Datakvalitet: En omfattende veiledning

Å sikre datakvalitet er viktig for at bedrifter skal ta de riktige beslutningene, forstå kundene sine bedre og opprettholde konsistens på tvers av organisasjonen.

Årsaken er at data driver moderne virksomheter.

Derfor må det være korrekt, konsistent, fullstendig, relevant og pålitelig å planlegge og utføre de riktige strategiene basert på de innsamlede dataene.

Men hvis dataene er forferdelige, kan de ha stor innvirkning på beslutningene dine, kundeopplevelsen og organisasjonen.

Derfor må du fokusere på å samle inn riktig data for å hjelpe deg med å lage de riktige strategiene for å drive virksomheten din og forme kundens reise.

I denne artikkelen vil jeg diskutere datakvalitet, dens dimensjoner og hvordan du kan måle og forbedre den.

La oss komme i gang.

Hva er datakvalitet?

Datakvalitet er tilstanden til data som forteller hvor pålitelig et sett med data skal vurderes i beslutningstaking, planlegging og drift. Hvis et datasett er av høy kvalitet, må det passe til tiltenkt bruk eller formål. Den må være fullstendig, nøyaktig, pålitelig, lett tilgjengelig, konsistent med ulike kilder og presentert på riktig måte når det er nødvendig.

Foreløpig er det ingen globalt akseptert standard for datakvalitet og måter å validere den på siden kravene varierer fra en organisasjon til en annen og fra prosjekt til prosjekt. Bedrifter lager rammer og retningslinjer for å samle inn, organisere, administrere og bestemme datakvalitet basert på deres spesifikke behov.

I praksis sikres datakvaliteten ved å gjennomføre vurderinger og tolke datakvalitetsmålinger, som nøyaktighet, relevans, konsistens, fullstendighet, troverdighet, tidslinje osv. Deretter måler dataanalytikeren den samlede datakvalitetsscore og vurdering for å vise den faktiske kvaliteten på et datasett.

Organisasjoner kan bruke denne informasjonen til å forstå dataenes verdi og relevans. Dermed kan de bestemme om de skal bruke disse dataene til forretningsplanlegging og implementering, og sikre at de må tilføre verdi for sluttforbrukerne.

Dimensjoner for datakvalitet

Datakvalitet har ulike egenskaper eller dimensjoner, som er beregningene som brukes av analytikere for å måle kvaliteten og nytten av dataene for brukere. Selv om mange beregninger varierer fra prosjekt til prosjekt og selskap til selskap, er noen av de vanlige:

Nøyaktighet

Uansett hvor mye data du samler inn, hvis det er unøyaktig, er det ingen vits i å bruke dem i forretningsstrategiene dine. For hvis du gjør det, kan resultatet bli det motsatte av det du kanskje ønsket. Det kan redusere kundenes tillit til organisasjonen, ansatte og tilbud.

Derfor er det viktig å vurdere nøyaktigheten til et datasett ved å bruke en effektiv og bærekraftig strategi for å verifisere kilden og administrere data.

Relevans

Selv om dataene dine er nøyaktige, vil det ikke være nyttig hvis det ikke er relevant for det du trenger for virksomheten din. Å ha unødvendige biter av data kan også rote databasen din og kaste bort tid og krefter på å administrere den.

For eksempel ser du etter kvalitetsepler, men har kvalitetsappelsiner. Selv om det er en frukt av utmerket kvalitet, leter du etter epler, ikke appelsiner.

Derfor må data være relevante. Så når du vurderer datakvaliteten, se på om dataene er relevante for å tjene formålet ditt med å samle dem inn i utgangspunktet. Hvis ja, er den av god kvalitet.

Fullstendighet

Hvis du fortsetter å samle inn mer og mer data uten å tenke på om det er komplett, kan det bli ubrukelig under implementeringen.

Derfor, når du samler inn data, sørg for at de er fullstendige, for eksempel det fulle navnet på en potensiell kunde, ikke bare fornavnet eller etternavnet, fullstendig adresse osv. Dette betyr ikke at du lagrer informasjon som ikke er nødvendig, men den fullstendige, nyttige informasjonen for å drive strategien din.

Konsistens

Data av høy kvalitet må ikke motsi dataene du allerede har lagret i andre databaser. For hvis det gjør det, kan en av dem ta feil. Inkonsistente data fører til forvirring og vurdering, noe som tar tid å finne og fjerne feil data.

Derfor er det relevant å sikre at dataene dine er konsistente på tvers av databasen og organisasjonen. Du kan få alle til å bruke samme programvaresystem eller integrere og synkronisere dataverktøy med CRM. På denne måten vil alle være på samme side for enkelt samarbeid.

tilgjengelighet

Selv om du har nøyaktige, fullstendige, relevante og konsistente data, kan det hende at de ikke tjener formålet hvis de rette personene eller teamet ikke har tilgang til dem. De kan være dine ansatte, partnere eller kunder.

For å gjøre dette kan du identifisere personer som trenger tilgang til et spesifikt datasett og gi dem verktøy som inneholder disse dataene. Bare sørg for at de enkelt kan få tilgang til det hvor og når de trenger det.

Aktualitet

Data endres hele tiden. Det er unødvendig at en klient som pleide å ha et spesifikt telefonnummer eller e-post fortsatt har det; de kan ha endret det. Og hvis du bruker de samme utdaterte dataene til å sende reklamemeldingene dine, går innsatsen forgjeves.

Utdaterte data representerer kanskje ikke det gjeldende scenarioet. Derfor er det avgjørende å spore historiske data og endringer. Dette vil hjelpe deg med å oppdatere postene med tiden og holde deg relevant.

Unikhet

For mange prosjekter, som markedsføring, produksjon av kopi osv., er unikhet en må-ha-egenskap for datakvalitet. Unikhet betyr ingen dataduplisering eller overlapping med andre poster. Dupliserte data kan kompromittere din troverdighet og brukertillit.

Sørg derfor for at dataene er unike og passer til formålet ditt. Dataanalytikere utfører datarensing for å adressere lave unikhetspoeng for å sikre unikhet.

Bortsett fra det ovennevnte, kan andre datakvalitetsdimensjoner inkludere datatilgjengelighet, sammenlignbarhet, fleksibilitet, rimelighet og plausibilitet.

Hvorfor er datakvalitet viktig?

Organisasjoner streber etter å opprettholde data av høy kvalitet for å ta de riktige og informerte beslutningene og observere avkastning. Dette gir mange fordeler for bedrifter, inkludert:

• Ta raskere og bedre forretningsbeslutninger: Moderne organisasjoner må vurdere data for å bestemme kundenes behov. Dette vil hjelpe deg med å lage passende strategier og bli tryggere på å ta forretningsbeslutninger raskere med effektivitet.

• Bedre samarbeid: Når du opprettholder konsistente data på tvers av avdelingene og organisasjonen, vil alle ha tilgang til de samme dataene som kan brukes i arbeidet ditt. Dette vil hjelpe deg å holde deg på linje med prioriteringene dine og gi sammenhengende resultater.
• Forstå kundene bedre: Hvis de er nøyaktige og pålitelige, lar kundedata deg forstå kundene dine mer. Du vil få nærmere innsikt i deres smertepunkter, behov, interesser og behov. Det lar deg utvikle bedre tilbud for å møte kundenes bekymringer og bygge meningsfulle relasjoner.

Hvordan måle datakvalitet

Data av dårlig kvalitet kan skade en bedrift angående omdømme, kundetillit og andre skadelige konsekvenser. Derfor må du evaluere de innsamlede dataene for å sikre at de er av utmerket kvalitet og passer for bedriftens behov. Dette krever at du etablerer spesifikke prosesser og beregninger for å måle datakvalitet.

Så, evaluer dataene dine mot de angitte beregningene, analyser resultatene og forbedre dataene for å passe til formålet ditt. La oss forstå hvordan vi måler datakvalitet.

#1 Subjektiv vurdering

Denne vurderingen involverer dataanalytikere, interessenter osv. for å evaluere kvaliteten på et spesifikt datasett. Basert på deres oppfatning kan de ta en avgjørelse. For eksempel, hvis de finner et datasett unøyaktig, kan de fjerne det eller tildele andre å få de nøyaktige dataene og sette prosjektet på vent til dette er løst. Dette betyr at vurderingen er subjektiv for en beslutningstaker.

#2 Objektiv vurdering

Objektiv vurdering sjekker for objektive beregninger registrert i et gitt datasett. Du kan evaluere dette basert på oppgaven, eller det kan være helt beregningsavhengig.

For å etablere disse beregningene og evaluere objektive data, kan du lage Key Performance Indicators (KPIer) som samsvarer med dine behov. Og når du utfører objektive vurderinger, kan du måle datakvaliteten på tre måter:

• Enkelt forhold er det totale antallet forventede utfall i forhold til mulige utfall. Vanligvis er det enkle forholdet enten 0 eller 1, hvor 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 datakvalitetsvariabler. Her er maks mer et fleksibelt tall og kan representere variabler som tilgjengelighet og tidslinjer. På den annen side er min konservativ 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 leverer sin verdi inn i ligningen.

Slik kan du måle datakvalitet for å forme forretningsstrategiene dine. Men dette er ikke slutten på det. Etter å ha evaluert subjektive og objektive datakvalitetsmålinger, må neste skritt være å analysere resultatene og strebe etter å forbedre dataene dine for å gi bedriften din maksimal verdi.

Hvordan forbedre datakvaliteten

Å analysere evaluerte datakvalitetsmålinger vil hjelpe deg med å finne data som ikke oppfyller kriteriene eller KPIene. På denne måten vil det være lettere å rense eller fjerne slike data og holde databasen fylt med kvalitet, verdiøkende data for å møte dine nåværende og fremtidige mål.

Se på disse metodene for å forbedre datakvaliteten og redusere problemer.

• Dataprofilering: Denne prosessen kan hjelpe deg med å forstå hele dataressursene dine for effektiv datakvalitetsstyring. Det er viktig siden ansatte, interessenter og samarbeidspartnere ville ha samlet inn og lagret data gjennom årene. Den kan ha forskjellige standarder, formater, lagring og så videre. For å forbedre datakvaliteten, få det fullstendige bildet av hva du har å gjøre med (her data) for å begynne å strømlinjeforme det.

• Datamatching: Datamatching innebærer å korrelere data for å finne redundans. Det er gjort for å sikre at det ikke er slike tilfeller der flere data representerer samme betydning. For eksempel, hvis du har en post i en persons navn, sier Johnny Depp. Nå, hvis du finner en annen plate med navnet John Depp, men som representerer den samme personen, er den overflødig. Derfor må du fjerne slike data for å forhindre rot.
• Datastyring: Datastyring betyr datastandarder og retningslinjer for å fokusere på KPIer og dataelementer. Standarder for datastyring kan også skissere forretningsregler som organisasjoner må følge for å opprettholde datakvaliteten.
• Rapportering: Datarapportering innebærer å opprettholde en kvalitetslogg og dokumentere kjente problemer i dataene dine. Dette vil hjelpe deg med å finne ut om du trenger å utføre mer datarensing og optimalisering. Du kan bruke dataene som samles inn fra datamatching og profilering til å måle KPIer og generere rapporter.
• Digital Asset Management (DAM): Data kan være i form av digitale eiendeler som tekst, bilder, videoer og andre filer. Dette hjelper deg å sikre digital datakvalitet og relevans.
• Master Data Management (MDM): MDM-rammeverk er utmerkede ressurser for å forhindre kvalitetsproblemer. Dette involverer produkt-, plasserings- og partistamdata.

Produktinformasjonsstyring (PIM): Hvis du er en vareprodusent eller selger, må du justere datakvalitets-KPIene. Dette vil gjøre det mulig for kundene å se den eksakte varen de bestilte på tvers av alle stadier, fra å bla gjennom produktet til levering og ettersalg. Derfor kan du med PIM lage en standardisert produktdatapresentasjon med all informasjon konsistent og pålitelig.

Customer Data Integration (CDI): CDI krever at du organiserer kundemasterdata samlet inn via ditt CRM-system, selvbetjente registreringssider, sosiale medier, etc., i én enkelt sannhetskilde. På denne måten kan du opprettholde samhold og øke samarbeidet.

Beste praksis for datakvalitet

Mange organisasjoner tror kanskje de har den beste kvaliteten på dataene i databasen, men historien kan være annerledes. Så her er noen av de beste fremgangsmåtene for å sikre datakvalitet og kryss av i alle boksene.

• Velg viktige beregninger: Du må være spesifikk når du velger beregningene du vil evaluere. Velg og spor bare de beregningene som er verdifulle i beslutningsprosessen. Du kan ikke fortsette å vurdere alt som kanskje ikke tilfører verdi; det vil unødvendig forbruke tid, ressurser og krefter.

• Sikre én enkelt kilde til sannhet: Det er viktig å sikre én enkelt sannhetskilde for alle dataene dine på tvers av organisasjonen. Du kan lagre data i flere systemer, for eksempel salgsverktøy, CRM osv. Og for å opprettholde en enkelt kilde til sannhet, må du være konsekvent overalt. Dette kan du sikre ved å utføre revisjoner.

• Utfør regelmessige revisjoner: Forebygging er bedre enn kur. Regelmessige datakvalitetsrevisjoner kan gjøre deg i stand til å oppdage problemer raskt før de blir et større problem. Du kan gjennomføre datakvalitetsrevisjoner månedlig, ukentlig eller månedlig basert på datavolumet ditt.

• Analyser årsakene til feil: Å analysere hvorfor datakvaliteten din sviktet eller ble en suksess er nødvendig for å optimalisere strategiene dine. Bruk din vellykkede innsats på områder som trenger forbedringer mens du feilsøker veisperringer. Det vil øke effektiviteten din i å samle inn og administrere datakvalitet.

• Invester i nødvendige ressurser: Investering i de riktige ressursene for rapportering, analyse, opplæring og en annen prosess er fordelaktig for å administrere datakvaliteten uten problemer. Du kan velge ett enkelt verktøy som tilbyr alle disse funksjonene eller gå med 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 til automatisering. Et godt verktøy for datakvalitetsstyring vil også hjelpe deg med å gjøre data lett tilgjengelig. Gå derfor for riktig datarapportering og analyseprogramvare, som f.eks DriftshubTalend Open Studio, OpenRefine, Dedupely, etc.

Eksempler på datakvalitetsstyring på tvers av bransjer

• Økonomi: Bedrifter som tilbyr finansielle tjenester utfører datakvalitetsstyring for å identifisere og sikre sensitive data, overvåke og vedlikeholde samsvar og automatisere rapportering.
• Produksjon: Produsenter gjør det for å opprettholde nøyaktige opptegnelser over sine leverandører og kunder og oppdatere dem med jevne mellomrom. De trenger også dette for å være klar over kvalitetsproblemer i tide og rette opp og optimalisere strategiene sine.

• Helseinstitusjoner: Trenger datakvalitetsstyring for å opprettholde nøyaktige, fullstendige pasientjournaler. Det hjelper dem med å gi passende pasientbehandling og behandlingsplaner og muliggjør raskere og korrekt fakturering og risikostyring.
• Offentlig sektor: Organisasjoner i offentlig sektor trenger datakvalitetsstyring for å opprettholde fullstendige, presise og konsistente data om deres nåværende prosjekter, ansatte, entreprenører og andre bestanddeler for å sikre at de oppfyller målene sine.

Konklusjon

Datakvalitet er avgjørende for bedrifter. Derfor må dine innsamlede data være av høy kvalitet når det gjelder nøyaktighet, fullstendighet, relevans, troverdighet og konsistens, blant andre egenskaper. Det vil hjelpe deg å ta de riktige forretningsbeslutningene, betjene kundene godt og drive organisasjonen effektivt.