Datakvalitet: En omfattande guide

Att säkerställa datakvalitet är viktigt för att företag ska kunna fatta rätt beslut, förstå sina kunder bättre och upprätthålla konsekvens i hela organisationen.

Anledningen är att data driver moderna företag.

Därför måste det vara korrekt, konsekvent, fullständigt, relevant och tillförlitligt för att planera och genomföra rätt strategier baserat på insamlad data.

Men om data är fruktansvärda kan det avsevärt påverka dina beslut, kundupplevelse och organisationen.

Därför måste du fokusera på att samla in rätt data för att hjälpa dig göra rätt strategier för att driva ditt företag och forma din kunds resa.

I den här artikeln kommer jag att diskutera datakvalitet, dess dimensioner och hur man mäter och förbättrar den.

Låt oss börja.

Innehållsförteckning

Vad är datakvalitet?

Datakvalitet är det tillstånd av data som talar om hur tillförlitlig en uppsättning data ska beaktas vid beslutsfattande, planering och drift. Om en datamängd är av hög kvalitet måste den passa den avsedda användningen eller syftet. Den måste vara fullständig, korrekt, tillförlitlig, lättillgänglig, överensstämmande med olika källor och presenteras på lämpligt sätt när det behövs.

För närvarande finns det ingen globalt accepterad standard för datakvalitet och sätt att validera den eftersom kraven skiljer sig från en organisation till en annan och ett projekt till ett annat. Företag skapar ramverk och policyer för att samla in, organisera, hantera och bestämma datakvalitet baserat på deras specifika behov.

I praktiken säkerställs datakvaliteten genom att utföra bedömningar och tolka datakvalitetsmått, såsom noggrannhet, relevans, konsistens, fullständighet, trovärdighet, tidslinje, etc. Därefter mäter dataanalytikern det övergripande datakvalitetspoäng och betyg för att visa den faktiska kvaliteten på en datauppsättning.

Organisationer kan använda denna information för att förstå datas värde och relevans. Således kan de bestämma om de ska använda dessa data för affärsplanering och implementering eller inte, vilket säkerställer att de måste tillföra värde för slutkonsumenterna.

Dimensioner för datakvalitet

Datakvalitet har olika egenskaper eller dimensioner, som är de mätvärden som används av analytiker för att mäta kvaliteten och användbarheten av data för användare. Även om många mätvärden skiljer sig från projekt till projekt och företag till företag, är några av de vanligaste:

Noggrannhet

Oavsett hur mycket data du samlar in, om den är felaktig, är det ingen idé att använda den i dina affärsstrategier. För om du gör det kan resultatet bli det motsatta av vad du kanske hade önskat. Det kan minska kundernas förtroende för din organisation, anställda och erbjudanden.

Därför är det viktigt att bedöma riktigheten av en datauppsättning genom att använda en effektiv och hållbar strategi för att verifiera dess källa och hantera data.

Relevans

Även om din data är korrekt är den inte till hjälp om den inte är relevant för vad du behöver för ditt företag. Att ha onödiga databitar kan också störa din databas och slösa bort din tid och ansträngning på att hantera den.

Till exempel letar du efter kvalitetsäpplen men har kvalitetsapelsiner. Även om det är en frukt av utmärkt kvalitet, letar du efter äpplen, inte apelsiner.

Därför måste uppgifterna vara relevanta. Så när du bedömer datakvaliteten, titta på om uppgifterna är relevanta för att tjäna ditt syfte med att samla in dem i första hand. Om ja, det är av bra kvalitet.

Fullständighet

Om du fortsätter att samla in mer och mer data utan att tänka på om den är komplett, kan den bli oanvändbar under implementeringen.

När du samlar in data, se därför till att det är fullständigt, såsom det fullständiga namnet på en potentiell kund, inte bara förnamnet eller efternamnet, fullständig adress, etc. Detta betyder inte att du lagrar information som inte är nödvändig utan den fullständiga, användbara informationen för att driva din strategi.

Konsistens

Data av hög kvalitet får inte motsäga de uppgifter du redan har sparat i andra databaser. För om det gör det kan en av dem ha fel. Inkonsekventa data leder till förvirring och bedömning, vilket tar tid att hitta och ta bort fel data.

Därför är det relevant att se till att dina data är konsekventa i din databas och organisation. Du kan få alla att använda samma mjukvarusystem eller integrera och synkronisera dataverktyg med CRM. På så sätt kommer alla att vara på samma sida för enkelt samarbete.

Tillgänglighet

Även om du har korrekta, fullständiga, relevanta och konsekventa data kanske det inte tjänar syftet om rätt personer eller team inte kan komma åt dem. De kan vara dina anställda, partners eller kunder.

För att göra detta kan du identifiera personer som behöver tillgång till en specifik datamängd och ge dem verktyg som innehåller den datan. Se bara till att de enkelt kan komma åt det var och när de behöver det.

Aktualitet

Data ändras ständigt. Det är onödigt att en klient som brukade ha ett specifikt telefonnummer eller e-post fortfarande har det; de kanske har ändrat det. Och om du använder samma föråldrade data för att skicka dina reklammeddelanden går dina ansträngningar förgäves.

Föråldrad data kanske inte representerar det aktuella scenariot. Därför är det avgörande att spåra historiska data och förändringar. Detta hjälper dig att uppdatera journalerna med tiden och förbli relevanta.

Unikhet

För många projekt, såsom marknadsföring, framställning av kopior, etc., är unikhet en måste-ha-egenskap för datakvalitet. Unikhet innebär ingen dataduplicering eller överlappning med andra poster. Dubblettdata kan äventyra din trovärdighet och användarförtroende.

Se därför till att uppgifterna är unika och passar ditt syfte. Dataanalytiker utför datarensning för att ta itu med låga unikhetspoäng för att säkerställa unikhet.

Förutom ovanstående kan andra datakvalitetsdimensioner inkludera datatillgänglighet, jämförbarhet, flexibilitet, rimlighet och rimlighet.

Varför är datakvalitet viktigt?

Organisationer strävar efter att upprätthålla data av hög kvalitet för att fatta rätt och informerade beslut och observera avkastning. Detta erbjuder många fördelar för företag, inklusive:

Fatta snabbare och bättre affärsbeslut: Moderna organisationer måste bedöma data för att fastställa kundernas behov. Detta kommer att hjälpa dig att skapa lämpliga strategier och bli mer säker på att fatta affärsbeslut snabbare med effektivitet.

Bättre samarbete: När du upprätthåller konsekventa data över dina avdelningar och organisation kommer alla att ha tillgång till samma data att använda i dina ansträngningar. Detta hjälper dig att hålla koll på dina prioriteringar och ge sammanhållna resultat.
Förstå kunder bättre: Om kunddata är korrekta och tillförlitliga kan du förstå dina kunder mer. Du kommer att få närmare insikter om deras smärtpunkter, behov, intressen och behov. Det låter dig utveckla bättre erbjudanden för att ta itu med kundernas problem och bygga meningsfulla relationer.

Hur man mäter datakvalitet

Data av dålig kvalitet kan skada ett företag när det gäller rykte, kundförtroende och andra skadliga konsekvenser. Därför måste du utvärdera den insamlade informationen för att säkerställa att den är av utmärkt kvalitet och passar dina affärsbehov. Detta kräver att du upprättar specifika processer och mått för att mäta datakvalitet.

Så utvärdera dina data mot de uppställda mätvärdena, analysera resultaten och förbättra data för att passa ditt syfte. Låt oss förstå hur man mäter datakvalitet.

#1 Subjektiv bedömning

Denna bedömning involverar dataanalytiker, intressenter, etc, för att utvärdera kvaliteten på en specifik datamängd. Baserat på deras uppfattning kan de fatta ett beslut. Om de till exempel upptäcker att en datauppsättning är felaktig kan de ta bort den eller tilldela andra att få korrekta data och ställa projektet på is tills detta är löst. Detta innebär att bedömningen är subjektiv för en beslutsfattare.

#2 Objektiv bedömning

Objektiv bedömning kontrollerar objektiva mått som registrerats i en given datamängd. Du kan utvärdera detta baserat på uppgiften, eller så kan det vara helt mätvärdesberoende.

För att upprätta dessa mätvärden och utvärdera objektiva data kan du skapa Key Performance Indicators (KPI:er) som matchar dina krav. Och när du utför objektiva bedömningar kan du mäta datakvaliteten på tre sätt:

Enkelt förhållande är det totala antalet förväntade utfall i förhållande till möjliga utfall. Vanligtvis är det enkla förhållandet antingen 0 eller 1, där 1 är det mest önskvärda/förväntade resultatet. Detta förhållande mäter konsekvens och fullständighet.
Max eller min: Den här metoden kan hjälpa dig att hantera flera datakvalitetsvariabler. Här är max mer ett flexibelt tal och kan representera variabler som tillgänglighet och tidslinjer. Å andra sidan är min konservativ och kan representera variabler som noggrannhet.

Vägt medelvärde: Detta är en annan metod som du kan använda i stället för min för att förstå hur varje variabel levererar sitt värde till ekvationen.

Så här kan du mäta datakvalitet för att forma dina affärsstrategier. Men detta är inte slutet på det. Efter att ha utvärderat subjektiva och objektiva datakvalitetsmått måste ditt nästa steg vara att analysera resultaten och sträva efter att förbättra din data för att ge ditt företag maximalt värde.

Hur man förbättrar datakvaliteten

Genom att analysera utvärderade datakvalitetsmått kan du hitta data som inte uppfyller kriterierna eller KPI:erna. På så sätt blir det enklare att rensa eller ta bort sådan data och hålla din databas fylld med kvalitativt värdeskapande data för att möta dina nuvarande och framtida mål.

Titta på dessa metoder för att förbättra datakvaliteten och lindra problem.

Dataprofilering: Denna process kan hjälpa dig att förstå hela dina datatillgångar för effektiv datakvalitetshantering. Det är viktigt eftersom anställda, intressenter och samarbetspartners skulle ha samlat in och lagrat data under åren. Det kan ha olika standarder, format, lagring och så vidare. Därför, för att förbättra datakvaliteten, få en fullständig bild av vad du har att göra med (här data) för att börja effektivisera den.

Datamatchning: Datamatchning innebär att data korreleras för att hitta redundans. Det görs för att säkerställa att det inte finns sådana fall där flera delar av data representerar samma betydelse. Till exempel, om du har en post i en persons namn, säger Johnny Depp. Nu, om du hittar en annan skiva med namnet John Depp men som representerar samma individ, är den överflödig. Därför måste du ta bort sådan data för att förhindra röran.
Datastyrning: Datastyrning innebär datastandarder och policyer för att fokusera på nyckeltal och dataelement. Datastyrningsstandarder kan också beskriva affärsregler som organisationer måste följa för att upprätthålla datakvaliteten.
Rapportering: Datarapportering innebär att upprätthålla en kvalitetslogg och dokumentera kända problem i din data. Detta hjälper dig att avgöra om du behöver utföra mer datarensning och optimering. Du kan använda data som samlas in från datamatchning och profilering för att mäta KPI:er och generera rapporter.
Digital Asset Management (DAM): Data kan vara i form av digitala tillgångar som text, bilder, videor och andra filer. Detta hjälper dig att säkerställa digital datakvalitet och relevans.
Master Data Management (MDM): MDM-ramverk är utmärkta resurser för att förhindra kvalitetsproblem. Detta involverar produkt-, plats- och partmasterdata.

Produktinformationshantering (PIM): Om du är en varutillverkare eller säljare måste du anpassa dina datakvalitets-KPI:er. Detta kommer att göra det möjligt för kunderna att se den exakta artikeln de beställde i alla steg, från att bläddra i produkten till leverans och efterförsäljning. Därför kan du med PIM skapa en standardiserad produktdatapresentation med all information konsekvent och tillförlitlig.

Customer Data Integration (CDI): CDI kräver att du organiserar kundbasdata som samlats in via ditt CRM-system, självbetjäningsregistreringssidor, sociala medier, etc., i en enda källa till sanning. På så sätt kan du upprätthålla sammanhållning och öka samarbetet.

Best Practices för datakvalitet

Många organisationer kanske tror att de har den bästa kvaliteten på data i sin databas, men historien kan vara annorlunda. Så här är några av de bästa metoderna för att säkerställa datakvalitet och markera alla rutor.

Välj viktiga mätvärden: Du måste vara specifik när du väljer de mätvärden du vill utvärdera. Välj och spåra endast de mätvärden som är värdefulla i beslutsprocessen. Du kan inte fortsätta att utvärdera allt som kanske inte tillför värde; det kommer att förbruka tid, resurser och ansträngning i onödan.

Säkerställ en enda källa till sanning: Det är viktigt att säkerställa en enda källa till sanning för all din data i hela din organisation. Du kan lagra data i flera system, såsom säljverktyg, CRM, etc. Och för att behålla en enda källa till sanning måste du vara konsekvent överallt. Du kan säkerställa detta genom att utföra revisioner.

Utför regelbundna revisioner: Förebyggande är bättre än att bota. Regelbundna datakvalitetsrevisioner kan göra det möjligt för dig att upptäcka problem snabbt innan de blir ett större problem. Du kan utföra datakvalitetsrevisioner månadsvis, veckovis eller månadsvis baserat på din datavolym.

Analysera orsakerna till misslyckanden: Att analysera varför din datakvalitet misslyckades eller blev en framgång är nödvändigt för att optimera dina strategier. Tillämpa dina framgångsrika ansträngningar på områden som behöver förbättras samtidigt som du felsöker vägspärrar. Det kommer att öka din effektivitet när det gäller att samla in och hantera datakvalitet.

Investera i nödvändiga resurser: Att investera i rätt resurser för rapportering, analys, utbildning och en annan process är fördelaktigt för att hantera datakvalitet utan ansträngning. Du kan välja ett enda verktyg som erbjuder alla dessa funktioner eller gå med dem separat baserat på dina prioriteringar och behov.

Använd programvara för datakvalitetshantering: För att hantera datakvalitet med otrolig snabbhet och effektivitet kan du utnyttja automationskraften. Ett bra verktyg för datakvalitetshantering hjälper dig också att göra data lättillgänglig. Gå alltså efter rätt datarapportering och analysmjukvara, som t.ex OperationshubbTalend Open Studio, OpenRefine, Dedupely, etc.

Exempel på datakvalitetshantering över branscher

Ekonomi: Företag som erbjuder finansiella tjänster utför datakvalitetshantering för att identifiera och säkra känsliga data, övervaka och upprätthålla efterlevnad och automatisera rapportering.
Tillverkning: Tillverkare gör det för att upprätthålla korrekta register över sina leverantörer och kunder och uppdatera dem regelbundet. De behöver också detta för att vara medvetna om kvalitetsfrågor i tid och åtgärda och optimera sina strategier.

Vårdinstitutioner: Behöver datakvalitetshantering för att upprätthålla korrekta, fullständiga patientjournaler. Det hjälper dem att tillhandahålla lämplig patientvård och behandlingsplaner och möjliggör snabbare och korrekt fakturering och riskhantering.
Offentlig sektor: Organisationer inom den offentliga sektorn behöver datakvalitetshantering för att upprätthålla fullständiga, exakta och konsekventa data om sina nuvarande projekt, anställda, entreprenörer och andra beståndsdelar för att säkerställa att de uppfyller sina mål.

Slutsats

Datakvalitet är avgörande för företag. Därför måste dina insamlade data vara av hög kvalitet när det gäller noggrannhet, fullständighet, relevans, trovärdighet och konsekvens, bland andra egenskaper. Det hjälper dig att fatta rätt affärsbeslut, betjäna kunderna väl och driva organisationen effektivt.