In passato abbiamo parlato molto della qualità dei dati, incluso il costo dei dati errati. Ma nonostante una conoscenza di base della qualità dei dati, molte persone non capiscono ancora cosa si intende esattamente per”qualità”.

Ad esempio, esiste un modo per misurare tale qualità e, in caso affermativo, come si fa? In questo articolo, cercheremo di rispondere a queste domande e molto altro ancora. Ma prima

Sfatare i miti sulla qualità dei dati

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La base per garantire la qualità dei dati inizia quando vengono creati i requisiti di base

Uno dei più grandi miti sulla qualità dei dati è che deve essere completamente privo di errori. Con siti web e altre campagne che raccolgono così tanti dati, ottenere zero errori è quasi impossibile. Invece, i dati devono solo essere conformi agli standard che sono stati impostati per esso. Per determinare cos’è la “qualità”, dobbiamo prima sapere tre cose:

  1. Chi crea i requisiti
  2. Come vengono creati i requisiti e
  3. Che grado di latitudine abbiamo in termini di soddisfare tali requisiti

Molte aziende hanno un singolare “data steward” che comprende e imposta questi requisiti, oltre ad essere la persona che determina i livelli di tolleranza per gli errori. Se non ci sono dati steward, spesso svolge il ruolo nel fare in modo che i responsabili dei dati capire eventuali carenze che possono influenzare esso.

Puoi averlo buono, veloce o economico-Scegli due

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Tutto, dalla raccolta dei dati per adattarli alle esigenze dell’azienda, lo apre a potenziali errori. Avere dati completi al 100% e accurati al 100% non è solo proibitivo, ma richiede molto tempo e spinge a malapena l’ago del ROI.

Con così tanti dati in arrivo, le decisioni devono essere prese e rapidamente. Ecco perché la qualità dei dati è molto un delicato atto di bilanciamento – giocoleria e giudicare precisione e completezza. Se suona come un ordine alto da riempire, sarete felici di sapere che c’è un metodo per la follia, e il primo passo è la profilazione dei dati.

Che cos’è la profilazione dei dati?

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La profilazione dei dati comporta l’esame di tutte le informazioni nel database per determinare se è accurata e/o completa e cosa fare con le voci che non lo sono. È abbastanza semplice, ad esempio, importare un database di prodotti che la tua azienda produce e assicurarsi che tutte le informazioni siano esatte, ma è una storia diversa quando si importano dettagli sui prodotti della concorrenza o altri dettagli correlati.

Con la profilazione dei dati, stai anche osservando l’accuratezza dei dati. Se hai lanciato il 7/1/16, il sistema lo registra come 1916 o 2016? È possibile che tu possa persino scoprire duplicati e altri problemi nel pettinare le informazioni che hai ottenuto. Profilare i dati in questo modo ci dà un punto di partenza – un trampolino da cui saltare per assicurarci che le informazioni che stiamo utilizzando siano della migliore qualità possibile.

Determinare la qualità dei dati

Quindi, ora che abbiamo un punto di partenza da cui determinare se le nostre informazioni sono complete e accurate, la prossima domanda diventa: cosa facciamo quando troviamo errori o problemi? In genere, puoi fare una delle quattro cose:

  • Accetta l’errore-se rientra in uno standard accettabile (es. Main Street invece di Main St) si può decidere di accettarlo e passare alla voce successiva.
  • Rifiuta l’errore-A volte, in particolare con le importazioni di dati, le informazioni sono così gravemente danneggiate o errate che sarebbe meglio eliminare semplicemente la voce del tutto piuttosto che provare a correggerla.
  • Correggi l’errore-Gli errori ortografici dei nomi dei clienti sono un errore comune che può essere facilmente corretto. Se ci sono variazioni su un nome, è possibile impostarne uno come “Master” e mantenere i dati consolidati e corretti in tutti i database.
  • Crea un valore predefinito – Se non conosci il valore, può essere meglio avere qualcosa lì (sconosciuto o n/a) che niente.

Integrazione dei dati

Quando si hanno gli stessi dati su database diversi, l’opportunità è matura per errori e duplicati. Il primo passo verso l’integrazione di successo è vedere dove si trovano i dati e quindi combinare tali dati in modo coerente. Qui può essere estremamente utile investire in strumenti di qualità e precisione dei dati comprovati per aiutare a coordinare e sincronizzare le informazioni tra i database.

Lista di controllo della qualità dei dati

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Infine, poiché hai a che fare con così tanti dati in così tante aree diverse, è utile avere una lista di controllo per determinare che stai lavorando con la massima qualità di dati possibile. DAMA UK ha creato un’eccellente guida sulle “dimensioni dei dati” che può essere utilizzata per ottenere meglio il quadro completo su come viene decisa la qualità dei dati.

Le loro dimensioni di qualità dei dati includono:

Completezza – una percentuale di dati che include uno o più valori. È importante che i dati critici (come nomi dei clienti, numeri di telefono, indirizzi e-mail, ecc.) essere completato per primo poiché la completezza non influisce molto sui dati non critici.

Unicità: se misurata rispetto ad altri set di dati, esiste una sola voce del suo genere.

Tempestività: quanto impatto hanno data e ora sui dati? Questo potrebbe essere vendite precedenti, lanci di prodotto o qualsiasi informazione che si basa su un periodo di tempo per essere precisi.

Validità-I dati sono conformi ai rispettivi standard stabiliti per esso?

Precisione: quanto bene i dati riflettono la persona o la cosa del mondo reale che viene identificata da esso?

Coerenza-Quanto bene i dati si allineano con un modello preconcetto? Le date di nascita condividono un problema di coerenza comune, poiché negli Stati Uniti, lo standard è MM/GG/AAAA, mentre in Europa e in altre aree, l’uso di GG/MM/AAAA è standard.

Il quadro generale sulla qualità dei dati

Come puoi vedere, non esiste un approccio “one size fits all” per mantenere accuratezza e completezza su ogni tipo di dati per ogni azienda. E con l’appetito dei big data per le informazioni che cresce sempre di più ogni giorno, sta diventando più importante che mai affrontare i problemi di qualità dei dati a testa alta. Anche se può sembrare schiacciante, vale la pena arruolare strumenti di igiene dei dati per consentire ai computer di fare quello che sanno fare meglio – numeri crunch.

Il passo più importante che puoi fare è semplicemente iniziare. I dati sono sempre andando a crescere come più prospettive entrano a bordo e nuovi mercati vengono scoperti, quindi non ci sarà mai un “momento migliore” per affrontare i problemi di qualità dei dati. Prendendosi il tempo per mappare cosa significa la qualità dei dati per la tua azienda o organizzazione può creare un effetto a catena di miglioramento del servizio clienti, una migliore esperienza del cliente, un tasso di conversione più elevato e una maggiore fidelizzazione dei clienti – e questi sono i tipi di ritorni sugli investimenti che qualsiasi azienda abbraccerà con tutto il cuore!

Circa l’autore: Sherice Jacob aiuta gli imprenditori a migliorare la progettazione di siti web e aumentare i tassi di conversione attraverso copywriting convincente, design user-friendly e analisi analitica intelligente. Scopri di più su iElectrify.com e scarica la tua copia web gratuita tune-up e lista di controllo di conversione oggi!

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