あなたのデータは本当に信頼できますか? データ品質を判断する 8 つの方法

データ品質は、データの正確性、完全性、および一貫性に基づいて、データセットがビジネスの戦略的意思決定プロセスにどの程度役立つかを測定します。

ハーバード ビジネス教授の Melissa Perri が Amplify で観察したように、ユーザー調査を通じてデータを取得することは、ビジネスにとって不可欠なツールとして認識されています。 製品チームは、大量のデータを取り入れて差別化する方法を見つけたときに勝利します。 Perri 氏は次のように述べています。「私たちが見なければならないのは、膨大な数の顧客とユーザーの調査、テクノロジーへの影響、ユーザー データ、市場調査とデータ、財務データ、そして販売への影響です。」

適切な製品戦略を設定し、それを実行に移し、急速な成長を管理するには、リアルタイムのデータとデータの専門知識が必要です。 Perri 氏は続けて、「多くの組織と多くの人々は、これらすべての数字を実際に処理して次に何が起こるかを理解するのに時間を費やすのではなく、次のことになるべきだと思うものは何でも仮定に飛び込みます。」

明らかに、データは適切に設計された製品や収益性の高いビジネスと切り離すことはできません。そのため、データの品質が十分に機能していることを確認する必要があります。

データ品質とは何ですか?

データ品質は、正確性、完全性、一貫性などのさまざまな要因に基づいてデータのパフォーマンスを測定します。 ただし、データ品質の測定は、製品とビジネスの目標に固有のものでなければなりません。

まず、次の質問を自問してください。

• あなたのデータは、明確に定義され維持されているシステムに適合していますか?
• 信頼できる予測可能な方法で主要な目標を追求できますか?
• 組織内のチームは、データを使用して製品とユーザーに関する仮説をテストする方法を知っていますか?
• これらのチームは、データが仮説を正確に検証または無効化すると確信していますか? それとも、その関連性を疑っていますか?

データの品質は、データ ガバナンスのフレームワークに適合し、他の活動やビジネス機能を損なうものではなく、前進する必要があります。

• 「ガベージ イン、ガベージ アウト」はデータの世界にも当てはまります。
• 洗練されたデータの使用は、市場投入までの時間の短縮と収益の増加につながります。
• 意図的でないデータ管理は、誤解を招く可能性があります。
  • たとえば、複製されたデータは人為的に指標を膨らませ、最適ではないリソース管理を引き起こす可能性があります。
  • イベントとプロパティの名前付け (データの分類法) に一貫性がない場合、一般的なユーザー フローの識別が難しくなり、製品チームがユーザーから学ぶ能力が損なわれる可能性があります。 方法を学ぶ
• 効果的なデータ ガバナンスは、製品主導の成長 (PLG) を推進するクリーンなデータと堅牢な分析の基盤を築きます。

データの解釈が異なることは珍しくありません。 しかし、チームが分析の信頼性について常に二の足を踏んでいる場合、それはおそらく、データの品質が低いか、分類法に一貫性がないか、データを管理するためのデータ ツールが不適切であることを意味します。

特定のデータセットの品質を評価する 8 つの方法

組織のデータ品質と適切なツールに関する考え方を理解することは重要ですが、信頼性の低いデータを使用して最適化されていないワークフローに陥っている可能性があります。 組織的なアプローチを再考し、特定のデータセットの品質を評価しようとすると、次の 8 つの方法を使用してデータの品質を判断します。

1. 正確性、完全性、一貫性、およびセキュリティとデータ ガバナンスへの準拠を探すことで、データ品質が組織の目標にどのように関係しているかを把握します。
2. リソースに効果的に優先順位を付け、遡及的なデータ クリーンアップのコストを回避するために、信頼できる唯一の情報源を目指してください。
3. 十分に確立された基礎となるスキーマとターンキー統合を備えた評判の良い分析プラットフォームを使用します。 これにより、リアルタイムで全体的かつ透過的な視点で、さまざまなチャネルの能力を最大限に活用できるようになります。
4. Patreon のような機能横断的なアプローチを採用して、データがすべての利害関係者にとって関連性があり、説得力があることを確認します。 さまざまな役割またはチームが、それぞれの機能に関連するデータ品質を評価します。
5. チームがデータを参照する頻度を調べることで、データの関連性を測定できます。 それが有用であれば、彼らはそれを使用します。
6. また、データ システムのコスト効率と稼働時間からデータ品質を評価することもできます。 データ スキーマの明確さと一貫性も重要な役割を果たします。
7. チームが情報を明確に理解できるようにするためには、データの変換可能性と視覚化も実用的な考慮事項として重要です。
8. 急速に変化するビジネス環境では、システムが可能な限りリアルタイムに近いデータを処理できることを確認してください。 これにより、製品の俊敏性と、最終的にはビジネスの存続が可能になります。

メトリクスが正確で適切にコンテキスト化されていることを確認することで、一貫して信頼できる情報を得る条件を作成します。

一般的なデータ品質指標

リアルタイム データを十分に装備された分析プラットフォームに統合し、製品戦略を事業収益に結びつける方向に進むにつれて、信頼できるデータ品質指標が必要になります。

• チームが製品のメトリクスとデータに関与する頻度は、その品質を反映する可能性があります。データが有用であれば、彼らは戻ってきます。
• システムのアップタイム/ダウンタイムは、実際にデータを活用できるかどうかも反映します。
• そのシステムを維持するコストとそのROIも関連する指標です。
• チーム固有の方法でデータ品質を評価できます。
  • たとえば、マーケティングや営業は、人々に連絡が取れなければ仕事ができないため、メールのバウンス率を調べることがあります。
• データのエラーまたは欠落(空の値) も、データの品質を反映しています。
• データの変換性 (データをさまざまな形式や用途に移動するのがいかに簡単か) は、データをすばやく視覚化する能力と同様に、関連する指標です。
• 基礎となるスキーマが頻繁に変更されると、データ品質に関する混乱や問題が発生する可能性があるため、十分に確立されたデータ スキーマは品質指標です。

データ品質のベスト プラクティス

これらの指標を参考にして、ベスト プラクティスをいくつか教えてください。

理論的には、チームは同じ認識を持ち、効果的に協力する必要があります。 実際には、イベントベースのスキーマを確立して理解し、リアルタイムで明確なデータのクエリに必要なリソースを配置する必要があります。 覚えておいてください: データは有用である必要があります。

• プロダクト マネージャー、さまざまな開発チームのエンジニア、デザイナー、およびその他の関連する利害関係者は、早い段階でデータ管理とガバナンス戦略に参加する必要があります。
• データ管理戦略では、製品管理 KPI に関連するイベントを定義し、これらのイベントの追跡を説明する必要があります。 メトリックは時間の経過とともに変化または拡大する可能性がありますが、常に組織の関連性を示す必要があります。
• Amplitude のイベントベースのスキーマは、データを「イベント」、つまり発生したユーザー アクションまたはインタラクションとして扱います。 一方、「プロパティ」は、それらのユーザーとイベントに関する詳細です。
• イベントを自動追跡しないでください。 大量の信頼できないデータをクリーンアップするために膨大な時間が必要なため、自動追跡は非効率的で信頼性が低くなります。
• クラウド ストレージはリアルタイムのデータ クエリを可能にし、データ ウェアハウスも一般的に使用されます。 どちらも同期可能であり、同期する必要があります。

最高のデータ品質ツール

仮定を検証し、製品戦略を策定するには、適切なデータ ツールが必要です。 リアルタイムのデータ管理ソフトウェアは、完全、正確、安全、高品質で信頼できるデータを保証します。

振幅

データを Amplitude に簡単にストリーミングできるようにするために、データ取り込み用のパイプラインは、モバイル、ウェブ、バックエンド、およびキャンペーン データを接続できます。これは、カスタマー エクスペリエンスの全体像を把握するための最初のステップです。 主要なクラウド アプリやデータ ウェアハウス (Snowflake を含む) へのターンキー統合と、API + SDK により、セットアップ プロセスが加速されます。 最後に、当社のデータ ガバナンスにより条件を設定できるため、プロセスの最初から信頼できるデータのみを蓄積できます。

特定のユーザーの行動を調べて、顧客のニーズをどのように明らかにするかを確認する必要があります。 データ品質は製品品質を意味することを忘れないでください。 Amplitude の ID 解決は、対象が限定された分析ツールとは異なり、複数のタッチポイント (メディア ビュー、サインアップ、購入、開封確認など) で収集されたデータを統合します。

さらに、直感的なインターフェイスとわかりやすい視覚化により、技術者以外のチームでもデータにアクセスできるようになります。

その他のデータ品質ツール

その他のデータ ツールには次のものがあります。

• アクセルデータ
• アタカマ ワン
• 大きな目
• インフォマティカ
• モンテカルロ
• SAP データ サービス

Gartner などのソフトウェア レビュー サイトで、これらのツールやその他のデータ品質ツールの詳細をご覧ください。

構築する前に、基盤を信頼してください

データ品質は、組織が本来の目的を達成するのに役立ち、多くの場合、競争上の優位性を大幅に高めます。 アクセス可能な分析プラットフォームを通じて、高いデータ品質が維持され、実現されます。

信頼できるデータにより、重要な戦略的意思決定から当て推量が排除されます。 適切なツールを備えた使いやすいセルフサービス プラットフォームは、堅牢で信頼性の高い分析の収集において、製品およびデータ チームを強化します。

Amplitude の Behavioral Data and Event Tracking Guide を使用して、データ戦略をレベルアップし、チームを信頼できる分析に導きます。