falámos muito sobre a qualidade dos dados no passado – incluindo o custo dos dados incorrectos. Mas, apesar de uma compreensão básica da qualidade dos Dados, Muitas pessoas ainda não entendem exatamente o que significa “qualidade”.

por exemplo, há uma maneira de medir essa qualidade, e se assim for, como você faz? Neste artigo, vamos procurar responder a essas perguntas e muito mais. Mas primeiro…

Dissipando Mitos de Qualidade de Dados

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A fundação para garantir a qualidade dos dados é iniciado quando os requisitos básicos são criados

Um dos maiores mitos sobre a qualidade dos dados é que tem de estar completamente livre de erros. Com sites e outras campanhas coletando tantos dados, obter erros zero é quase impossível. Em vez disso, os dados só precisam de estar em conformidade com as normas que foram estabelecidas para ele. A fim de determinar o que é “Qualidade”, Primeiro precisamos saber três coisas:

  1. Quem cria os requisitos
  2. Como são os requisitos criado, e
  3. Qual o grau de latitude temos em termos de cumprimento de tais requisitos,

Muitas empresas têm um único “administrador de dados” que entende e define a esses requisitos, além de ser a pessoa que determina os níveis de tolerância para erros. Se não houver administrador de Dados, Muitas vezes desempenha o papel de garantir que os responsáveis pelos dados entendem quaisquer deficiências que possam afetá-lo.Pode tê – lo bom, rápido ou barato-escolha dois

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tudo, desde a coleta de dados até torná-lo adequado às necessidades da empresa, abri-lo até erros potenciais. Ter dados que são 100% completos e 100% precisos não só é proibitivamente caro, mas demorado e mal cutucando a agulha ROI.Com tantos dados a chegar, as decisões têm de ser tomadas e rapidamente. É por isso que a qualidade dos dados é muito um delicado equilíbrio ato – malabarismo e julgar precisão e integralidade. Se soa como um pedido alto para preencher, você vai ficar feliz em saber que há um método para a loucura, e o primeiro passo é a análise de dados.Qual é o perfil dos dados?

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o perfil de Dados envolve olhar para todas as informações em seu banco de dados para determinar se ele é preciso e/ou completo, e o que fazer com entradas que não são. É bastante simples, por exemplo, importar um banco de dados de produtos que sua empresa fabrica e certificar-se de que toda a informação é exata, mas é uma história diferente quando você está importando detalhes sobre os produtos do concorrente ou outros detalhes relacionados.

com o perfil dos dados, Você também está olhando para a precisão dos dados. Se você lançou em 7/1/1/16, o sistema registra isso como 1916 ou 2016? É possível que você possa até descobrir duplicados e outros problemas ao analisar a informação que obteve. Traçar o perfil dos dados desta forma dá – nos um ponto de partida-um trampolim a partir do qual nos certificamos de que a informação que estamos a utilizar é da melhor qualidade possível.

determinar a qualidade dos dados

de modo que agora que temos um ponto de partida a partir do qual determinar se a nossa informação é completa e precisa, a próxima pergunta torna – se-o que fazemos quando encontramos erros ou problemas? Normalmente, você pode fazer uma de quatro coisas:

  • aceitar o erro-se ele cai dentro de um padrão aceitável (i.e. Main Street em vez de Main St) você pode decidir aceitá-lo e seguir para a próxima entrada.
  • rejeite o erro-às vezes, particularmente com as importações de dados, a informação é tão severamente danificada ou incorreta que seria melhor simplesmente apagar a entrada completamente do que tentar corrigi-la.
  • corrigir os erros-erros ortográficos dos nomes de clientes são um erro comum que pode ser facilmente corrigido. Se houver variações em um nome, você pode definir um como o “mestre” e manter os dados consolidados e corretos em todas as bases de dados.
  • crie um valor padrão – se você não conhece o valor, pode ser melhor ter algo lá (desconhecido ou n / A) do que nada em tudo.

integrando os dados

quando você tem os mesmos dados em diferentes bases de dados, a oportunidade está madura para erros e duplicados. O primeiro passo para uma integração bem sucedida é ver onde os dados estão e, em seguida, combinar esses dados de uma forma que é consistente. Aqui pode ser extremamente útil investir em ferramentas comprovadas de qualidade e precisão de dados para ajudar a coordenar e sincronizar informações em bases de dados.

Seus Dados de Qualidade lista de verificação

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Finalmente, porque você está lidando com tantos dados em tantas áreas diferentes, é útil ter uma lista de verificação para determinar de que você está trabalhando com a mais alta qualidade de dados possível. A DAMA UK criou um excelente guia sobre” dimensões de dados ” que pode ser usado para melhor obter uma imagem completa de como a qualidade dos dados é decidida.

as suas dimensões de qualidade dos dados incluem:

Completude-uma percentagem de dados que inclui um ou mais valores. É importante que os dados críticos (como nomes de clientes, números de telefone, endereços de E-mail, etc.) ser concluído em primeiro lugar, uma vez que a completude não afeta tanto os dados não críticos.Unicidade-quando medida em relação a outros conjuntos de dados, há apenas uma entrada do seu tipo.

actualidade – qual o impacto que a data e a hora têm nos dados? Pode tratar-se de vendas anteriores, lançamentos de produtos ou quaisquer informações em que se confie ao longo de um período de tempo para ser preciso.

Validade-os dados estão em conformidade com os respectivos padrões estabelecidos para ele?Precisão-quão bem os dados refletem a pessoa ou coisa do mundo real que é identificada por ele?Consistência-quão bem os dados se alinham com um padrão pré-concebido? As datas de nascimento compartilham uma questão de consistência comum, uma vez que nos EUA, o padrão é MM/DD/AAAA, enquanto na Europa e em outras áreas, o uso de DD/MM/AAAA é padrão.

o quadro geral sobre a qualidade dos dados

como pode ver, não existe uma abordagem “Tamanho único” para manter a precisão e a exaustividade em todos os tipos de dados para cada negócio. E com o grande apetite dos dados pela informação a crescer cada vez mais a cada dia, está a tornar-se mais importante do que nunca enfrentar as questões da qualidade dos dados de frente. Embora possa parecer avassalador, vale a pena alistar ferramentas de higiene de dados para deixar os computadores fazer o que eles fazem melhor – números crunch.

o passo mais importante que pode dar é simplesmente começar. Os dados vão sempre crescer à medida que mais perspectivas vêm a bordo e novos mercados são descobertos, então nunca haverá uma “melhor hora” para lidar com questões de qualidade de dados. Tomando o tempo agora para mapear o que a qualidade dos dados significa para a sua empresa ou organização pode criar um efeito cascata de um melhor serviço ao cliente, uma melhor experiência do cliente, uma taxa de conversão mais elevada e uma maior retenção do cliente-e esses são os tipos de retornos sobre o investimento que qualquer negócio abraçará de coração!

sobre o autor: Sherice Jacob ajuda os proprietários de empresas a melhorar o design do site e aumentar as taxas de conversão através da co-escrita convincente, design fácil de usar e análise de analytics inteligente. Saiba mais na ielectrif.com e baixe a sua lista de verificação de sintonização e conversão gratuita na web hoje!

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