هل بياناتك موثوقة فعلاً؟ 8 طرق لتحديد جودة البيانات

تقيس جودة البيانات مدى جودة خدمة مجموعة البيانات في عملية اتخاذ القرار الاستراتيجي للأعمال التجارية بناءً على دقة البيانات واكتمالها واتساقها.

كما لاحظت ميليسا بيري أستاذة الأعمال بجامعة هارفارد في Amplify ، فإن الحصول على البيانات من خلال بحث المستخدم يعتبر أداة أساسية للشركات. تفوز فرق المنتج عندما يأخذون كميات هائلة من البيانات ويكتشفون كيف يميزون أنفسهم. قال بيري ، "ما يجب أن ننظر إليه هو الكثير من أبحاث العملاء والمستخدمين ، والآثار التكنولوجية ، وبيانات المستخدم ، وأبحاث السوق والبيانات ، والبيانات المالية والآثار المترتبة على المبيعات."

البيانات في الوقت الفعلي وخبرة البيانات مطلوبة لتعيين إستراتيجية المنتج المناسبة ، ووضعها موضع التنفيذ ، وإدارة النمو السريع. وتابع بيري: "سيقفز الكثير من المنظمات والكثير من الناس إلى الافتراضات وأي شيء يعتقدون أنه يجب أن يكون الشيء التالي ، بدلاً من قضاء الوقت في حل كل هذه الأرقام ومعرفة الخطوة التالية."

من الواضح أن البيانات لا يمكن فصلها عن منتج جيد التصميم وعمل مربح ، لذلك عليك التأكد من أن جودة بياناتك ترقى إلى مستوى المهمة.

ما هي جودة البيانات؟

تقيس جودة البيانات كيفية أداء بياناتك بناءً على عوامل مختلفة ، مثل الدقة والاكتمال والاتساق . ومع ذلك ، يجب أن يكون مقياس جودة البيانات الخاص بك محددًا لمنتجك وأهداف عملك.

للبدء ، اسأل نفسك هذه الأسئلة:

• هل تتناسب بياناتك مع نظام جيد التحديد وصيانته؟
• هل يسمح لك بمتابعة الأهداف الرئيسية بطريقة موثوقة وتنبؤية؟
• هل تعرف الفرق في مؤسستك كيفية استخدام البيانات لاختبار الفرضيات حول منتجك والمستخدمين؟
• هل هذه الفرق واثقة من أن البيانات ستتحقق بدقة من صحة فرضياتها أو تبطلها ، أم أنها تشك في ملاءمتها؟

يجب أن تتلاءم جودة بياناتك مع إطار عمل حوكمة البيانات لديك وتدفعك إلى الأمام ، ولا تنتقص من الأنشطة أو وظائف العمل الأخرى.

• لا تزال عبارة "إدخال ، قمامة" سارية في عالم البيانات.
• يمكن أن يُترجم استخدام البيانات المتطور إلى نمو أسرع في السوق وزيادة الإيرادات.
• يمكن أن تكون إدارة البيانات الأقل قصدًا مضللة.
  • على سبيل المثال ، قد تؤدي البيانات المكررة إلى تضخيم المقاييس بشكل مصطنع وإلهام إدارة دون المستوى الأمثل للموارد.
  • قد تؤدي التناقضات في تسمية الأحداث والخصائص (تصنيف البيانات الخاصة بك) إلى صعوبة تحديد تدفقات المستخدم الشائعة ، مما يضعف قدرة فريق المنتج الخاص بك على التعلم من المستخدمين. تعلم كيف
• تضع الحوكمة الفعالة للبيانات الأساس لبيانات نظيفة وتحليلات قوية تدفع النمو الذي يقوده المنتج (PLG).

ليس من غير المعتاد وجود تفسيرات مختلفة للبيانات. ولكن إذا كانت الفرق تقوم باستمرار بتخمين موثوقية التحليلات ، فربما يعني ذلك أن لديك بيانات منخفضة الجودة ، أو تصنيف غير متسق ، أو أدوات بيانات خاطئة لإدارتها.

8 طرق لتقييم جودة مجموعة بيانات معينة

من المهم معرفة فكرة مؤسستك عن جودة البيانات والأدوات المناسبة ، ولكن قد تكون عالقًا بالفعل في تدفقات عمل دون المستوى الأمثل مع بيانات غير موثوقة. أثناء إعادة التفكير في نهجك التنظيمي ومحاولة تقييم جودة مجموعة بيانات معينة ، استخدم الطرق الثمانية التالية لتحديد جودة بياناتك:

1. اكتشف كيف ترتبط جودة البيانات بأهداف مؤسستك من خلال البحث عن الدقة والاكتمال والاتساق ، فضلاً عن الأمان والامتثال لحوكمة البيانات.
2. اسعى جاهدًا للوصول إلى مصدر واحد للحقيقة لتحديد أولويات الموارد بشكل فعال وتجنب تكاليف عمليات تنظيف البيانات بأثر رجعي.
3. استخدم منصة تحليلات حسنة السمعة مع مخطط أساسي راسخ وعمليات تكامل جاهزة. سيضمن ذلك أنه يمكنك الاستفادة من القوة الكاملة للقنوات المختلفة من خلال منظور شامل وشفاف في الوقت الفعلي.
4. استخدم مناهج متعددة الوظائف مثل Patreon لضمان أن تكون البيانات ملائمة ومقنعة لجميع أصحاب المصلحة. ستقوم الأدوار أو الفرق المختلفة بتقييم جودة البيانات من حيث صلتها بوظائفها.
5. يمكنك قياس مدى ملاءمة بياناتك من خلال فحص مدى تكرار قيام فرقك بالإشارة إليها. إذا كان مفيدًا ، فسيستخدمونه.
6. يمكنك أيضًا تقييم جودة البيانات من خلال كفاءة التكلفة ووقت تشغيل أنظمة البيانات الخاصة بك. يلعب وضوح واتساق مخطط البيانات دورًا أيضًا.
7. تعد إمكانية تحويل البيانات وتصورها من الاعتبارات العملية المهمة أيضًا لضمان أن تتمكن فرقك من فهم المعلومات بوضوح.
8. في بيئة أعمال سريعة التغير ، تأكد من أن أنظمتك يمكنها معالجة البيانات في أقرب وقت ممكن من الوقت الفعلي. سيسمح هذا بخفة حركة المنتج ، وفي النهاية ، بقاء الأعمال.

من خلال التأكد من دقة المقاييس الخاصة بك وتكييفها مع السياق المناسب ، فإنك تخلق الظروف للحصول على معلومات موثوقة باستمرار.

مقاييس جودة البيانات الشائعة

بينما تتجه نحو دمج البيانات في الوقت الفعلي في منصة تحليلات جيدة التجهيز وربط استراتيجيات المنتج بإيرادات الأعمال ، ستحتاج إلى مقاييس جودة البيانات للاعتماد عليها:

• يمكن أن يعكس التكرار الذي يتعامل به الفريق مع مقاييس وبيانات المنتج جودته - إذا كانت البيانات مفيدة ، فسيستمرون في العودة.
• يعكس وقت تشغيل / تعطل النظام أيضًا ما إذا كان بإمكانك الاستفادة عمليًا من البيانات.
• تكلفة الحفاظ على هذا النظام وعائد الاستثمار الخاص به هي أيضًا مقاييس ذات صلة.
• يمكنك تقييم جودة البيانات بطرق خاصة بالفريق .
  • على سبيل المثال ، قد ينظر التسويق والمبيعات في معدلات ارتداد البريد الإلكتروني لأنهم لا يستطيعون أداء وظائفهم إذا لم يتمكنوا من الوصول إلى الأشخاص.
• تعكس أيضًا أخطاء البيانات أو الحذف (القيم الفارغة) جودة البيانات.
• تعد قابلية تحويل البيانات - مدى سهولة نقل البيانات إلى تنسيقات أو استخدامات مختلفة - مقياسًا مناسبًا ، وكذلك القدرة على تصورها بسرعة.
• مخطط البيانات الراسخ هو مقياس جودة لأن الارتباك والمشاكل المتعلقة بجودة البيانات يمكن أن تنجم عن تغيير مخطط أساسي بشكل متكرر.

أفضل ممارسات جودة البيانات

باستخدام هذه المقاييس لإرشادنا ، ما هي بعض أفضل الممارسات؟

من الناحية النظرية ، تحتاج الفرق إلى الوصول إلى نفس الصفحة والتعاون بفعالية. من الناحية العملية ، يجب عليهم إنشاء وفهم مخططهم المستند إلى الحدث ووضع الموارد اللازمة للاستعلام عن البيانات في الوقت الفعلي بشكل واضح. تذكر: يجب أن تكون البيانات مفيدة.

• يجب أن يدرس مديرو المنتجات والمهندسون من فرق التطوير المختلفة والمصممين وأصحاب المصلحة الآخرين ذوي الصلة حول استراتيجية إدارة البيانات والحوكمة في وقت مبكر.
• يجب أن تحدد استراتيجيات إدارة البيانات الأحداث ذات الصلة بمؤشرات الأداء الرئيسية لإدارة المنتج وأن تحسب تتبع هذه الأحداث. قد تتغير المقاييس أو تتوسع بمرور الوقت ، ولكن يجب أن تُظهر دائمًا الصلة التنظيمية.
• يعامل المخطط المستند إلى الحدث في Amplitude البيانات على أنها "أحداث" أو أي إجراء مستخدم أو تفاعل يحدث. وفي الوقت نفسه ، "الخصائص" هي تفاصيل حول هؤلاء المستخدمين والأحداث.
• لا ينبغي لك تتبع الأحداث تلقائيًا. الوقت الهائل المطلوب لتنظيف كمية هائلة من البيانات غير الموثوقة يجعل التتبع التلقائي غير فعال وغير موثوق به.
• يتيح التخزين السحابي الاستعلام عن البيانات في الوقت الفعلي ، كما يتم استخدام مستودعات البيانات بشكل شائع. يمكن ويجب مزامنة كليهما.

أفضل أدوات جودة البيانات

أنت بحاجة إلى أدوات البيانات الصحيحة للتحقق من صحة الافتراضات وتطوير استراتيجية المنتج. يضمن برنامج إدارة البيانات في الوقت الفعلي بيانات كاملة ودقيقة وآمنة وعالية الجودة وجديرة بالثقة.

السعة

لتسهيل تدفق البيانات إلى Amplitude ، يمكن لخطوط تدفق البيانات لدينا توصيل بيانات الجوال والويب والخلفية والحملة - وهي الخطوة الأولى نحو الحصول على نظرة شاملة لتجربة العميل. تعمل عمليات التكامل الجاهزة في التطبيقات السحابية الرئيسية ومستودعات البيانات (بما في ذلك Snowflake) ، جنبًا إلى جنب مع واجهات برمجة التطبيقات + SDK ، على تسريع عملية الإعداد. أخيرًا ، تسمح لك حوكمة البيانات لدينا بتعيين الشروط بحيث تقوم فقط بتجميع بيانات جديرة بالثقة من بداية العملية.

سترغب في فحص سلوكيات مستخدم محددة لمعرفة كيفية إلقاء الضوء على احتياجات العملاء. تذكر أن جودة البيانات تعني جودة المنتج. يعمل حل هوية Amplitude على توحيد البيانات التي تم جمعها عبر نقاط اتصال متعددة - سواء كان ذلك يعني مشاهدات الوسائط أو الاشتراكات أو عمليات الشراء أو إيصالات القراءة - على عكس أدوات التحليلات ذات التركيز المحدود.

علاوة على ذلك ، يمكن للواجهة البديهية والتصورات سهلة الفهم أن تجعل البيانات متاحة حتى للفرق غير الفنية.

أدوات جودة البيانات الأخرى

تشمل أدوات البيانات الأخرى ما يلي:

• AccelData
• أتاكاما واحد
• عين الكبيرة
• انفورماتيكا
• مونتي كارلو
• خدمات بيانات ساب

تعرف على المزيد حول هذه وغيرها من أدوات جودة البيانات على موقع مراجعة البرامج مثل Gartner.

قبل أن تبني ، ثق بمؤسستك

تساعد جودة البيانات مؤسستك على القيام بما يُفترض القيام به ، وغالبًا ما تعمل على تمكين المزايا التنافسية الكبيرة. يتم الحفاظ على جودة البيانات العالية وتحقيقها من خلال منصة تحليلات يمكن الوصول إليها.

تزيل البيانات الجديرة بالثقة التخمين من القرارات الإستراتيجية المهمة التي يتعين عليك اتخاذها. يمكن لمنصة الخدمة الذاتية سهلة الاستخدام المزودة بالأدوات المناسبة تمكين فرق المنتج والبيانات في مجموعتهم من التحليلات القوية والموثوقة.

ارفع مستوى إستراتيجية البيانات الخاصة بك وقيادة فريقك إلى تحليلات جديرة بالثقة باستخدام دليل Amplitude's Behavioral Data and Event Tracking.