データの品質の評価: その方法

さまざまな業界で事業を展開する企業にとって、データは非常に重要なレベルに達しています。 世界中の企業が、適切なタイミングで利用できる適切なデータ セットによって、洞察の生成、意思決定、および戦略計画がいかに容易になるかを認識しています。 可用性の容易さだけが、現代の世界のデータ収集を差別化する要因ではないことは明らかです。 データの品質も同じレベルの重要性を保持しています。

ビジネスのパフォーマンスは、データの信頼性にかかっています。 ある調査によると、世界中の企業の約 52% が、信頼できないデータがビジネスにとって危険であると感じています。 同じレポートによると、企業の 51% が顧客ロイヤルティの低下の原因を低品質のデータのせいにしています。 これは、現在のシナリオで業務を行うすべての企業にとって、データの品質評価が優先されるべき理由を示しています。

しかし、データを評価する方法を学ぶ前に、データのどのような性質を探す必要があるかを理解することが重要です。

高品質データのパラメータは何ですか?

意思決定において信頼できるものになるために、データが持つべき品質の全体像を以下に示します。

1. データの完全性

気にする必要がある最初で最も重要なパラメーターは、利用可能なデータの完全性です。 あらゆる情報は、全体像を把握できる場合にのみ価値があります。 顧客やクライアントの名前、電子メール アドレスなどの技術データを収集する場合、完全性の重要性はさらに高まります。

完全なデータがあると、戦略に取り組んでいるときに懸念、混乱、コンプライアンス違反から解放されます。

2. データの基準

利用可能なデータには、念頭に置いている目標に応じて、一定レベルの標準が必要です。 独自の品質基準の観点からデータを評価することで、その適用性と有用性が検証されます。 ビジネスに役立つ有効性があれば、データを信頼できます。

3. データの一意性

データ セット内のすべてのエントリは一意である必要があります。 これにより、データの反復性について心配する必要がなくなり、不要な編集を省くことができます。 また、データ セット内の一意のエントリは、異なるセットを一緒に比較したい場合に役立ちます。 エントリが重複していると、データの分析中に重大な問題が発生する可能性があります。

4. データの正確性

精度は、データ収集のセットにとっておそらく最も重要なパラメーターです。 正確さの判断は、現実世界のシナリオに対してデータをマッピングすることによって達成されます。 そのため、データ セットが顧客に関する情報を提供することになっている場合は、実際の顧客に関してデータをテストする必要があります。

同様に、データが製品やサービスに関する情報を提供する場合、その正確性は、同じ種類の実際の製品やサービスをどれだけ効果的に正当化できるかによって決まります。

5. データの存続期間

ほとんどすべてのデータセットには有効期限があります。 時間は、その重要性と適用性のレベルを変化させます。 あなたの仕事は、時間によってデータセットが直面する影響の範囲を調べることです。 そのため、新製品を発売したり売上を上げたりすると、関連するデータが変更され、以前に収集されたデータの精度に影響を与える可能性があります。 したがって、データの品質を評価する際には、時間も重要なパラメーターになるはずです。

6. データの一貫性

一貫性係数は、データの読み取りと分析がどれほど簡単になるかを決定します。 一貫性は、収集するデータのフォーマットによって異なります。 これには、作成するデータ セット内の言語、スペルなどの要素も含まれます。 データの評価には、通貨、国、およびその他の関連要因の一貫性テストを含める必要があります。

ビジネスのデータを評価および管理する方法は?

ビジネスにおけるデータ品質の管理は、所有者としての責任です。 確かに、あなたのために仕事をするためにチームを雇うことができます. しかし、データの評価と管理に関与することは非常に重要です。

貴重なデータの正確性、品質、有効性、およびその他の側面を評価するために活用できるすべての手順を次に示します。

ステップ – 1: データの可用性に合わせてビジネスの目標を定義する

まず、企業のビジネス目標を確認することから始めることができます。 目的は、利用可能なデータを分析する方向性を示します。 何が必要かを知ることは、データ品質のゴールデン スタンダードを設定するのに役立ちます。 それ以外の場合、データ品質は単純な用語にとどまります。

あなたの仕事は、ビジネス目標と関連するデータ要件のリストを作成することです。 これらの目標には、マーケティング、コンバージョン、リード生成、サービス追跡、コミュニケーションなどが含まれます。 すべての目標について、必要な特定のデータ セットを定義できる必要があります。

たとえば、ビジネス目標がブランドのマーケティングである場合、データセットには電子メール、電話番号、住所、顧客名などを含める必要があります。 同様に、他の複数のビジネス目標をデータの必要性に合わせることができます。

ステップ – 2: 品質属性で利用可能なデータを確認する

このステップは、検証のためのデータ分析に関するものです。 目的がすでにわかっているので、データの品質を検証するのは簡単です。 ただし、前述のすべてのパラメーターを考慮する必要があります。

したがって、データを診断するときは、完全性、一意性、一貫性などのすべての品質属性を含めてください。 ビジネス目標に応じて特定の属性を追加することもできます。

この検証は、データ セット間の不正確さ、重複、ギャップを検出するのに役立ちます。 それが次のステップにつながります。 ただし、その前に、手動による検証には多くの時間がかかることを知っておく必要があります。 したがって、自動化されたデータ検証サービスを利用してプロセスを迅速化することは理にかなっています。

ステップ – 3: データ セットの問題を修正する

これで、利用可能なデータの修正プロセスに取り組むことができます。 この手順には、不正確さを解決し、データのギャップの問題を修正することが含まれます。 このようにして、データをより高い精度と品質レベルに引き上げることができます。 あなたのチームは、修正プロセスをさまざまなチャンクに分割する必要があります。 次に、正しい情報を収集し、それらを間違ったデータまたは利用できないデータに置き換えます。

ステップ – 4: データ評価を時々繰り返す

完全で高品質なデータを利用できます。 しかし、先に述べたように、それは現在ほど効果的ではありません。 したがって、現時点では利用可能なデータを実装する必要がありますが、定期的に評価プロセスを繰り返す必要があります。

年間のビジネス戦略に従って、データ評価期間を定義できます。 このようにして、進行中のビジネス機能を損なうことなく、データ評価が時々行われます。

データ品質評価で何を達成できますか?

意思決定を行い、クライアントや顧客にサービスとサポートを提供できるかどうかは、データの品質にかかっています。 継続的な可用性とデータ品質の保証により、危険な戦略を回避できます。 これにより、市場でのビジネスの成長に役立ついくつかの驚くべき利点が見つかります。

1. 迅速な業務プロセス

正確なデータがあることを知っていれば、一般よりもはるかに迅速に意思決定を行うことができます。 そして、その迅速さは、利害関係者にとって信頼できるものであり、市場での競争力を提供します. クライアントはリクエストに対してより迅速に応答するようになり、サービスがより親しみやすくなります。

2. 顧客サービスの効率化

どの製品を販売しても、顧客サービスは成功するための最大のパラメーターです。 あなたのビジネスは、迅速で質の高い顧客サービスを提供する場合にのみ、顧客にとって価値があります。 そしてそれには、彼らが尋ねるたびに彼らの問題を解決することも含まれます.

しかし、利用可能なデータが役に立たなければ、たいしたことはできません。 効率的に対応するには、顧客、連絡先などに関する正確な情報が重要です。 それを達成することで、市場で獲得した地位を守る機会が得られます。

3. マーケティングの改善

マーケティングのあらゆる段階でデータが登場します。 戦略の計画から実行まで、すべての意思決定には高品質で正確なデータが必要です。 データを分析することで、市場動向を予測し、適切な戦略を立てることができます。 しかし、データ自体が不完全または非常に古い場合、すべての計画が無駄になり、多額の費用と評判が失われる可能性があります.

同様に、マーケティング プランの実装が成功するかどうかは、所有しているデータの正確さにかかっています。 間違った決定をして時間とお金を無駄にしたくない場合は、名前、住所、電子メール、およびその他のデータセットが完全で正しい必要があります。

4. 不遵守からの保護

誤ったデータは、場合によってはコンプライアンス違反のリスクにつながる可能性があります。 政府の規則や規制に関連するデータ、顧客のセキュリティ要求、およびその他の情報は、規制に準拠するために非常に重要です。 そして、データ評価だけが、所有しているデータの品質について保証することができます。

前述の利点はすべて、正しいデータを取得して定期的に評価することで実現できます。 ビジネスにおけるすべての決定、すべての戦略、およびすべての機能は、何らかのデータに依存しています。 したがって、そのデータを評価することは、常にビジネスにとって賢明な方法です。

これで、評価によってデータ品質がどのように達成されるかを明確に把握できました。 評価プロセスの正確性を確保するために、貴重なリソースを選択してください。 効率的な期間で品質を達成するようにしてください。 このようにして、データ品質を評価する持続可能な方法を見つけることができます。