För att ett företag ska kunna fatta välgrundade beslut, förstå sina kunder på djupet och upprätthålla enhetlighet i hela organisationen är hög datakvalitet av yttersta vikt.
Anledningen till detta är att data utgör grunden för moderna företags verksamhet.
Därför är det nödvändigt att datan är korrekt, konsekvent, fullständig, relevant och pålitlig för att man ska kunna planera och genomföra de rätta strategierna baserade på den insamlade informationen.
Dålig datakvalitet kan dock ha en avsevärd negativ inverkan på dina beslut, kundupplevelsen och hela organisationens funktion.
Därför är det av största vikt att fokusera på att samla in rätt data, vilket i sin tur ger dig underlag för att utveckla framgångsrika strategier som driver ditt företag framåt och formar kundresan.
I denna artikel kommer vi att utforska vad datakvalitet innebär, dess olika dimensioner och hur man kan mäta och förbättra den.
Låt oss börja med grunderna.
Vad innebär datakvalitet?
Datakvalitet syftar på datans tillförlitlighet och lämplighet i samband med beslutsfattande, planering och operativ verksamhet. För att en datamängd ska anses vara av hög kvalitet måste den uppfylla det avsedda syftet och vara fullständig, korrekt, pålitlig, lättillgänglig, konsekvent över olika källor och presenterad på ett ändamålsenligt sätt.
Det är viktigt att notera att det inte finns någon universell standard för datakvalitet eller hur den ska valideras, eftersom kraven varierar beroende på organisation och projekt. Företag utvecklar egna ramverk och riktlinjer för datainsamling, organisation, hantering och kvalitetsbedömning, baserat på deras specifika behov.
I praktiken säkerställs datakvaliteten genom regelbundna bedömningar och tolkningar av olika kvalitetsmått, såsom noggrannhet, relevans, konsekvens, fullständighet, trovärdighet och aktualitet. Dataanalytiker utvärderar sedan den övergripande datakvaliteten och ger den en poäng eller betyg som speglar den faktiska kvaliteten på datamängden.
Denna information ger organisationer insikt i datans värde och relevans, vilket gör det möjligt för dem att avgöra om datan kan användas för affärsplanering och implementering och säkerställa att den i slutändan tillför ett värde för slutkonsumenterna.
Dimensioner av datakvalitet
Datakvalitet har flera dimensioner eller egenskaper, vilka fungerar som mätvärden för att bedöma datans kvalitet och användbarhet. Trots att många mätvärden varierar mellan olika projekt och företag, finns det några vanliga mått som ofta används:
Noggrannhet
Oavsett hur mycket data du samlar in, är den värdelös om den är felaktig. Användning av felaktig data i affärsstrategier kan leda till resultat som går stick i stäv med dina önskemål, vilket i sin tur kan minska kundernas förtroende för din organisation, dina anställda och ditt erbjudande.
Därför är det viktigt att använda en effektiv och hållbar strategi för att verifiera datans källa och noggrant hantera den.
Relevans
Även om datan är korrekt, är den inte till någon nytta om den inte är relevant för dina affärsbehov. Överflödig data kan skapa oreda i din databas och slösa tid och resurser på hantering.
Tänk dig att du letar efter äpplen av hög kvalitet, men har tillgång till apelsiner av hög kvalitet. Även om apelsinerna är en utmärkt frukt, är det äpplen du efterfrågar.
Därför är det viktigt att datan är relevant. Vid bedömning av datakvaliteten, kontrollera om datan tjänar sitt ursprungliga syfte. Om så är fallet, är datan av god kvalitet.
Fullständighet
Att samla in stora mängder data utan att säkerställa att den är fullständig kan leda till att den blir oanvändbar i implementeringsfasen.
När du samlar in data, se till att den är komplett, till exempel fullständigt namn på potentiella kunder, inte bara förnamn eller efternamn, fullständig adress, osv. Detta betyder inte att du lagrar all information, bara den fullständiga, användbara informationen som krävs för att implementera din strategi.
Konsekvens
Data av hög kvalitet ska inte motsäga information som redan finns lagrad i andra databaser. Inkonsekvens kan leda till förvirring och felaktiga bedömningar, vilket tar tid att upptäcka och korrigera.
Därför är det viktigt att säkerställa att all data är konsekvent inom hela databasen och organisationen. Ett sätt att uppnå detta är att använda samma mjukvarusystem eller integrera databaser och synkronisera datan med ett CRM-system. På så sätt kan alla arbeta med samma information och samarbeta effektivt.
Tillgänglighet
Även om datan är korrekt, fullständig, relevant och konsekvent, är den av begränsad nytta om de personer eller team som behöver tillgång till den inte kan nå den. Dessa personer kan vara anställda, partners eller kunder.
För att säkerställa tillgänglighet, identifiera vilka personer som behöver tillgång till en specifik datamängd och tillhandahåll verktyg som ger dem tillgång till den. Se till att de kan nå datan enkelt, när och var de behöver den.
Aktualitet
Data är dynamisk och förändras ständigt. En kund som tidigare hade ett visst telefonnummer eller e-postadress kanske inte använder samma uppgifter längre. Om du använder inaktuell data för att skicka ut dina marknadsföringsmeddelanden, går dina ansträngningar till spillo.
Inaktuell data ger inte en korrekt bild av den aktuella situationen. Därför är det viktigt att spåra historiska data och förändringar för att kunna uppdatera dina register och hålla dig relevant.
Unikhet
För många projekt, som marknadsföring och produktion av kopior, är unikhet en avgörande aspekt av datakvaliteten. Unikhet innebär att det inte förekommer dubbletter eller överlappningar av data. Dubbletter kan äventyra din trovärdighet och användarnas förtroende.
Se därför till att alla data är unika och lämpliga för sitt syfte. Dataanalytiker utför datarengöring för att säkerställa att unikheten är hög.
Förutom ovanstående, kan andra dimensioner av datakvalitet inkludera tillgänglighet, jämförbarhet, flexibilitet, rimlighet och logik.
Varför är datakvalitet viktigt?
Organisationer strävar efter att upprätthålla hög datakvalitet för att kunna fatta välgrundade beslut och observera resultat. Detta ger många fördelar för företag:
- Snabbare och bättre affärsbeslut: Moderna organisationer behöver utvärdera data för att förstå kundernas behov. Detta underlättar skapandet av lämpliga strategier och ger ökad säkerhet vid snabbare affärsbeslut.
- Förbättrat samarbete: Med konsekvent data i hela organisationen kommer alla avdelningar att ha tillgång till samma information för sina uppgifter. Detta bidrar till att hålla fokus på prioriteringar och uppnå enhetliga resultat.
- Bättre kundförståelse: Korrekt och tillförlitlig kunddata ger djupare insikter om kundernas behov, problem, intressen och önskemål. Det gör att du kan utveckla skräddarsydda erbjudanden som löser kundernas problem och bygger meningsfulla relationer.
Hur mäter man datakvalitet?
Dålig datakvalitet kan skada ett företag, både vad gäller rykte och kundförtroende. Därför är det viktigt att utvärdera den insamlade informationen för att säkerställa att den är av hög kvalitet och lämplig för affärsbehoven. Detta kräver specifika processer och mätvärden för att mäta datakvaliteten.
Utvärdera din data mot uppsatta mått, analysera resultaten och förbättra data för att passa ändamålet. Här följer en genomgång av hur man mäter datakvalitet.
#1 Subjektiv bedömning
Denna bedömning innebär att dataanalytiker och intressenter utvärderar kvaliteten på en specifik datamängd baserat på sin uppfattning. Om de upptäcker att en datamängd är felaktig, kan de besluta att ta bort den eller ge andra i uppdrag att samla in korrekt data. Projekt kan till och med behöva pausas tills problemet är löst. Denna bedömning är alltså subjektiv och baseras på beslutsfattarens åsikt.
#2 Objektiv bedömning
Objektiv bedömning innebär att kontrollera objektiva mätvärden som registreras i en datamängd. Mätvärdena kan baseras på uppgiften eller vara helt oberoende av den.
För att upprätta dessa mätvärden och utvärdera objektiv data kan man skapa nyckeltal (KPI:er) som matchar dina krav. Vid objektiva bedömningar kan man mäta datakvaliteten på tre sätt:
- Enkelt förhållande: Detta är det totala antalet förväntade resultat i förhållande till möjliga resultat. Vanligtvis är det enkla förhållandet antingen 0 eller 1, där 1 representerar det mest önskvärda/förväntade resultatet. Detta förhållande mäter konsekvens och fullständighet.
- Max eller min: Denna metod kan hjälpa dig att hantera flera variabler för datakvalitet. Max kan representera variabler som tillgänglighet och aktualitet, medan min kan representera variabler som noggrannhet.
- Vägt medelvärde: En annan metod som kan användas istället för min för att förstå hur varje variabel bidrar till värdet i ekvationen.
Genom dessa metoder kan du mäta datakvaliteten för att underbygga dina affärsstrategier. Efter att ha utvärderat subjektiva och objektiva datakvalitetsmått, är nästa steg att analysera resultaten och sträva efter att förbättra datan för att ge ditt företag maximalt värde.
Hur förbättrar man datakvaliteten?
Genom att analysera de utvärderade måtten för datakvalitet, kan du identifiera data som inte uppfyller kriterierna eller KPI:erna. Detta gör det lättare att rensa eller ta bort sådan data och behålla en databas fylld med värdeskapande data som stöder dina nuvarande och framtida mål.
Här följer metoder för att förbättra datakvaliteten och minska problem:
- Dataprofilering: Denna process hjälper dig att förstå dina datatillgångar och effektivisera datakvalitetshanteringen. Det är viktigt eftersom anställda, intressenter och samarbetspartners kan ha samlat in och lagrat data under åren, vilket kan ha resulterat i olika standarder, format och lagringsplatser. För att förbättra datakvaliteten behöver du få en helhetsbild av dina data innan du kan effektivisera dem.
- Datamatchning: Datamatchning innebär att data korreleras för att hitta redundans och säkerställa att det inte finns data som representerar samma sak. Om du exempelvis har en post för Johnny Depp, men även en annan för John Depp, fast de representerar samma person, är en av dem överflödig och bör raderas.
- Datastyrning: Datastyrning innebär att införa standarder och riktlinjer för att fokusera på nyckeltal och dataelement. Standarder för datastyrning kan även beskriva affärsregler som organisationer måste följa för att upprätthålla datakvaliteten.
- Rapportering: Datarapportering innebär att upprätthålla en kvalitetslogg och dokumentera eventuella problem i din data. Detta hjälper dig att avgöra om mer datarengöring och optimering krävs. Du kan använda data från datamatchning och profilering för att mäta KPI:er och generera rapporter.
- Digital Asset Management (DAM): Data kan bestå av digitala tillgångar som text, bilder, videor och andra filer. DAM hjälper dig att säkerställa digital datakvalitet och relevans.
- Master Data Management (MDM): MDM-ramverk är utmärkta resurser för att förhindra problem med datakvaliteten och kan inkludera produkt-, plats- och partmasterdata.
Produktinformationshantering (PIM): Om du är tillverkare eller säljare av varor behöver du anpassa dina datakvalitets-KPI:er. PIM gör det möjligt för kunder att se exakt vad de beställt i alla led, från produktsökning till leverans. Med PIM kan du alltså skapa en standardiserad produktpresentation med konsekvent och tillförlitlig information.
Customer Data Integration (CDI): CDI innebär att du organiserar kunddata som samlats in via CRM-system, självbetjäningsregistreringssidor, sociala medier, m.m., i en enda källa. På så sätt kan du upprätthålla samordning och öka samarbetet.
Bästa praxis för datakvalitet
Många organisationer tror kanske att de har den bästa datakvaliteten i sin databas, men verkligheten kan se annorlunda ut. Här följer några av de bästa metoderna för att säkerställa datakvalitet och lyckas:
- Välj viktiga mätvärden: Var specifik när du väljer mätvärden som ska utvärderas. Fokusera på de mätvärden som är värdefulla i beslutsprocessen. Att utvärdera allting, oavsett om det tillför ett värde eller inte, slösar onödigt med tid, resurser och energi.
- Säkerställ en enda källa till sanning: Det är viktigt att säkerställa en enda källa till sanning för all data i organisationen. Datan kan finnas i flera system, som säljverktyg och CRM, men du måste vara konsekvent överallt. Genom att genomföra revisioner kan du säkerställa att informationen är enhetlig.
- Genomför regelbundna revisioner: Förebyggande är bättre än att bota. Regelbundna revisioner av datakvaliteten gör att du kan upptäcka problem snabbt innan de blir större. Du kan genomföra datakvalitetsrevisioner månadsvis eller veckovis beroende på din datavolym.
- Analysera orsakerna till misslyckanden: Det är viktigt att analysera varför datakvaliteten misslyckades eller lyckades för att optimera dina strategier. Tillämpa framgångsrika metoder på områden som behöver förbättras och korrigera brister. Detta ökar effektiviteten i datainsamling och hantering.
- Investera i nödvändiga resurser: Att investera i rätt resurser för rapportering, analys, utbildning och andra processer är fördelaktigt för att effektivt hantera datakvalitet. Du kan välja ett verktyg som erbjuder alla dessa funktioner eller dela upp det beroende på dina behov och prioriteringar.
- Använd programvara för datakvalitetshantering: För att hantera datakvalitet effektivt och snabbt kan du utnyttja automatiseringsmöjligheterna. Ett bra verktyg för datakvalitetshantering hjälper dig även att göra data lättillgänglig. Välj en programvara för datarapportering och analys, till exempel Operationshubb, Talend Open Studio, OpenRefine, Dedupely, m.fl.
Exempel på datakvalitetshantering inom olika branscher
- Finans: Företag inom finanssektorn använder datakvalitetshantering för att identifiera och säkra känslig data, övervaka och upprätthålla efterlevnad samt automatisera rapportering.
- Tillverkning: Tillverkare använder datakvalitetshantering för att upprätthålla korrekta register över sina leverantörer och kunder, med regelbundna uppdateringar. De behöver även datakvalitetshantering för att kunna identifiera kvalitetsproblem i tid och optimera sina strategier.
- Sjukvårdsinstitutioner: Sjukvårdsinstitutioner behöver datakvalitetshantering för att upprätthålla korrekta och fullständiga patientjournaler. Detta hjälper dem att erbjuda korrekt patientvård och behandling, samt snabbare och korrekt fakturering och riskhantering.
- Offentlig sektor: Organisationer inom den offentliga sektorn behöver datakvalitetshantering för att upprätthålla fullständig, korrekt och konsekvent data om sina projekt, anställda, entreprenörer och andra beståndsdelar, för att säkerställa att de uppfyller sina mål.
Sammanfattning
Datakvalitet är av yttersta vikt för alla företag. Den data du samlar in måste vara av hög kvalitet när det gäller noggrannhet, fullständighet, relevans, tillförlitlighet och konsekvens. Det hjälper dig att fatta rätt affärsbeslut, ge bra kundservice och driva organisationen effektivt.