Как проверить точность вашей базы данных

Точно так же, как у каждого пилота есть предполетный контрольный список, чтобы не забыть ни о каких важных задачах перед взлетом, владельцы бизнеса также должны проводить проверки перед работой с данными.

Возможно, вам потребуется синхронизировать новые приложения, отправить большую рассылку по электронной почте или создать панель управления бизнес-аналитикой. Как бы вы ни планировали использовать свои данные, они должны быть точными.

Точность данных работает рука об руку с полнотой и согласованностью данных как ключевыми ингредиентами для достижения целостности данных, которая максимизирует ценность каждой базы данных.

Имея точные данные, вы можете быть уверены в правильности и рациональности своих данных, удобно синхронизировать их с другими приложениями и создавать ценные бизнес-идеи. А без этого вы рискуете временем, бюджетом и ресурсами своего бизнеса, устраняя негативные последствия неверных данных.

Один из самых эффективных и простых способов убедиться в точности ваших данных – это проверка точности данных.

Проверка точности данных, иногда называемая проверкой работоспособности данных, представляет собой набор проверок качества, которые проводятся перед использованием данных. Например, синхронизация данных между приложениями, запуск новой маркетинговой кампании или превращение данных в бизнес-идеи. Проверки точности данных включают очистку данных, объединение дубликатов и обеспечение правильной организации данных.

Чтобы помочь вам поддерживать высокий уровень точности и целостности данных, ознакомьтесь с ключевыми компонентами, которые следует включать в каждую эффективную проверку точности данных.

Проверка точности данных – часть хорошего управления данными

Перед тем как выполнять проверку точности данных, сначала убедитесь, что ваша база данных находится в хорошем состоянии. В конце концов, регулярные проверки точности данных лучше всего работают вместе с более широкими передовыми методами управления данными. К ним относятся:

• Безопасные и надежные системы для хранения, резервного копирования и передачи данных
• Соблюдение правил защиты данных, таких как GDPR
• Документированные процессы для уменьшения человеческого фактора
• Проверьте ограничения, чтобы требовать ввода новых данных в определенном формате

Используя эти передовые методы в основе своей стратегии управления данными, вы сводите к минимуму усилия, необходимые для проверки точности данных, и получаете максимальную отдачу от своей базы данных.

Что включать в проверку точности данных

Вы можете рассматривать проверку точности данных как последний шаг перед перемещением, интеграцией или работой с вашей базой данных другим способом. Чтобы гарантировать, что ничего не упадет, вот основные шаги, которые следует включать в каждую проверку точности данных.

1 Очистка данных

Самый важный первый шаг в проверке точности данных – убедиться, что у вас есть чистые данные. С помощью очистки данных вы можете удалить неточные, неполные, дублированные, устаревшие или ненужные данные. Достаточно одного гнилого яблока, чтобы испортить кладовую, и то же самое касается вашей базы данных. Работа с некачественными данными может принести больше вреда, чем пользы, поэтому найдите время и удалите данные, которые не служат вашему бизнесу сейчас, и ваше будущее будет вам благодарно позже.

2 Объединение данных

После того, как вы удалили наиболее очевидные данные низкого качества из своей базы данных, обратите внимание на повторяющиеся данные. С помощью программного обеспечения для поиска и объединения вы можете идентифицировать повторяющиеся записи контактов, которые можно безопасно объединить. Вот некоторые из лучших вариантов поиска и объединения повторяющихся контактов:

• Инструмент дедупликации HubSpot – используйте ИИ для поиска повторяющихся контактов и компаний в вашей CRM.
• Google Контакты и iCloud. Если вы используете эти приложения для управления контактами, оба предлагают полезные встроенные функции дедупликации.
• Dedupely – это приложение работает с HubSpot, Salesforce и Pipedrive, чтобы отмечать возможные дубликаты для имени, фамилии, электронной почты, названия компании и других свойств. Он также находит дубликаты путем точного, нечеткого и аналогичного сопоставления, чтобы обнаружить проблемы, которые упускают другие системы.

После использования программного обеспечения для поиска и слияния потратьте несколько минут, чтобы вручную проверить, что ваши данные выглядят так, как должны, и не осталось ли дубликатов.

3 Организация данных

Заключительная часть проверки точности данных – убедиться, что ваши данные имеют правильную структуру для интеграции или анализа. Когда вы синхронизируете или перемещаете данные, важно убедиться, что все соответствующие исходные свойства идут вместе с ними.

Один из самых простых способов организовать данные – использовать теги, метки или членство в списках. Это означает, что вы можете поддерживать точную сегментацию после интеграции данных в другие приложения, создания отчетов или использования их для автоматизации.

После проверки точности данных

После того, как вы завершите проверку точности данных, вы можете немного глубже вдохнуть и заставить свои данные работать, не паникуя при виде кнопки «Пуск».

Проверка точности данных также открывает путь для других передовых методов управления данными, включая создание двусторонней синхронизации между вашими приложениями. Это самый простой способ синхронизировать данные из наиболее авторитетного источника с другими вашими приложениями, например, из вашей CRM в приложение для электронного маркетинга или программное обеспечение для автоматизации. Он создает единый источник правды в каждом приложении, поэтому вы всегда будете знать, что просматриваете наиболее точную версию своих данных.

Поддерживайте целостность вашей базы данных

Прежде чем приступить к работе с данными, убедитесь, что вы можете легко ответить на эти три важных вопроса о точности данных:

• Мои данные чистые?
• Нет ли в моих данных дубликатов?
• Правильно ли организованы мои данные?

Проверки точности данных – лишь одна из составляющих поддержания высокой целостности базы данных. Очищая данные, объединяя дубликаты и упорядочивая данные с четкой структурой, вы можете оптимизировать ценность и влияние аналитических данных, которые будут у вас под рукой.

Источник записи: https://blog.hubspot.com