore o venditore di beni, devi allineare i tuoi KPI della qualità dei dati. Ciò consentirà ai clienti di visualizzare l’articolo esatto che hanno ordinato in tutte le fasi, dalla navigazione del prodotto alla consegna e all’assistenza post-vendita. Quindi, con PIM, puoi creare una presentazione dei dati di prodotto standardizzata con tutte le informazioni coerenti e affidabili.
Customer Data Integration (CDI): CDI richiede di organizzare i dati anagrafici dei clienti raccolti tramite il tuo sistema CRM, le pagine di registrazione self-service, i social media, ecc., In un’unica fonte di verità. In questo modo, puoi mantenere la coesione e aumentare la collaborazione.
Best practice per la qualità dei dati
Molte organizzazioni potrebbero pensare di avere i dati della migliore qualità mantenuti nel loro database, ma la storia potrebbe essere diversa. Quindi, ecco alcune delle migliori pratiche per garantire la qualità dei dati e selezionare tutte le caselle.
- Scegli metriche importanti: devi essere specifico nella scelta delle metriche che desideri valutare. Seleziona e monitora solo le metriche che sono preziose nel processo decisionale. Non puoi continuare a valutare tutto ciò che potrebbe non aggiungere valore; consumerà inutilmente tempo, risorse e fatica.
- Garantire un’unica fonte di verità: garantire un’unica fonte di verità per tutti i dati dell’organizzazione è essenziale. Potresti archiviare i dati in diversi sistemi, come strumenti di vendita, CRM, ecc. E per mantenere un’unica fonte di verità, devi essere coerente ovunque. Puoi assicurarlo eseguendo audit.
- Eseguire controlli regolari: prevenire è meglio che curare. Controlli regolari della qualità dei dati possono consentirti di individuare rapidamente i problemi prima che diventino un problema più grande. Puoi condurre audit della qualità dei dati mensilmente, settimanalmente o mensilmente in base al tuo volume di dati.
- Analizza le ragioni dei fallimenti: analizzare il motivo per cui la qualità dei tuoi dati non è riuscita o è diventata un successo è necessario per ottimizzare le tue strategie. Applica i tuoi sforzi di successo alle aree che necessitano di miglioramenti durante la risoluzione dei blocchi stradali. Aumenterà la tua efficacia nella raccolta e nella gestione della qualità dei dati.
- Investire nelle risorse necessarie: investire nelle giuste risorse per la creazione di report, analisi, formazione e altri processi è vantaggioso per gestire la qualità dei dati senza sforzo. Puoi scegliere un unico strumento che offre tutte queste funzionalità o utilizzarle separatamente in base alle tue priorità e alle tue esigenze.
- Utilizza il software di gestione della qualità dei dati: per gestire la qualità dei dati con velocità ed efficienza incredibili, puoi sfruttare la potenza dell’automazione. Un buon strumento di gestione della qualità dei dati ti aiuterà anche a rendere i dati facilmente accessibili. Quindi, scegli il giusto software di reporting e analisi dei dati, come Hub operativoTalend Open Studio, OpenRefine, Dedupely, ecc.
Esempi di gestione della qualità dei dati in tutti i settori
- Finanza: le aziende che offrono servizi finanziari eseguono la gestione della qualità dei dati per identificare e proteggere i dati sensibili, monitorare e mantenere la conformità e automatizzare il reporting.
- Produzione: i produttori lo fanno per mantenere registri accurati dei loro fornitori e clienti e aggiornarli periodicamente. Hanno anche bisogno di questo per essere consapevoli dei problemi di qualità in tempo e rimediare e ottimizzare le loro strategie.
- Istituzioni sanitarie: necessitano di una gestione della qualità dei dati per mantenere le cartelle dei pazienti accurate e complete. Li aiuta a fornire adeguati piani di cura e trattamento del paziente e consente una fatturazione e una gestione del rischio più rapide e corrette.
- Settore pubblico: le organizzazioni del settore pubblico hanno bisogno della gestione della qualità dei dati per mantenere dati completi, precisi e coerenti sui loro progetti attuali, dipendenti, appaltatori e altri componenti per garantire che raggiungano i loro obiettivi.
Conclusione
La qualità dei dati è vitale per le aziende. Pertanto, i dati raccolti devono essere di alta qualità in termini di accuratezza, completezza, pertinenza, credibilità e coerenza, tra le altre caratteristiche. Ti aiuterà a prendere le giuste decisioni aziendali, a servire bene i clienti e a gestire l’organizzazione in modo efficace.