Zajištění kvality dat je důležité, aby podniky činily správná rozhodnutí, lépe rozuměly svým zákazníkům a udržovaly konzistenci v celé organizaci.
Důvodem je, že data řídí moderní podniky.
Proto musí být správné, konzistentní, úplné, relevantní a spolehlivé pro plánování a provádění správných strategií na základě shromážděných dat.
Pokud jsou však data hrozná, mohou významně ovlivnit vaše rozhodnutí, zákaznickou zkušenost a organizaci.
Proto se musíte zaměřit na shromažďování správných dat, která vám pomohou vytvořit správné strategie pro řízení vašeho podnikání a formování cesty vašeho zákazníka.
V tomto článku se budu zabývat kvalitou dat, jejími rozměry a jak ji měřit a zlepšovat.
Začněme.
Table of Contents
Co je kvalita dat?
Kvalita dat je stav dat, který říká, jak spolehlivý soubor dat je třeba brát v úvahu při rozhodování, plánování a operacích. Pokud je soubor dat vysoce kvalitní, musí odpovídat zamýšlenému použití nebo účelu. Musí být úplné, přesné, spolehlivé, snadno dostupné, konzistentní s různými zdroji a v případě potřeby vhodně prezentovány.
V současné době neexistuje žádný celosvětově uznávaný standard kvality dat a způsoby, jak je ověřit, protože požadavky se liší od jedné organizace k druhé a od jednoho projektu k druhému. Společnosti vytvářejí rámce a zásady pro sběr, organizaci, správu a určování kvality dat na základě svých specifických potřeb.
Prakticky je kvalita dat zajištěna prováděním hodnocení a interpretací metrik kvality dat, jako je přesnost, relevance, konzistence, úplnost, důvěryhodnost, časová osa atd. Dále datový analytik měří celkové skóre kvality dat a hodnocení, aby ukázal skutečnou kvalitu dat. datovou sadu.
Organizace mohou tyto informace použít k pochopení hodnoty a relevance dat. Mohou se tak rozhodnout, zda tato data použijí nebo nepoužijí pro obchodní plánování a implementaci, a zajistí, že musí přinést přidanou hodnotu pro koncové spotřebitele.
Dimenze kvality dat
Kvalita dat má různé charakteristiky nebo dimenze, což jsou metriky používané analytiky k měření kvality a užitečnosti dat pro uživatele. Ačkoli se mnoho metrik liší projekt od projektu a společnost od společnosti, některé z běžných metrik jsou:
Přesnost
Bez ohledu na to, kolik dat shromáždíte, pokud jsou nepřesná, nemá smysl je používat ve svých obchodních strategiích. Protože pokud to uděláte, výsledek by mohl být opačný, než byste si přáli. Může snížit důvěru zákazníků ve vaši organizaci, zaměstnance a nabídky.
Proto je nezbytné vyhodnotit přesnost datového souboru pomocí efektivní a udržitelné strategie pro ověření jeho zdroje a správu dat.
Relevantnost
I když jsou vaše data přesná, nepomůže, pokud nebudou relevantní pro to, co pro vaši firmu potřebujete. Nepotřebné kusy dat mohou také zaplnit databázi a ztrácet čas a úsilí při její správě.
Například hledáte kvalitní jablka, ale máte kvalitní pomeranče. Přestože je to ovoce vynikající kvality, hledáte jablka, ne pomeranče.
Údaje proto musí být relevantní. Při posuzování kvality dat se tedy nejprve zaměřte na to, zda jsou data relevantní k tomu, aby sloužila vašemu účelu, kterým je jejich shromažďování. Pokud ano, je kvalitní.
Úplnost
Pokud budete pokračovat ve shromažďování dalších a dalších dat, aniž byste přemýšleli o tom, zda jsou kompletní, mohou se během implementace stát nepoužitelnými.
Když tedy shromažďujete data, ujistěte se, že jsou úplná, jako je celé jméno potenciálního zákazníka, nejen jméno nebo příjmení, úplná adresa atd. Neznamená to ukládat informace, které nejsou nutné, ale úplné a užitečné informace řídit svou strategii.
Konzistence
Vysoce kvalitní údaje nesmí být v rozporu s údaji, které již máte v jiných databázích. Protože pokud ano, jeden z nich se může mýlit. Nekonzistentní data vedou ke zmatkům a hodnocení, což vyžaduje čas, než se najdou a odstraní nesprávná data.
Proto je důležité zajistit, aby vaše data byla konzistentní napříč vaší databází a organizací. Můžete přimět všechny používat stejný softwarový systém nebo integrovat a synchronizovat datové nástroje s CRM. Tímto způsobem budou všichni na stejné vlně pro snadnou spolupráci.
Přístupnost
I když máte přesná, úplná, relevantní a konzistentní data, nemusí sloužit účelu, pokud k nim nemají přístup správní lidé nebo tým. Mohou to být vaši zaměstnanci, partneři nebo klienti.
Chcete-li to provést, můžete identifikovat lidi, kteří potřebují přístup ke konkrétní sadě dat, a poskytnout jim nástroje obsahující tato data. Jen se ujistěte, že k němu mají snadný přístup, kdykoli a kdekoli to potřebují.
Včasnost
Data se neustále mění. Je zbytečné, aby klient, který měl dříve konkrétní telefonní číslo nebo e-mail, je stále má; možná to změnili. A pokud použijete stejná zastaralá data k zasílání svých propagačních zpráv, vaše úsilí vyjde vniveč.
Zastaralá data nemusí odpovídat aktuální situaci. Proto je důležité sledovat historická data a změny. To vám pomůže aktualizovat záznamy s časem a zůstat relevantní.
Jedinečnost
U mnoha projektů, jako je marketing, vytváření kopií atd., je jedinečnost nezbytnou charakteristikou kvality dat. Jedinečnost znamená, že nedochází k duplicitě dat nebo překrývání s jinými záznamy. Duplicitní data mohou ohrozit vaši důvěryhodnost a důvěru uživatelů.
Proto se ujistěte, že data jsou jedinečná a vyhovují vašemu účelu. Datoví analytici provádějí čištění dat, aby řešili nízké skóre jedinečnosti a zajistili jedinečnost.
Kromě výše uvedeného mohou další dimenze kvality dat zahrnovat dostupnost dat, srovnatelnost, flexibilitu, přiměřenost a věrohodnost.
Proč je kvalita dat důležitá?
Organizace se snaží udržovat vysoce kvalitní data, aby mohly činit správná a informovaná rozhodnutí a sledovat výnosy. To nabízí mnoho výhod pro podniky, včetně:
- Dělejte rychlejší a lepší obchodní rozhodnutí: Moderní organizace musí vyhodnocovat data, aby určily potřeby zákazníků. To vám pomůže vytvořit vhodné strategie a získat větší jistotu při rychlejším a efektivnějším provádění obchodních rozhodnutí.
- Lepší spolupráce: Když budete udržovat konzistentní data napříč vašimi odděleními a organizací, všichni budou mít přístup ke stejným datům, která můžete použít ve svém úsilí. To vám pomůže zůstat v souladu se svými prioritami a dosáhnout soudržných výsledků.
- Lepší porozumění zákazníkům: Pokud jsou údaje o zákaznících přesné a spolehlivé, umožní vám lépe porozumět vašim zákazníkům. Získáte bližší vhled do jejich bolestivých bodů, potřeb, zájmů a potřeb. Umožňuje vám vyvíjet lepší nabídky, které řeší obavy zákazníků a vytvářejí smysluplné vztahy.
Jak měřit kvalitu dat
Špatná kvalita dat může poškodit firmu, pokud jde o pověst, důvěru zákazníků a další škodlivé důsledky. Shromážděná data proto musíte vyhodnotit, abyste se ujistili, že mají vynikající kvalitu a jsou vhodné pro potřeby vašeho podnikání. To vyžaduje, abyste zavedli specifické procesy a metriky pro měření kvality dat.
Vyhodnoťte tedy svá data podle nastavených metrik, analyzujte výsledky a vylepšete data tak, aby odpovídala vašemu účelu. Pojďme pochopit, jak měřit kvalitu dat.
#1 Subjektivní hodnocení
Toto hodnocení zahrnuje datové analytiky, zúčastněné strany atd., aby vyhodnotili kvalitu konkrétního souboru dat. Na základě svého vnímání se mohou rozhodnout. Pokud například zjistí, že datová sada je nepřesná, mohou ji odstranit nebo pověřit někoho jiného, aby získali přesná data, a pozastavit projekt, dokud se to nevyřeší. To znamená, že hodnocení je subjektivní pro toho, kdo rozhoduje.
#2 Objektivní hodnocení
Objektivní hodnocení kontroluje objektivní metriky zaznamenané v daném souboru dat. Můžete to vyhodnotit na základě úkolu nebo to může být zcela závislé na metrikách.
Chcete-li stanovit tyto metriky a vyhodnotit objektivní data, můžete vytvořit klíčové ukazatele výkonu (KPI), které odpovídají vašim požadavkům. A když provádíte objektivní hodnocení, můžete měřit kvalitu dat třemi způsoby:
- Jednoduchý poměr je celkový počet očekávaných výsledků k možným výsledkům. Obvykle je jednoduchý poměr buď 0 nebo 1, kde 1 je nejžádanější/očekávaný výsledek. Tento poměr měří konzistenci a úplnost.
- Max nebo min: Tato metoda vám může pomoci spravovat několik proměnných kvality dat. Zde je maximum spíše flexibilní číslo a může představovat proměnné, jako je dostupnost a časové osy. Na druhou stranu, min je konzervativní a může představovat proměnné, jako je přesnost.
- Vážený průměr: Toto je další metoda, kterou můžete použít místo min, abyste pochopili, jak každá proměnná dodává svou hodnotu do rovnice.
Takto můžete měřit kvalitu dat a utvářet tak své obchodní strategie. Tím to ale nekončí. Po vyhodnocení subjektivních a objektivních metrik kvality dat musí být vaším dalším krokem analýza výsledků a snažit se vylepšit vaše data tak, aby vašemu podnikání přinesla maximální hodnotu.
Jak zlepšit kvalitu dat
Analýza vyhodnocených metrik kvality dat vám pomůže odhalit data, která nesplňují kritéria nebo KPI. Tímto způsobem bude snazší taková data vyčistit nebo odstranit a udržovat databázi zásobenou kvalitními daty s přidanou hodnotou, aby byly splněny vaše současné i budoucí cíle.
Podívejte se na tyto metody ke zlepšení kvality dat a zmírnění problémů.
- Profilování dat: Tento proces vám může pomoci porozumět celému datovému majetku pro efektivní řízení kvality dat. Je to životně důležité, protože zaměstnanci, zainteresované strany a spolupracovníci by shromažďovali a uchovávali data v průběhu let. Může mít různé standardy, formáty, úložiště a tak dále. Chcete-li tedy zlepšit kvalitu dat, získejte úplný obrázek o tom, s čím máte co do činění (zde data), a začněte to zefektivňovat.
- Shoda dat: Shoda dat zahrnuje korelaci dat za účelem nalezení redundance. Je to provedeno proto, aby se zajistilo, že nebudou existovat případy, kdy více kusů dat představuje stejný význam. Například, pokud máte záznam na jméno jednotlivce, říká Johnny Depp. Nyní, pokud najdete další záznam se jménem John Depp, ale představující stejnou osobu, je to nadbytečné. Proto musíte tato data odstranit, abyste zabránili nepořádku.
- Data governance: Data governance znamená datové standardy a zásady zaměřené na KPI a datové prvky. Standardy správy dat mohou také nastínit obchodní pravidla, která musí organizace dodržovat, aby udržely kvalitu dat.
- Hlášení: Hlášení dat zahrnuje vedení protokolu kvality a dokumentování známých problémů s vašimi údaji. To vám pomůže určit, zda je třeba provést další čištění a optimalizaci dat. Data shromážděná z porovnávání dat a profilování můžete použít k měření KPI a generování sestav.
- Digital Asset Management (DAM): Data mohou být ve formě digitálních aktiv, jako jsou text, obrázky, videa a další soubory. To vám pomůže zajistit kvalitu a relevanci digitálních dat.
- Master Data Management (MDM): Rámce MDM jsou vynikajícími zdroji, které pomáhají předcházet problémům s kvalitou. To zahrnuje produkt, umístění a kmenová data strany.
Product Information Management (PIM): Pokud jste výrobcem nebo prodejcem zboží, musíte sladit své KPI kvality dat. To umožní zákazníkům zobrazit přesnou položku, kterou si objednali, ve všech fázích, od procházení produktu až po dodání a poprodejní servis. S PIM tedy můžete vytvořit standardizovanou prezentaci produktových dat se všemi konzistentními a spolehlivými informacemi.
Integrace zákaznických dat (CDI): CDI vyžaduje, abyste uspořádali kmenová data zákazníků shromážděná prostřednictvím vašeho CRM systému, samoobslužných registračních stránek, sociálních médií atd. do jediného zdroje pravdy. Tímto způsobem můžete zachovat soudržnost a posílit spolupráci.
Nejlepší postupy pro kvalitu dat
Mnoho organizací si může myslet, že ve své databázi uchovávají data nejvyšší kvality, ale příběh může být jiný. Zde jsou některé osvědčené postupy k zajištění kvality dat a zaškrtnutí všech políček.
- Vyberte důležité metriky: Při výběru metrik, které chcete hodnotit, musíte být konkrétní. Vybírejte a sledujte pouze ty metriky, které jsou cenné v rozhodovacím procesu. Nemůžete pokračovat v hodnocení všeho, co nemusí přidávat hodnotu; zbytečně to spotřebovává čas, zdroje a úsilí.
- Zajištění jediného zdroje pravdy: Zajištění jediného zdroje pravdy pro všechna vaše data v celé organizaci je zásadní. Data můžete ukládat v několika systémech, jako jsou prodejní nástroje, CRM atd. A abyste zachovali jediný zdroj pravdy, musíte být všude konzistentní. Můžete to zajistit prováděním auditů.
- Provádějte pravidelné audity: Prevence je lepší než léčba. Pravidelné audity kvality dat vám umožní rychle odhalit problémy dříve, než se stanou větším problémem. Audity kvality dat můžete provádět měsíčně, týdně nebo měsíčně na základě objemu dat.
- Analyzujte důvody neúspěchů: Analýza toho, proč kvalita vašich dat selhala nebo se stala úspěšnou, je nezbytná pro optimalizaci vašich strategií. Aplikujte své úspěšné úsilí na oblasti, které potřebují zlepšení, a zároveň odstraňte překážky. Zvýší vaši efektivitu při shromažďování a správě kvality dat.
- Investujte do nezbytných zdrojů: Investice do správných zdrojů pro vytváření sestav, analýzy, školení a další proces je přínosem pro snadné řízení kvality dat. Můžete si vybrat jeden nástroj, který nabízí všechny tyto funkce, nebo je používat samostatně na základě vašich priorit a potřeb.
- Používejte software pro řízení kvality dat: Chcete-li spravovat kvalitu dat s neuvěřitelnou rychlostí a efektivitou, můžete využít sílu automatizace. Dobrý nástroj pro řízení kvality dat vám také pomůže se snadnou dostupností dat. Proto jděte na správný software pro vykazování a analýzu dat, jako je např Operations HubTalend Open Studio, OpenRefine, Dedupely atd.
Příklady řízení kvality dat napříč odvětvími
- Finance: Firmy nabízející finanční služby provádějí řízení kvality dat, aby identifikovaly a zabezpečily citlivá data, monitorovaly a udržovaly dodržování předpisů a automatizovaly hlášení.
- Výroba: Výrobci to dělají, aby udržovali přesné záznamy o svých prodejcích a zákaznících a pravidelně je aktualizovali. Potřebují to také k tomu, aby si byli vědomi problémů s kvalitou včas a mohli napravit a optimalizovat své strategie.
- Zdravotnické instituce: Potřebují řízení kvality dat k udržení přesných a úplných záznamů o pacientech. Pomáhá jim poskytovat vhodnou péči o pacienta a léčebné plány a umožňuje rychlejší a správné vyúčtování a řízení rizik.
- Veřejný sektor: Organizace ve veřejném sektoru potřebují řízení kvality dat, aby udržovaly úplné, přesné a konzistentní údaje o svých současných projektech, zaměstnancích, dodavatelích a dalších složkách, aby bylo zajištěno splnění jejich cílů.
Závěr
Kvalita dat je pro firmy zásadní. Vaše shromážděná data proto musí mít mimo jiné vysokou kvalitu, pokud jde o přesnost, úplnost, relevanci, důvěryhodnost a konzistenci. Pomůže vám dělat správná obchodní rozhodnutí, dobře sloužit zákazníkům a efektivně řídit organizaci.