Valutare la qualità dei tuoi dati: come è fatto

I dati hanno raggiunto un immenso livello di importanza per le aziende che operano in diversi settori verticali. Le aziende di tutto il mondo stanno riconoscendo come il giusto set di dati disponibile al momento giusto renda molto più facili la generazione di insight, il processo decisionale e la pianificazione della strategia. È chiaro che la facilità di disponibilità non è l'unico fattore di differenziazione nella moderna raccolta di dati nel mondo. La qualità dei dati ha lo stesso livello di importanza.

Le prestazioni di qualsiasi azienda dipendono dall'affidabilità dei loro dati. Secondo una ricerca , circa il 52% delle aziende in tutto il mondo trova i dati non attendibili rischiosi per la propria attività. Lo stesso rapporto afferma anche che il 51% delle aziende incolpa i dati di bassa qualità per la diminuzione della fedeltà dei clienti. Questo mostra perché la valutazione della qualità dei dati dovrebbe essere una priorità per qualsiasi azienda che opera negli scenari attuali.

Ma prima di imparare a valutare i tuoi dati, è importante capire quali qualità devi cercare nei tuoi dati.

Quali sono i parametri dei dati di alta qualità?

Ecco un quadro completo delle qualità che i tuoi dati dovrebbero avere per diventare affidabili per il processo decisionale.

1. La completezza dei dati

Il primo e più importante parametro a cui prestare attenzione è la completezza dei dati disponibili. Qualsiasi informazione è preziosa solo quando sei in grado di vedere il quadro completo. L'importanza della completezza aumenta ulteriormente quando si raccolgono dati tecnici come il nome dei propri clienti e clienti, indirizzi e-mail e altro.

Avere dati completi ti salva da preoccupazioni, confusione e non conformità quando stai lavorando alle tue strategie.

2. Lo standard dei dati

I dati disponibili dovrebbero avere un certo livello di standard, a seconda degli obiettivi che hai in mente. La valutazione dei dati in base ai propri standard di qualità ne convalida l'applicabilità e l'utilità. Puoi credere nei tuoi dati se hanno la validità che aiuta la tua attività.

3. L'unicità dei dati

Ogni voce nel set di dati dovrebbe essere univoca. In questo modo, non devi preoccuparti della ripetitività dei tuoi dati, risparmiando da modifiche non necessarie. Inoltre, una voce univoca nel tuo set di dati è preziosa quando desideri confrontare diversi set insieme. Voci duplicate possono causare seri problemi durante l'analisi dei dati.

4. L'accuratezza dei dati

La precisione è probabilmente il parametro più importante per qualsiasi insieme di raccolta di dati. Il giudizio di accuratezza si ottiene mappando i dati rispetto agli scenari del mondo reale. Quindi, se si suppone che il set di dati informi sui clienti, è necessario testare i dati rispetto ai clienti reali.

Allo stesso modo, se i dati informano su prodotti o servizi, la loro accuratezza è determinata dall'efficacia con cui giustificano prodotti e servizi reali dello stesso tipo.

5. La durata dei dati

Quasi tutti i set di dati hanno una data di scadenza. Il tempo cambia il suo livello di importanza e di applicabilità. Il tuo compito è scoprire l'entità dell'effetto che un set di dati può subire a causa del tempo. Pertanto, se si lancia un nuovo prodotto o si ottengono vendite più elevate, è possibile modificare i dati associati, il che influisce sull'accuratezza dei dati raccolti in precedenza. Pertanto, anche il tempo dovrebbe essere un parametro importante durante la valutazione della qualità dei dati.

6. La consistenza dei dati

Il fattore di coerenza decide quanto sarà facile leggere e analizzare i dati. La coerenza dipende dalla formattazione dei dati raccolti. Ciò include anche fattori come la lingua, l'ortografia e altri nei set di dati creati. La valutazione dei dati dovrebbe includere test di coerenza per valuta, paese e altri fattori associati.

Come valutare e gestire i dati per la tua azienda?

Il controllo della qualità dei dati nella tua azienda è una tua responsabilità come proprietario. Certo che puoi assumere una squadra che faccia il lavoro per te. Ma è assolutamente necessario che ti coinvolgi nella valutazione e nella gestione dei dati.

Ecco tutti i passaggi che puoi sfruttare per valutare l'accuratezza, la qualità, la validità e altri aspetti di dati preziosi.

Passaggio – 1: definisci gli obiettivi della tua attività in linea con la disponibilità dei dati

Puoi iniziare osservando gli obiettivi di business della tua impresa. I tuoi obiettivi ti danno la direzione verso l'analisi dei dati disponibili. Sapere cosa vuoi ti aiuterà a stabilire alcuni standard d'oro per la qualità dei dati. Altrimenti, la qualità dei dati rimane solo un termine semplice.

Il tuo compito è fare un elenco di obiettivi aziendali e requisiti di dati associati. Questi obiettivi possono includere marketing, conversioni, generazione di lead, monitoraggio dei servizi, comunicazione e altri. Per ogni obiettivo, dovresti essere in grado di definire un determinato insieme di dati richiesti.

Ad esempio, se il tuo obiettivo aziendale è commercializzare il tuo marchio, il set di dati dovrebbe includere e-mail, telefono, indirizzi, nomi dei clienti e altri. Allo stesso modo, puoi allineare più obiettivi aziendali con le necessità dei dati.

Passaggio – 2: verifica i dati disponibili sotto gli attributi di qualità

Questo passaggio riguarda l'analisi dei dati per la verifica. Poiché conosci già i tuoi obiettivi, sarà più facile verificare la qualità dei dati. Tuttavia, è necessario considerare tutti i parametri menzionati in precedenza.

Quindi, quando diagnostichi i tuoi dati, includi tutti gli attributi di qualità come completezza, unicità, coerenza e altri. Puoi anche aggiungere attributi specifici in base ai tuoi obiettivi aziendali.

Questa verifica ti aiuterà a rilevare le imprecisioni, i duplicati e le lacune tra i set di dati. Il che porta al passaggio successivo. Ma prima dovresti sapere che la verifica manuale richiede molto tempo. Pertanto, sarebbe logico sfruttare i servizi di verifica automatizzata dei dati per rendere il processo più rapido.

Passaggio - 3: risolvi i problemi con i tuoi set di dati

Ora puoi lavorare sul processo di rettifica dei dati disponibili. Il passaggio include la risoluzione delle imprecisioni e la risoluzione dei problemi di gap nei dati. In questo modo, puoi portare i tuoi dati a livelli di precisione e qualità più elevati. Il tuo team deve dividere il processo di rettifica in diversi blocchi. Quindi, raccogli le informazioni corrette e sostituiscile con i dati sbagliati o non disponibili.

Passaggio – 4: ripetere la valutazione dei dati di volta in volta

Hai a disposizione dati completi e di alta qualità. Ma come accennato in precedenza, in futuro non sarà così efficace come lo è ora. Quindi, per ora è necessario implementare i dati disponibili, ma ripetere il processo di valutazione in modo periodico.

Puoi definire periodi di valutazione dei dati in base alle tue strategie aziendali annuali. In questo modo, la valutazione dei dati avrà luogo di volta in volta senza danneggiare le funzioni aziendali in corso.

Cosa ottieni con la valutazione della qualità dei dati?

La tua capacità di prendere decisioni e offrire servizi e supporto ai tuoi clienti e clienti dipende dalla qualità dei dati. Avere una disponibilità continua e la garanzia della qualità dei dati ti salva da strategie rischiose. Con ciò, trovi alcuni incredibili vantaggi che aiutano a far crescere la tua attività sul mercato.

1. Processi aziendali rapidi

Sapendo di avere dati accurati, diventa possibile prendere decisioni molto più velocemente del generale. E questa solidità è ciò che ti rende affidabile per i tuoi stakeholder e offre un vantaggio competitivo nel tuo mercato. I tuoi clienti iniziano a ricevere una risposta più rapida alle loro richieste, il che rende i tuoi servizi più accessibili.

2. Efficienza nel servizio clienti

Indipendentemente dal prodotto che vendi là fuori, il servizio clienti è il parametro più importante per la tua esistenza di successo. La tua attività è preziosa per un cliente solo quando offri un servizio clienti rapido e di qualità. E questo include risolvere i loro problemi ogni volta che lo chiedono.

Ma non puoi fare molto se i dati disponibili non sono utili. Le informazioni corrette sui clienti, i loro contatti e altri sono importanti quando si desidera rispondere in modo efficiente. Raggiungere questo ti dà l'opportunità di salvaguardare la posizione che hai raggiunto nel mercato.

3. Marketing migliorato

I dati entrano in gioco in ogni fase del marketing. Dalla pianificazione di una strategia all'implementazione, sono necessari dati accurati di alta qualità per ogni decisione. L'analisi dei dati consente di prevedere le tendenze del mercato e creare una strategia adeguata. Ma se i dati stessi sono incompleti o molto vecchi, tutta la tua pianificazione va invano, il che può costare un sacco di soldi e reputazione.

Allo stesso modo, l'implementazione di successo di un piano di marketing dipende dall'accuratezza dei dati che hai. I nomi, gli indirizzi, le e-mail e altri set di dati dovrebbero essere completi e corretti se non vuoi perdere tempo e denaro per prendere decisioni sbagliate.

4. Protezione dalla non conformità

Dati errati possono comportare rischi di non conformità in alcuni casi. Le norme e i regolamenti governativi relativi ai dati, le richieste di sicurezza dei clienti e altri elementi informativi sono estremamente importanti per conformarsi alle normative. E solo la valutazione dei dati può garantirti la qualità dei dati che hai.

Tutti i vantaggi menzionati sono conseguibili quando si ottengono dati corretti e li si valuta regolarmente. Ogni decisione, ogni strategia e ogni funzione della tua azienda dipende da un tipo di dati. Quindi, valutare quei dati è sempre una mossa saggia per la tua azienda.

Quindi, ora hai una visione chiara di come la qualità dei dati viene raggiunta dalla valutazione. Scegliere risorse preziose per garantire la correttezza del processo di valutazione. Cerca di ottenere la qualità in un periodo di tempo efficiente. In questo modo troverai un metodo sostenibile per valutare la qualità dei dati.