¿Son sus datos realmente confiables? 8 formas de determinar la calidad de los datos

La calidad de los datos mide qué tan bien un conjunto de datos sirve al proceso de toma de decisiones estratégicas de una empresa en función de la precisión, integridad y consistencia de los datos.

Como observó la profesora de negocios de Harvard Melissa Perri en Amplify, la obtención de datos a través de la investigación de usuarios se reconoce como una herramienta esencial para las empresas. Los equipos de productos ganan cuando toman grandes cantidades de datos y descubren cómo diferenciarse. Perri dijo: "Lo que deberíamos considerar es toneladas de investigación de clientes y usuarios, implicaciones tecnológicas, datos de usuarios, investigación y datos de mercado, datos financieros e implicaciones en las ventas".

Se requieren datos en tiempo real y experiencia en datos para establecer la estrategia de producto adecuada, ponerla en marcha y gestionar un crecimiento rápido. Perri continuó: "Muchas organizaciones y muchas personas simplemente harán suposiciones y lo que sea que piensen que debería ser lo siguiente, en lugar de tomarse el tiempo para analizar todos estos números y descubrir qué sigue".

Claramente, los datos son inseparables de un producto bien diseñado y un negocio rentable, por lo que debe asegurarse de que la calidad de sus datos esté a la altura de la tarea.

¿Qué es la calidad de los datos?

La calidad de los datos mide el rendimiento de sus datos en función de varios factores, como la precisión, la integridad y la coherencia . Sin embargo, su medida de la calidad de los datos debe ser específica para su producto y sus objetivos comerciales.

Para empezar, hazte estas preguntas:

• ¿Sus datos encajan en un sistema bien definido y mantenido?
• ¿Le permite perseguir objetivos clave de forma fiable y predictiva?
• ¿Los equipos de su organización saben cómo usar los datos para probar hipótesis sobre su producto y usuarios?
• ¿Confían estos equipos en que los datos validarán o invalidarán con precisión sus hipótesis, o dudan de su relevancia?

La calidad de sus datos debe encajar dentro de su marco de gobierno de datos e impulsarlo hacia adelante, sin restarle valor a otras actividades o funciones comerciales.

• "Basura entra, basura sale" todavía se aplica al mundo de los datos.
• El uso de datos sofisticados puede traducirse en un tiempo de comercialización más rápido y un crecimiento de los ingresos.
• Una gestión de datos menos intencional puede ser engañosa.
  • Por ejemplo, los datos duplicados pueden inflar artificialmente las métricas e inspirar una gestión subóptima de los recursos.
  • Las incoherencias en la denominación de eventos y propiedades (su taxonomía de datos) podrían dificultar la identificación de flujos de usuarios comunes, lo que perjudicaría la capacidad de su equipo de productos para aprender de los usuarios. Aprender como
• El gobierno de datos efectivo sienta las bases para datos limpios y análisis sólidos que impulsan el crecimiento impulsado por productos (PLG).

No es inusual tener diferentes interpretaciones de los datos. Pero si los equipos cuestionan constantemente la confiabilidad de los análisis, probablemente signifique que tiene datos de baja calidad, una taxonomía inconsistente o las herramientas de datos incorrectas para administrarlos.

8 formas de evaluar la calidad de un conjunto de datos determinado

Averiguar la idea de su organización sobre la calidad de los datos y las herramientas adecuadas es importante, pero es posible que ya esté atrapado en flujos de trabajo subóptimos con datos poco confiables. Mientras reconsidera su enfoque organizacional e intenta evaluar la calidad de un conjunto de datos dado, use los siguientes ocho métodos para determinar la calidad de sus datos:

1. Averigüe cómo la calidad de los datos se relaciona con los objetivos de su organización buscando precisión, integridad y consistencia, así como seguridad y cumplimiento con el gobierno de datos.
2. Esfuércese por una única fuente de verdad para priorizar los recursos de manera efectiva y evitar los costos de las limpiezas retroactivas de datos.
3. Utilice una plataforma de análisis de confianza con un esquema subyacente bien establecido e integraciones llave en mano. Esto asegurará que pueda aprovechar todo el poder de los diferentes canales con una perspectiva en tiempo real, holística y transparente.
4. Emplee enfoques multifuncionales como Patreon para garantizar que los datos sean relevantes y persuasivos para todas las partes interesadas. Diferentes roles o equipos evaluarán la calidad de los datos en relación con sus propias funciones.
5. Puede medir la relevancia de sus datos examinando la frecuencia con la que sus equipos los consultan. Si es útil, lo usarán.
6. También puede evaluar la calidad de los datos a través de la rentabilidad y el tiempo de actividad de sus sistemas de datos. La claridad y la consistencia de su esquema de datos también juegan un papel.
7. La convertibilidad y la visualización de datos también son consideraciones prácticas importantes para garantizar que sus equipos puedan comprender claramente la información.
8. En un entorno empresarial que cambia rápidamente, asegúrese de que sus sistemas puedan procesar datos lo más cerca posible del tiempo real. Esto permitirá la agilidad del producto y, en última instancia, la supervivencia del negocio.

Al asegurarse de que sus métricas sean precisas y adecuadamente contextualizadas, crea las condiciones para una información consistentemente confiable.

Métricas comunes de calidad de datos

A medida que avanza hacia la integración de datos en tiempo real en una plataforma de análisis bien equipada y conecta las estrategias de productos con los ingresos comerciales, necesitará métricas de calidad de datos en las que confiar:

• La frecuencia con la que un equipo interactúa con las métricas y los datos del producto podría reflejar su calidad: si los datos son útiles, seguirán regresando.
• El tiempo de actividad/inactividad del sistema también refleja si prácticamente puede aprovechar los datos.
• El costo de mantener ese sistema y su ROI también son métricas relevantes.
• Puede evaluar la calidad de los datos en formas específicas del equipo .
  • Por ejemplo, marketing y ventas pueden analizar las tasas de rebote de los correos electrónicos porque no pueden hacer su trabajo si no pueden comunicarse con las personas.
• Los errores u omisiones de datos (valores vacíos) también reflejan la calidad de los datos.
• La convertibilidad de los datos (lo fácil que es mover los datos a diferentes formatos o usos) es una métrica relevante, al igual que la capacidad de visualizarlos rápidamente.
• El esquema de datos bien establecido es una métrica de calidad porque la confusión y los problemas con la calidad de los datos pueden resultar de un esquema subyacente que cambia con demasiada frecuencia.

Mejores prácticas de calidad de datos

Con esas métricas para guiarnos, ¿cuáles son algunas de las mejores prácticas?

En teoría, los equipos deben estar en la misma página y colaborar de manera efectiva. En la práctica, deben establecer y comprender su esquema basado en eventos y poner en marcha los recursos necesarios para realizar consultas de datos claras y en tiempo real. Recuerde: los datos deben ser útiles.

• Los gerentes de producto, los ingenieros de diferentes equipos de desarrollo, los diseñadores y otras partes interesadas relevantes deben participar en una estrategia de gobierno y gestión de datos desde el principio.
• Las estrategias de gestión de datos deben definir los eventos relevantes para los KPI de gestión de productos y dar cuenta del seguimiento de estos eventos. Las métricas pueden cambiar o expandirse con el tiempo, pero siempre deben mostrar relevancia organizacional.
• El esquema basado en eventos de Amplitude trata los datos como "eventos" o cualquier acción o interacción del usuario que ocurra. Mientras tanto, las "propiedades" son detalles sobre esos usuarios y eventos.
• No debe realizar un seguimiento automático de los eventos. La gran cantidad de tiempo que se requiere para limpiar una gran cantidad de datos no confiables hace que el seguimiento automático sea ineficiente y poco confiable.
• El almacenamiento en la nube permite la consulta de datos en tiempo real, y los almacenes de datos también se usan comúnmente. Ambos pueden y deben sincronizarse.

Las mejores herramientas de calidad de datos

Necesita las herramientas de datos adecuadas para validar suposiciones y desarrollar una estrategia de producto. El software de gestión de datos en tiempo real garantiza datos completos, precisos, seguros, de alta calidad y fiables.

Amplitud

Para facilitarle la transmisión de datos a Amplitude, nuestras canalizaciones para la ingestión de datos pueden conectar datos móviles, web, backend y de campaña: el primer paso para obtener una visión holística de la experiencia del cliente. Las integraciones llave en mano en las principales aplicaciones en la nube y los almacenes de datos (incluido Snowflake), junto con las API y los SDK, aceleran el proceso de configuración. Finalmente, nuestro gobierno de datos le permite establecer condiciones para que solo acumule datos confiables desde el comienzo del proceso.

Querrá examinar comportamientos de usuarios específicos para ver cómo iluminan las necesidades de los clientes. Recuerde, la calidad de los datos significa la calidad del producto. La resolución de identidad de Amplitude unifica los datos recopilados en múltiples puntos de contacto, ya sea que se trate de vistas de medios, registros, compras o recibos de lectura, a diferencia de las herramientas de análisis con un enfoque más limitado.

Además, una interfaz intuitiva y visualizaciones fáciles de entender pueden hacer que los datos sean accesibles incluso para equipos no técnicos.

Otras herramientas de calidad de datos

Otras herramientas de datos incluyen:

• AccelData
• Atacama Uno
• Ojo grande
• Informática
• Monte Carlo
• Servicios de datos de SAP

Obtenga más información sobre estas y otras herramientas de calidad de datos en un sitio de revisión de software como Gartner.

Antes de construir, confía en tus cimientos

La calidad de los datos ayuda a su organización a hacer lo que debe hacer, lo que a menudo le otorga importantes ventajas competitivas. La alta calidad de los datos se mantiene y se realiza a través de una plataforma de análisis accesible.

Los datos confiables eliminan las conjeturas de las importantes decisiones estratégicas que debe tomar. Una plataforma de autoservicio fácil de usar con las herramientas adecuadas puede empoderar a sus equipos de productos y datos en su recopilación de análisis sólidos y confiables.

Mejore su estrategia de datos y lleve a su equipo a análisis confiables con la Guía de seguimiento de eventos y datos de comportamiento de Amplitude.