Det er avgjørende for enhver bedrift å sikre god datakvalitet for å kunne ta velinformerte beslutninger, forstå kundenes behov bedre og opprettholde enhetlighet i hele organisasjonen.
Dette er fordi data utgjør selve drivkraften i moderne forretningsdrift.
Det er derfor viktig at dataene er korrekte, konsekvente, fullstendige, relevante og pålitelige for å kunne utvikle og iverksette de rette strategiene basert på informasjonen som samles inn.
Men dersom dataene er av dårlig kvalitet, kan det ha en betydelig negativ innvirkning på beslutningene, kundeopplevelsen og organisasjonens resultater.
Derfor bør fokus være på å samle inn de riktige dataene, slik at du kan utvikle de beste strategiene for å drive virksomheten din fremover og optimalisere kundenes reise.
I denne artikkelen skal vi se nærmere på datakvalitet, de ulike dimensjonene som definerer den, og hvordan du kan måle og forbedre den.
La oss begynne.
Hva er datakvalitet?
Datakvalitet refererer til tilstanden til dataene og indikerer hvor pålitelige de er når det gjelder beslutningstaking, planlegging og operasjonell drift. Et datasett av høy kvalitet skal være egnet til det tiltenkte formålet eller bruken. Det må være fullstendig, nøyaktig, pålitelig, lett tilgjengelig, konsistent på tvers av ulike kilder, og presenteres på en hensiktsmessig måte når det er behov for det.
Det finnes for øyeblikket ingen globalt akseptert standard for datakvalitet og hvordan man skal validere den, ettersom kravene varierer fra organisasjon til organisasjon og fra prosjekt til prosjekt. Bedrifter utvikler rammeverk og retningslinjer for innsamling, organisering, administrering og vurdering av datakvalitet basert på sine spesifikke behov.
I praksis sikres datakvaliteten ved å gjennomføre evalueringer og analysere målinger av datakvalitet, som nøyaktighet, relevans, konsistens, fullstendighet, pålitelighet, aktualitet, osv. Dataanalytikeren vil deretter vurdere den samlede poengsummen for datakvalitet for å vise den faktiske kvaliteten til et datasett.
Denne informasjonen gir organisasjoner mulighet til å forstå verdien og relevansen til dataene. De kan dermed avgjøre om de skal bruke disse dataene i forretningsplanlegging og implementering, og sikre at de tilfører verdi for sluttbrukerne.
Dimensjoner for datakvalitet
Datakvalitet har ulike egenskaper eller dimensjoner, som er målingene analytikere bruker for å vurdere kvaliteten og nytten av data for brukerne. Selv om mange av disse målingene varierer fra prosjekt til prosjekt og selskap til selskap, er noen av de vanligste:
Nøyaktighet
Uansett hvor mye data du samler inn, er det bortkastet å bruke den i forretningsstrategiene dine hvis den er unøyaktig. Resultatet kan bli det motsatte av det du håpet på. Dette kan redusere kundenes tillit til organisasjonen, de ansatte og tilbudene.
Det er derfor viktig å evaluere nøyaktigheten til et datasett ved hjelp av en effektiv og bærekraftig strategi for å verifisere kilden og håndtere data.
Relevans
Selv om dataene er nøyaktige, vil de ikke være nyttige hvis de ikke er relevante for det bedriften din trenger. Å samle inn unødvendige data kan også rote til databasen din og føre til bortkastet tid og ressurser.
Tenk deg at du leter etter epler av høy kvalitet, men ender opp med appelsiner av høy kvalitet. Selv om det er en frukt av utmerket kvalitet, er det epler du er ute etter, ikke appelsiner.
Derfor er det viktig at dataene er relevante. Når du vurderer datakvaliteten, bør du vurdere om dataene er relevante for formålet med innsamlingen. Hvis det er tilfellet, er datakvaliteten god.
Fullstendighet
Hvis du fortsetter å samle inn stadig mer data uten å tenke på om de er fullstendige, kan de vise seg å være ubrukelige i praksis.
Når du samler inn data, bør du sørge for at de er fullstendige. For eksempel bør du samle inn fullt navn på en potensiell kunde, ikke bare fornavn eller etternavn, fullstendig adresse, osv. Dette betyr ikke at du lagrer unødvendig informasjon, men at du samler inn all nyttig informasjon for å drive strategien din.
Konsistens
Data av høy kvalitet må ikke motsi data som allerede er lagret i andre databaser. Hvis det skjer, kan det tyde på at en av kildene inneholder feil. Inkonsekvente data fører til forvirring og tar tid å rette opp.
Det er derfor viktig å sørge for at dataene er konsekvente på tvers av hele databasen og organisasjonen. Du kan få alle til å bruke det samme programvaresystemet, eller du kan integrere og synkronisere dataverktøy med CRM-systemet. På den måten vil alle ha tilgang til de samme dataene og kan samarbeide effektivt.
Tilgjengelighet
Selv om dataene er nøyaktige, fullstendige, relevante og konsistente, kan de være ubrukelige hvis de rette personene eller teamene ikke har tilgang til dem. Dette kan være ansatte, partnere eller kunder.
For å løse dette, kan du identifisere hvem som trenger tilgang til et bestemt datasett og gi dem verktøyene som inneholder disse dataene. Sørg for at de enkelt kan få tilgang til dataene når og hvor de trenger dem.
Aktualitet
Data er i stadig endring. Det er ikke sikkert at en kunde som tidligere hadde et bestemt telefonnummer eller e-postadresse fortsatt har det. De kan ha endret det. Og hvis du bruker de samme utdaterte dataene til å sende markedsføringsmeldinger, vil det være bortkastet innsats.
Utdaterte data reflekterer kanskje ikke den aktuelle situasjonen. Derfor er det viktig å spore historiske data og endringer. Dette vil hjelpe deg å holde oppføringene oppdatert og relevante over tid.
Unikhet
For mange prosjekter, som for eksempel markedsføring og tekstforfatning, er unikhet en essensiell egenskap ved datakvalitet. Unikhet betyr at det ikke er duplikater av data eller overlapp med andre oppføringer. Duplikater av data kan skade troverdigheten din og svekke brukernes tillit.
Derfor må du sørge for at dataene er unike og egnet til formålet. Dataanalytikere bruker datavask for å forbedre lave unikhetspoeng og sikre at dataene er unike.
I tillegg til det som er nevnt ovenfor, kan andre dimensjoner av datakvalitet inkludere datatilgjengelighet, sammenlignbarhet, fleksibilitet, rimelighet og plausibilitet.
Hvorfor er datakvalitet viktig?
Organisasjoner jobber for å opprettholde høy datakvalitet for å ta de riktige og informerte beslutningene og oppnå en positiv avkastning. Dette gir en rekke fordeler for virksomheter, inkludert:
- Ta raskere og bedre forretningsbeslutninger: Moderne organisasjoner må bruke data for å forstå kundenes behov. Dette hjelper deg med å utvikle passende strategier og ta forretningsbeslutninger raskere og mer effektivt.
- Bedre samarbeid: Når du har konsistente data i alle avdelinger og i hele organisasjonen, vil alle ha tilgang til de samme dataene, som kan brukes i arbeidet deres. Dette vil hjelpe dere med å prioritere oppgavene deres og oppnå konsistente resultater.
- Forstå kundene bedre: Hvis kundedataene er nøyaktige og pålitelige, kan du få en bedre forståelse av kundene dine. Du vil få en dypere innsikt i deres smertepunkter, behov, interesser og ønsker. Dette gjør at du kan utvikle bedre tilbud for å imøtekomme kundenes behov og bygge meningsfulle relasjoner.
Hvordan måle datakvalitet
Dårlig datakvalitet kan skade en virksomhet når det gjelder omdømme, kundetillit og andre skadelige konsekvenser. Derfor må du evaluere de innsamlede dataene for å sikre at de er av utmerket kvalitet og egnet for virksomhetens behov. Dette krever at du etablerer spesifikke prosesser og målinger for å vurdere datakvaliteten.
Evaluer dataene dine i henhold til de definerte målingene, analyser resultatene og forbedre dataene slik at de tjener formålet ditt. La oss se nærmere på hvordan vi måler datakvalitet.
#1 Subjektiv vurdering
Denne vurderingen innebærer at dataanalytikere, interessenter osv. evaluerer kvaliteten til et bestemt datasett. De kan ta en avgjørelse basert på deres egen vurdering. Hvis de for eksempel finner et datasett unøyaktig, kan de fjerne det eller be andre om å hente de korrekte dataene og sette prosjektet på vent inntil dette er gjort. Dette betyr at vurderingen er subjektiv for en beslutningstaker.
#2 Objektiv vurdering
En objektiv vurdering kontrollerer objektive målinger som er registrert i et gitt datasett. Du kan evaluere dataene basert på oppgaven, eller det kan være helt avhengig av beregninger.
For å definere disse beregningene og evaluere objektive data, kan du opprette Key Performance Indicators (KPI-er) som er tilpasset dine behov. Og når du utfører objektive vurderinger, kan du måle datakvaliteten på tre måter:
- Enkelt forhold: Dette er det totale antallet forventede resultater delt på antall mulige resultater. Vanligvis er et enkelt forhold enten 0 eller 1, der 1 er det mest ønskelige/forventede resultatet. Dette forholdet måler konsistens og fullstendighet.
- Maks eller min: Denne metoden kan hjelpe deg med å administrere flere variabler for datakvalitet. Her er maks et mer fleksibelt tall som kan representere variabler som tilgjengelighet og aktualitet. Min er derimot konservativt og kan representere variabler som nøyaktighet.
- Vektet gjennomsnitt: Dette er en annen metode du kan bruke i stedet for min for å forstå hvordan hver variabel bidrar med sin verdi i ligningen.
Slik kan du måle datakvalitet for å forme dine forretningsstrategier. Men dette er ikke slutten på historien. Etter å ha evaluert subjektive og objektive målinger av datakvalitet, må neste trinn være å analysere resultatene og jobbe for å forbedre dataene slik at de gir virksomheten maksimal verdi.
Hvordan forbedre datakvaliteten
Ved å analysere de evaluerte målingene av datakvalitet, kan du identifisere data som ikke oppfyller kriteriene eller KPI-ene. På denne måten blir det lettere å vaske eller fjerne slike data, slik at databasen er fylt med verdifulle data av høy kvalitet som kan brukes for å nå dine nåværende og fremtidige mål.
Ta en titt på disse metodene for å forbedre datakvaliteten og redusere problemer.
- Dataprofilering: Denne prosessen kan hjelpe deg med å forstå alle dataressursene dine og sørge for effektiv datakvalitetsstyring. Det er viktig fordi ansatte, interessenter og samarbeidspartnere har samlet inn og lagret data gjennom årene. Disse kan ha ulike standarder, formater, lagringsmetoder osv. For å forbedre datakvaliteten må du få et fullstendig bilde av hva du jobber med (i dette tilfellet data) for å begynne å strømlinjeforme den.
- Datamatching: Datamatching innebærer å korrelere data for å identifisere redundans. Dette gjøres for å sørge for at det ikke finnes flere data som representerer det samme. For eksempel, hvis du har en oppføring i en persons navn, la oss si Johnny Depp. Hvis du nå finner en annen oppføring med navnet John Depp som refererer til samme person, er dette en overflødig oppføring. Du må derfor fjerne slike data for å unngå rot.
- Datastyring: Datastyring innebærer å definere datastandarder og retningslinjer som fokuserer på KPI-er og dataelementer. Standarder for datastyring kan også beskrive forretningsregler som organisasjoner må følge for å opprettholde datakvaliteten.
- Rapportering: Datarapportering innebærer å opprettholde en kvalitetslogg og dokumentere kjente problemer med dataene dine. Dette vil hjelpe deg å finne ut om du trenger å gjøre mer datavask og optimalisering. Du kan bruke dataene som samles inn fra datamatching og profilering for å måle KPI-er og generere rapporter.
- Digital Asset Management (DAM): Data kan være i form av digitale ressurser som tekst, bilder, videoer og andre filer. Dette hjelper deg å sikre digital datakvalitet og relevans.
- Master Data Management (MDM): MDM-rammeverk er en utmerket ressurs for å forebygge kvalitetsproblemer. Dette omfatter stamdata for produkter, plasseringer og partier.
Produktinformasjonsstyring (PIM): Hvis du er en produsent eller selger, må du justere KPI-ene for datakvalitet. Dette vil gjøre det mulig for kundene å se den nøyaktige varen de bestiller i alle stadier, fra produktvisning til levering og ettersalg. Med PIM kan du opprette en standardisert produktpresentasjon med all informasjon som er konsistent og pålitelig.
Kundedataintegrasjon (CDI): CDI krever at du organiserer kundestamdata som samles inn via CRM-systemet, selvbetjente registreringssider, sosiale medier osv., i én enkelt kilde til sannhet. På denne måten kan du opprettholde enhetlighet og øke samarbeidet.
Beste praksis for datakvalitet
Mange organisasjoner tror kanskje at de har den beste datakvaliteten i databasen, men sannheten kan være annerledes. Her er noen gode fremgangsmåter for å sikre datakvalitet og krysse av alle boksene.
- Velg viktige målinger: Du må være spesifikk når du velger målingene du ønsker å evaluere. Velg og spor kun de målingene som er verdifulle i beslutningsprosessen. Du kan ikke fortsette å evaluere alt som ikke tilfører verdi. Det vil føre til unødvendig bruk av tid, ressurser og energi.
- Sikre én enkelt kilde til sannhet: Det er viktig å sikre at alle data i organisasjonen har én enkelt kilde til sannhet. Du kan lagre data i flere systemer, som for eksempel salgsverktøy, CRM osv. For å opprettholde én enkelt kilde til sannhet må du være konsekvent overalt. Du kan sørge for dette ved å gjennomføre revisjoner.
- Utfør regelmessige revisjoner: Forebygging er bedre enn kur. Regelmessige revisjoner av datakvalitet kan gjøre det mulig for deg å oppdage problemer tidlig før de utvikler seg til å bli et større problem. Du kan gjennomføre revisjoner av datakvalitet månedlig, ukentlig eller annenhver måned, basert på datavolumet ditt.
- Analyser årsakene til feil: Det er viktig å analysere hvorfor datakvaliteten har sviktet eller lykkes for å optimalisere strategiene dine. Bruk den suksessen du har hatt, på områder som trenger forbedring, samtidig som du feilsøker hindringer. Dette vil gjøre deg mer effektiv i innsamlingen og administreringen av datakvalitet.
- Invester i nødvendige ressurser: Investering i de riktige ressursene for rapportering, analyse, opplæring og andre prosesser er gunstig for å administrere datakvaliteten på en enkel måte. Du kan velge ett enkelt verktøy som tilbyr alle disse funksjonene, eller du kan bruke dem separat basert på dine prioriteringer og behov.
- Bruk programvare for datakvalitetsstyring: For å administrere datakvalitet med utrolig hastighet og effektivitet kan du utnytte kraften i automatisering. Et godt verktøy for datakvalitetsstyring vil også gjøre det lettere å få tilgang til data. Derfor bør du velge riktig programvare for datarapportering og -analyse, som for eksempel Driftshub, Talend Open Studio, OpenRefine, Dedupely osv.
Eksempler på datakvalitetsstyring i ulike bransjer
- Finans: Bedrifter som tilbyr finansielle tjenester bruker datakvalitetsstyring for å identifisere og beskytte sensitive data, overvåke og opprettholde samsvar og automatisere rapportering.
- Produksjon: Produsenter bruker datakvalitetsstyring for å opprettholde nøyaktige oppføringer av sine leverandører og kunder og oppdatere disse jevnlig. De trenger det også for å være klar over eventuelle kvalitetsproblemer i tide og korrigere og optimalisere strategiene sine.
- Helsevesen: Helseinstitusjoner trenger datakvalitetsstyring for å opprettholde nøyaktige og fullstendige pasientjournaler. Det hjelper dem med å gi tilstrekkelig pasientbehandling og behandlingsplaner og muliggjør raskere og korrekt fakturering og risikostyring.
- Offentlig sektor: Organisasjoner i offentlig sektor trenger datakvalitetsstyring for å opprettholde fullstendige, nøyaktige og konsistente data om sine nåværende prosjekter, ansatte, entreprenører og andre interessenter, slik at de kan være sikre på at de når målene sine.
Konklusjon
Datakvalitet er avgjørende for bedrifter. Derfor må dine innsamlede data være av høy kvalitet når det gjelder nøyaktighet, fullstendighet, relevans, pålitelighet og konsistens, blant andre egenskaper. Det vil hjelpe deg med å ta de riktige forretningsbeslutningene, betjene kundene godt og drive organisasjonen effektivt.