Полный обзор качества данных

В 2018 году в отчете Experian Global Data Management Benchmark Report указано, что 95% руководителей высшего звена считают данные неотъемлемой частью их бизнес-стратегии. Нет сомнений в том, что данные – важный актив каждой компании. Но так ли ценны все данные? Краткий ответ: нет.

Хотя может показаться, что сбор данных – это половина дела, настоящая проблема заключается в поддержании высоких стандартов качества данных на протяжении всего их жизненного цикла.

Что еще сложнее, около 50% компаний, похоже, не согласны с тем, кто отвечает за управление данными. Задача обычно распределяется между операционными группами, лицами, принимающими решения, и профессионалами из разных отделов, ежедневно управляющих данными.

Если вы были выбраны для управления данными в вашей команде, вам необходимо знать, как измерить и обеспечить качество ваших данных, а также инструменты, доступные, чтобы помочь вам в этой задаче.

Что такое качество данных?

Качество данных показывает, насколько данные служат своему прямому назначению. В большинстве случаев цель сбора данных – получить информацию для принятия решений. Итак, когда мы говорим о высококачественных данных, мы имеем в виду тот тип данных, который приводит к качественной информации и, в конечном итоге, к решениям, основанным на данных.

Сделаем шаг назад. Как качественные данные помогают принимать правильные бизнес-решения? Вот хронология:

1. У вас есть данные, но их пока нельзя использовать. На данный момент у вас есть только значения в базе данных или на листе Excel. Эти необработанные данные не имеют практического применения. Например, у вас есть тысячи адресов электронной почты от ваших клиентов и их интересующие темы в CSV-файле.
2. Вы превращаете данные в информацию. Вы переносите эти данные в инструмент, где можете четко визуализировать их в нужном контексте. Например, список рассылки в вашем маркетинговом приложении. Теперь вы можете фильтровать эти адреса электронной почты в соответствии с их интересами.
3. Вы получаете знания. Вы анализируете собранную информацию и получаете из нее важные выводы. Вы можете узнать, например, что 80% ваших клиентов хотят, чтобы с ними связались по электронной почте для получения информации о CRM.
4. Вы принимаете осознанное решение. Обладая этими знаниями, вы можете принять решение, основанное на данных, например, создать информационный бюллетень с содержанием о CRM.

В сценарии, когда ваши данные имеют низкое качество, у вас будет неправильная информация, вам не хватает знаний и, следовательно, вы будете принимать неверные бизнес-решения. Но как узнать, работаете ли вы с качественными данными или нет?

Характеристики качества данных

Поскольку данные бывают самых разных форм и размеров, не всегда легко определить их качество. Однако есть некоторые характеристики, которые обычно приписывают высококачественным данным. Поиск этих характеристик в ваших собственных данных даст вам представление о качестве ваших данных:

1 Точность

Ваши данные верны? И отражает ли это реальную ситуацию, на которую вы смотрите? Чтобы гарантировать точность и точность, вам необходимо постоянно оптимизировать свою стратегию управления данными . Точность данных тесно связана с целостностью данных . В целом, лучший способ свести к минимуму ошибки в ваших данных – избегать ручного ввода данных.

2 Полнота 

Ваши данные исчерпывающие? Неполная информация может оказаться непригодной для использования. Хотя не рекомендуется собирать больше, чем строго необходимо, убедитесь, что обязательные значения являются обязательными для сохранения новых записей в вашей базе данных. В противном случае у вас останутся имена без фамилий или неполные номера телефонов, которые вы не сможете использовать.

3 Актуальность

Это те данные, которые вам нужны? Давайте посмотрим правде в глаза, не все данные, которые вы собираете, могут изменить правила игры. Но если есть причина, по которой вы собираете данные, и полученные вами значения могут служить этой цели, тогда у вас есть качественные данные. Например, если вы спрашиваете у своих клиентов год их рождения, чтобы начать испытание, но их возраст не является для вас полезной информацией, это просто данные без цели. Следовательно, даже если это правильно, данные не действуют.

4 Последовательность

Ваши данные противоречат другим источникам? Качественные данные не должны противоречить данным, хранящимся в других базах данных. В противном случае вам придется предположить, что один из них неверен, но какой? Когда есть несоответствия между базами данных, сложно определить точность. К счастью, есть интеграция сек olutions, которые позволяют вам выбрать, какой кусок программного обеспечения «победы» в случае конфликта.

5 Доступность

Доступна ли информация нужным людям? Большинство компаний взаимодействуют с клиентами, перспективами, партнерами и сотрудниками через различные приложения. В результате данные разбросаны по разным инструментам, и при отсутствии интеграции программного обеспечения возникает проблема разрозненных данных.

Разрозненные данные являются одной из основных причин низкого качества данных. Даже при наличии точных, последовательных и актуальных данных, если команда, которая должна использовать эту информацию, не имеет к ней доступа, значит, она не служит своей цели. Чтобы гарантировать доступность, вы должны интегрировать свои системы.

6 Своевременность

Ваши данные актуальны? Данные постоянно меняются, и проблема с устаревшими данными заключается в том, что они могут не отражать текущую ситуацию. Замечательно отслеживать исторические данные, но с четким ощущением времени. Для отчетности в режиме реального времени вам необходимо убедиться, что ваши данные постоянно обновляются.

Как обеспечить высокое качество данных

Обеспечение качества данных – это не разовое дело. Это часть непрерывного процесса, в котором необходимо согласовать людей, технологии и стратегию.

По мере роста вашего бизнеса задачи, связанные с управлением данными, будут усложняться. Вот почему прочный фундамент, ориентированный на предотвращение будущих проблем, является ключом к обеспечению качества данных.

Вот некоторые концепции, о которых вам нужно помнить с первого момента реализации стратегии управления данными:

• Управление данными относится к набору политик и правил компании, которые устанавливают стандарты, когда дело доходит до управления данными. Эти политики должны быть известны всем, кто управляет данными, и применять их. Это будет отправной точкой для получения высококачественных данных.
• Профилирование данных связано с ответственными людьми. Управление данными редко полагается на одну команду. Хотя мы склонны приписывать технические аспекты ИТ-команде, данные собираются и обрабатываются по всей компании. Вот почему в идеале должны быть люди, ответственные за качество данных в каждой области бизнеса.
• Обслуживание данных должно быть непрерывным процессом, который включает периодические процессы очистки данных, предотвращение, обнаружение и восстановление данных. Сохранение данных – это способ защитить их целостность.
• Интеграция данных связывает различные системы, которые вы используете. Это способ обеспечить актуальность и доступность ваших данных. Кроме того, если вы выбрали синхронизацию данных в качестве способа интеграции, ваши данные также будут согласованы между приложениями, а совпадающие записи между базами данных будут расширены. Предположим, например, что у вас есть контактная информация одного и того же человека в двух разных приложениях: в первом приложении у вас есть имя и адрес электронной почты, а во втором – имя и номер телефона. Двусторонняя синхронизация данных позволит вам иметь все эти значения, доступные в обоих приложениях.

Если вы работаете со сложной структурой данных, где качество ваших данных имеет жизненно важное значение для выполнения ваших бизнес-операций, есть другие дисциплины и концепции, о которых вы, возможно, захотите узнать, например, сопоставление данных, управление основными данными и отчетность о качестве данных.

Инструменты качества данных

У вас возникли проблемы с обеспечением каких-либо характеристик качества данных, о которых мы говорили? Не волнуйтесь, есть приложение для всего. На самом деле приложений так много, что иногда самое сложное – выбрать подходящее. Хорошее место для начала исследования – посещение таких сайтов с обзорами, как G2.

Чтобы дать вам представление об охвате и разнообразии инструментов, доступных для улучшения качества ваших данных, вот тщательно подобранная подборка, которая учитывает различные размеры предприятий и операционные потребности:

• SAS – это программный пакет с различными продуктами для управления, улучшения, интеграции и управления данными. Один из наиболее популярных продуктов – SAS Data Management, предназначенный для управления интеграцией и очисткой данных. Он также предоставляет эффективные способы реализации управления данными. Кроме того, SAS также предлагает SAS Data Quality в качестве решения для решения проблем с качеством данных без необходимости их перемещения. Основная аудитория программного обеспечения SAS – предприятия.
• Talend Open Studio является частью пакета с открытым исходным кодом. Наряду со многими функциями для решения проблем интеграции это гибкий и простой в использовании инструмент. Компании среднего размера экономят много времени с помощью функции перетаскивания в Talend.
• OpenRefine (ранее Google Refine) – это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом для управления и очистки данных. Он ориентирован на преобразование и переформатирование разрозненных данных для их стандартизации. Это программное обеспечение позволяет добавлять бесчисленные расширения и плагины, чтобы вы могли работать с множеством источников данных и форматов. Его используют предприятия любого размера.
• PieSync предлагает решение для интеграции специально для данных клиентов. Изоляция контактных данных – одна из самых распространенных угроз качеству данных. Поскольку PieSync работает двумя способами и в режиме реального времени, он помогает менеджерам данных обеспечивать согласованность, полноту, точность и доступность данных клиентов с помощью очень простой настройки.

Гарантировать качество данных не всегда легко, но время и усилия, которые вы вкладываете в это, окупаются для долгосрочного успеха вашего бизнеса. Это позволяет руководителям групп принимать обоснованные решения на основе данных.

Не каждый может быть экспертом по данным, но есть некоторые ключевые концепции, методы и инструменты, которые позволяют каждому профессионалу улучшить качество своих данных.

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