Обезбеђивање квалитета података важно је да предузећа доносе исправне одлуке, боље разумеју своје клијенте и одржавају доследност у целој организацији.
Разлог је тај што подаци покрећу модерна предузећа.
Због тога мора бити исправан, конзистентан, потпун, релевантан и поуздан да би се планирале и спровеле праве стратегије на основу прикупљених података.
Али ако су подаци ужасни, то може значајно утицати на ваше одлуке, корисничко искуство и организацију.
Због тога се морате усредсредити на прикупљање тачних података који ће вам помоћи да направите праве стратегије за вођење вашег пословања и обликовање путовања вашег клијента.
У овом чланку ћу разговарати о квалитету података, његовим димензијама и како га измерити и побољшати.
Хајде да почнемо.
Преглед садржаја
Шта је квалитет података?
Квалитет података је стање података које говори колико поуздан скуп података треба узети у обзир при доношењу одлука, планирању и операцијама. Ако је скуп података високог квалитета, он мора одговарати предвиђеној употреби или сврси. Мора бити потпуна, тачна, поуздана, лака за приступ, у складу са различитим изворима и представљена на одговарајући начин када је то потребно.
Тренутно не постоји глобално прихваћен стандард квалитета података и начина за његову валидацију пошто се захтеви разликују од једне организације до друге и од једног пројекта до другог. Компаније креирају оквире и политике за прикупљање, организовање, управљање и утврђивање квалитета података на основу њихових специфичних потреба.
Практично, квалитет података се обезбеђује спровођењем процена и тумачењем метрика квалитета података, као што су тачност, релевантност, доследност, потпуност, веродостојност, временски оквир, итд. Затим, аналитичар података мери укупну оцену квалитета података и оцену како би показао стварни квалитет података. скуп података.
Организације могу да користе ове информације да разумеју вредност и релевантност података. Стога, они могу одлучити да ли да користе ове податке за пословно планирање и имплементацију, осигуравајући да они морају додати вриједност крајњим потрошачима.
Димензије квалитета података
Квалитет података има различите карактеристике или димензије, које су метрике које користе аналитичари за мерење квалитета и корисности података за кориснике. Иако се многе метрике разликују од пројекта до пројекта и компаније до компаније, неке од уобичајених су:
Прецизност
Без обзира колико података прикупите, ако су нетачни, нема смисла да их користите у својим пословним стратегијама. Јер ако то урадите, резултат би могао бити супротан од онога што сте можда желели. То може смањити поверење купаца у вашу организацију, запослене и понуде.
Стога је од суштинског значаја да се процени тачност скупа података применом ефикасне и одрживе стратегије за верификацију његовог извора и управљање подацима.
Релевантност
Чак и ако су ваши подаци тачни, неће бити од помоћи ако нису релевантни за оно што вам је потребно за ваше пословање. Поседовање непотребних делова података такође може затрпати вашу базу података, трошећи ваше време и труд у управљању њом.
На пример, тражите квалитетне јабуке, али имате квалитетне поморанџе. Иако је плод одличног квалитета, тражите јабуке, а не поморанџе.
Према томе, подаци морају бити релевантни. Дакле, када процењујете квалитет података, погледајте да ли су подаци релевантни да служе вашој сврси прикупљања. Ако јесте, доброг је квалитета.
Потпуност
Ако наставите да прикупљате све више и више података не размишљајући о томе да ли су комплетни, могли би постати неупотребљиви током имплементације.
Стога, када прикупљате податке, уверите се да су потпуни, као што је пуно име потенцијалног клијента, а не само име или презиме, потпуна адреса, итд. То не значи чување информација које нису неопходне, већ потпуне, корисне информације за водите своју стратегију.
Доследност
Висококвалитетни подаци не смеју бити у супротности са подацима које сте већ чували у другим базама података. Јер ако јесте, један од њих би могао погрешити. Недоследни подаци доводе до конфузије и процене, којој је потребно време да се пронађу и уклоне погрешни подаци.
Стога је важно да обезбедите да су ваши подаци доследни у вашој бази података и организацији. Можете натерати све да користе исти софтверски систем или да интегришу и синхронизују алате за податке са ЦРМ-ом. На овај начин ће сви бити на истој страници ради лакше сарадње.
Приступачност
Чак и ако имате тачне, потпуне, релевантне и конзистентне податке, они можда неће служити сврси ако им прави људи или тим не могу приступити. Они могу бити ваши запослени, партнери или клијенти.
Да бисте то урадили, можете идентификовати људе којима је потребан приступ одређеном скупу података и оснажити их алатима који садрже те податке. Само се уверите да могу лако да му приступе где год и кад год им затреба.
Правовременост
Подаци се стално мењају. Непотребно је да клијент који је раније имао одређени телефонски број или имејл још увек има; можда су га променили. А ако користите исте застареле податке за слање промотивних порука, ваши напори су узалудни.
Застарели подаци можда не представљају тренутни сценарио. Стога је кључно пратити историјске податке и промене. Ово ће вам помоћи да ажурирате евиденцију с временом и останете релевантни.
Јединственост
За многе пројекте, као што су маркетинг, производња копија, итд., јединственост је обавезна карактеристика квалитета података. Јединственост значи да нема дуплирања података или преклапања са другим записима. Дуплицирани подаци могу угрозити ваш кредибилитет и поверење корисника.
Дакле, уверите се да су подаци јединствени и да одговарају вашој сврси. Аналитичари података врше чишћење података како би одговорили на ниске резултате јединствености како би осигурали јединственост.
Осим горе наведеног, друге димензије квалитета података могу укључивати доступност података, упоредивост, флексибилност, разумност и веродостојност.
Зашто је квалитет података важан?
Организације настоје да одржавају висококвалитетне податке како би доносиле исправне и информисане одлуке и посматрале поврат. Ово нуди много предности предузећима, укључујући:
- Доносите брже и боље пословне одлуке: Модерне организације морају да процене податке да би утврдиле потребе купаца. Ово ће вам помоћи да креирате одговарајуће стратегије и постанете сигурнији у брже и ефективније доношење пословних одлука.
- Боља сарадња: Када одржавате доследне податке у свим одељењима и организацији, сви ће имати приступ истим подацима које ћете користити у вашим напорима. Ово ће вам помоћи да останете усклађени са својим приоритетима и да постигнете кохезивне резултате.
- Боље разумејте клијенте: ако су тачни и поуздани, подаци о клијентима вам омогућавају да боље разумете своје клијенте. Добићете ближи увид у њихове болне тачке, потребе, интересовања и потребе. Омогућава вам да развијете боље понуде за решавање забринутости купаца и изградњу смислених односа.
Како мерити квалитет података
Подаци лошег квалитета могу да нашкоде пословању у погледу репутације, поверења купаца и других штетних последица. Дакле, морате да процените прикупљене податке како бисте били сигурни да су одличног квалитета и да одговарају вашим пословним потребама. Ово захтева од вас да успоставите специфичне процесе и метрике за мерење квалитета података.
Дакле, процените своје податке у односу на постављене метрике, анализирајте резултате и побољшајте податке како би одговарали вашој сврси. Хајде да разумемо како да меримо квалитет података.
#1 Субјективна процена
Ова процена укључује аналитичаре података, заинтересоване стране, итд., како би проценили квалитет одређеног скупа података. На основу своје перцепције, они могу донети одлуку. На пример, ако открију да је скуп података нетачан, могу га уклонити или доделити другима да добију тачне податке и ставе пројекат на чекање док се ово не реши. То значи да је процена субјективна за доносиоца одлуке.
#2 Објективна процена
Објективна процена проверава објективне метрике забележене у датом скупу података. Ово можете проценити на основу задатка, или може у потпуности да зависи од метрике.
Да бисте успоставили ове метрике и проценили објективне податке, можете креирати кључне индикаторе учинка (КПИ) који одговарају вашим захтевима. А када вршите објективне процене, квалитет података можете мерити на три начина:
- Једноставан однос је укупан број очекиваних исхода и могућих исхода. Обично је једноставан однос 0 или 1, где је 1 најпожељнији/очекивани резултат. Овај однос мери доследност и потпуност.
- Макс или мин: Овај метод вам може помоћи да управљате неколико варијабли квалитета података. Овде је максимум више флексибилан број и може представљати променљиве као што су приступачност и временски оквири. С друге стране, мин је конзервативан и може представљати варијабле као што је тачност.
- Пондерисани просек: Ово је још један метод који можете користити уместо мин да бисте разумели како свака променљива даје своју вредност у једначину.
Ово је начин на који можете да мерите квалитет података да бисте обликовали своје пословне стратегије. Али ово није крај. Након процене субјективних и објективних метрика квалитета података, ваш следећи корак мора бити анализа резултата и настојање да побољшате своје податке како бисте донели максималну вредност вашем пословању.
Како побољшати квалитет података
Анализа процењених метрика квалитета података ће вам помоћи да уочите податке који не испуњавају критеријуме или КПИ. На овај начин биће лакше очистити или уклонити такве податке и задржати своју базу података опскрбљеном квалитетним подацима који додају вриједност како бисте испунили ваше садашње и будуће циљеве.
Погледајте ове методе да бисте побољшали квалитет података и ублажили проблеме.
- Профилисање података: Овај процес вам може помоћи да разумете целокупну имовину података за ефикасно управљање квалитетом података. То је од виталног значаја јер би запослени, заинтересоване стране и сарадници прикупљали и чували податке током година. Може имати различите стандарде, формате, складиште и тако даље. Дакле, да бисте побољшали квалитет података, стекните потпуну слику о томе са чиме се бавите (овде подаци) да бисте почели да их поједностављујете.
- Подударање података: Подударање података укључује корелацију података да би се пронашла редундантност. То се ради како би се осигурало да нема таквих инстанци у којима више података представља исто значење. На пример, ако имате запис на име појединца, који каже Џони Деп. Сада, ако нађете још један запис са именом Џон Деп, али који представља исту особу, то је сувишно. Стога морате уклонити такве податке да бисте спречили неред.
- Управљање подацима: Управљање подацима подразумева стандарде података и политике које се фокусирају на КПИ и елементе података. Стандарди управљања подацима такође могу да оцртавају пословна правила која организације морају да поштују да би одржале квалитет података.
- Извјештавање: Извјештавање о подацима укључује вођење евиденције квалитета и документовање познатих проблема у вашим подацима. Ово ће вам помоћи да утврдите да ли треба да извршите више чишћења и оптимизације података. Можете да користите податке прикупљене упаривања података и профилисања за мерење КПИ-ја и генерисање извештаја.
- Управљање дигиталним средствима (ДАМ): Подаци могу бити у облику дигиталних средстава попут текста, слика, видео записа и других датотека. Ово вам помаже да осигурате квалитет и релевантност дигиталних података.
- Управљање главним подацима (МДМ): МДМ оквири су одлични ресурси који помажу у спречавању проблема са квалитетом. Ово укључује главне податке о производу, локацији и партији.
Управљање информацијама о производу (ПИМ): Ако сте произвођач или продавац робе, морате ускладити КПИ-је квалитета података. Ово ће омогућити купцима да виде тачан артикл који су наручили у свим фазама, од прегледања производа до испоруке и постпродаје. Дакле, са ПИМ-ом, можете креирати стандардизовану презентацију података о производу са свим информацијама доследним и поузданим.
Интеграција података о клијентима (ЦДИ): ЦДИ захтева од вас да организујете главне податке о клијентима прикупљене преко вашег ЦРМ система, самоуслужних страница за регистрацију, друштвених медија итд., у један извор истине. На овај начин можете одржати кохезивност и појачати сарадњу.
Најбоље праксе за квалитет података
Многе организације могу мислити да имају најквалитетније податке који се одржавају у својој бази података, али прича би могла бити другачија. Дакле, ево неких од најбољих пракси да осигурате квалитет података и означите сва поља.
- Изаберите важне метрике: Морате бити прецизни у одабиру метрика које желите да процените. Изаберите и пратите само оне показатеље који су вредни у процесу доношења одлука. Не можете наставити да процењујете све што можда неће додати вредност; непотребно ће трошити време, ресурсе и труд.
- Обезбедите један извор истине: Обезбеђивање јединственог извора истине за све ваше податке у вашој организацији је од суштинског значаја. Можете да складиштите податке у неколико система, као што су продајни алати, ЦРМ, итд. А да бисте одржали један извор истине, свуда морате бити доследни. То можете осигурати обављањем ревизија.
- Обављајте редовне ревизије: боље је спречити него лечити. Редовне ревизије квалитета података могу вам омогућити да брзо уочите проблеме пре него што постану већи проблем. Можете да спроводите ревизије квалитета података месечно, недељно или месечно на основу количине података.
- Анализирајте разлоге неуспеха: Анализа зашто квалитет ваших података није успео или је постао успешан неопходна је да бисте оптимизовали своје стратегије. Примените своје успешне напоре у областима којима су потребна побољшања док решавате проблеме на путу. То ће повећати вашу ефикасност у прикупљању и управљању квалитетом података.
- Инвестирајте у неопходне ресурсе: Улагање у праве ресурсе за извештавање, анализу, обуку и друге процесе је корисно за управљање квалитетом података без напора. Можете одабрати један алат који нуди све ове функције или га користити засебно на основу ваших приоритета и потреба.
- Користите софтвер за управљање квалитетом података: Да бисте управљали квалитетом података невероватном брзином и ефикасношћу, можете искористити моћ аутоматизације. Добар алат за управљање квалитетом података такође ће вам помоћи да податке учините лако доступним. Стога идите на прави софтвер за извештавање и анализу података, као што је Оператионс ХубТаленд Опен Студио, ОпенРефине, Дедупели, итд.
Примери управљања квалитетом података у различитим индустријама
- Финансије: Предузећа која нуде финансијске услуге врше управљање квалитетом података како би идентификовала и обезбедила осетљиве податке, надгледала и одржавала усклађеност и аутоматизовала извештавање.
- Производња: Произвођачи то раде како би одржавали тачне евиденције својих продаваца и купаца и повремено их ажурирали. То им је такође потребно да би били свесни проблема квалитета на време и да би поправили и оптимизовали своје стратегије.
- Здравствене установе: Потребно је управљање квалитетом података за одржавање тачне, потпуне евиденције пацијената. Помаже им да обезбеде одговарајућу негу пацијената и планове лечења и омогућава брже и исправно наплату и управљање ризиком.
- Јавни сектор: Организацијама у јавном сектору је потребно управљање квалитетом података да би одржале потпуне, прецизне и конзистентне податке о својим тренутним пројектима, запосленима, извођачима и другим саставним деловима како би се осигурало да испуњавају своје циљеве.
Закључак
Квалитет података је од виталног значаја за предузећа. Дакле, ваши прикупљени подаци морају бити високог квалитета у смислу тачности, потпуности, релевантности, кредибилитета и доследности, између осталих карактеристика. То ће вам помоћи да донесете исправне пословне одлуке, добро служите клијентима и ефикасно водите организацију.