Vos données sont-elles vraiment fiables ? 8 façons de déterminer la qualité des données

La qualité des données mesure dans quelle mesure un ensemble de données sert le processus de prise de décision stratégique d'une entreprise en fonction de l'exactitude, de l'exhaustivité et de la cohérence des données.

Comme l'a observé Melissa Perri, professeur de commerce à Harvard, à Amplify, l'obtention de données par la recherche d'utilisateurs est reconnue comme un outil essentiel pour les entreprises. Les équipes produit sont gagnantes lorsqu'elles collectent des quantités massives de données et trouvent comment se différencier. Perri a déclaré: "Ce que nous devrions examiner, ce sont des tonnes de recherches sur les clients et les utilisateurs, les implications technologiques, les données des utilisateurs, les études et données de marché, les données financières et les implications sur les ventes."

Des données en temps réel et une expertise des données sont nécessaires pour définir la bonne stratégie produit, la mettre en mouvement et gérer une croissance rapide. Perri a poursuivi: "Beaucoup d'organisations et beaucoup de gens vont simplement se lancer dans des hypothèses et tout ce qu'ils pensent devrait être la prochaine chose, au lieu de prendre le temps d'analyser tous ces chiffres et de déterminer ce qui va suivre."

De toute évidence, les données sont indissociables d'un produit bien conçu et d'une entreprise rentable, vous devez donc vous assurer que la qualité de vos données est à la hauteur de la tâche.

Qu'est-ce que la qualité des données ?

La qualité des données mesure les performances de vos données en fonction de divers facteurs, tels que l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence . Cependant, votre mesure de la qualité des données doit être spécifique à votre produit et à vos objectifs commerciaux.

Pour commencer, posez-vous ces questions :

• Vos données s'intègrent-elles dans un système bien défini et maintenu ?
• Vous permet-il de poursuivre des objectifs clés de manière fiable et prédictive ?
• Les équipes de votre organisation savent-elles comment utiliser les données pour tester des hypothèses sur votre produit et vos utilisateurs ?
• Ces équipes sont-elles convaincues que les données permettront de valider ou d'invalider avec précision leurs hypothèses, ou doutent-elles de sa pertinence ?

La qualité de vos données doit s'inscrire dans votre cadre de gouvernance des données et vous propulser vers l'avant, sans nuire à d'autres activités ou fonctions commerciales.

• "Garbage in, garbage out" s'applique toujours au monde des données.
• Une utilisation sophistiquée des données peut se traduire par un délai de mise sur le marché et une croissance des revenus plus rapides.
• Une gestion des données moins intentionnelle peut être trompeuse.
  • Par exemple, des données dupliquées peuvent gonfler artificiellement les métriques et inspirer une gestion sous-optimale des ressources.
  • Les incohérences dans la dénomination des événements et des propriétés (votre taxonomie de données) peuvent compliquer l'identification des flux d'utilisateurs communs, ce qui nuit à la capacité de votre équipe produit à apprendre des utilisateurs. Apprendre à
• Une gouvernance des données efficace jette les bases de données propres et d'analyses robustes qui propulsent la croissance axée sur les produits (PLG).

Il n'est pas rare d'avoir des interprétations différentes des données. Mais si les équipes remettent constamment en question la fiabilité des analyses, cela signifie probablement que vous avez des données de mauvaise qualité, une taxonomie incohérente ou les mauvais outils de données pour les gérer.

8 façons d'évaluer la qualité d'un ensemble de données donné

Il est important de comprendre l'idée que se fait votre organisation de la qualité des données et des bons outils, mais vous êtes peut-être déjà coincé dans des flux de travail sous-optimaux avec des données peu fiables. Lorsque vous repensez votre approche organisationnelle et essayez d'évaluer la qualité d'un ensemble de données donné, utilisez les huit méthodes suivantes pour déterminer la qualité de vos données :

1. Déterminez le lien entre la qualité des données et les objectifs de votre organisation en recherchant l'exactitude, l'exhaustivité et la cohérence, ainsi que la sécurité et la conformité à la gouvernance des données.
2. Efforcez-vous d'avoir une source unique de vérité pour hiérarchiser efficacement les ressources et éviter les coûts des nettoyages de données rétroactifs.
3. Utilisez une plate-forme d'analyse réputée avec un schéma sous-jacent bien établi et des intégrations clés en main. Cela vous permettra d'exploiter toute la puissance des différents canaux avec une perspective en temps réel, holistique et transparente.
4. Utilisez des approches interfonctionnelles comme Patreon pour vous assurer que les données sont pertinentes et convaincantes pour toutes les parties prenantes. Différents rôles ou équipes évalueront la qualité des données en ce qui concerne leurs propres fonctions.
5. Vous pouvez évaluer la pertinence de vos données en examinant la fréquence à laquelle vos équipes y font référence. Si c'est utile, ils l'utiliseront.
6. Vous pouvez également évaluer la qualité des données grâce à la rentabilité et à la disponibilité de vos systèmes de données. La clarté et la cohérence de votre schéma de données jouent également un rôle.
7. La convertibilité et la visualisation des données sont également des considérations pratiques importantes pour s'assurer que vos équipes peuvent comprendre clairement les informations.
8. Dans un environnement commercial en évolution rapide, assurez-vous que vos systèmes peuvent traiter les données aussi près que possible du temps réel. Cela permettra l'agilité du produit et, en fin de compte, la survie de l'entreprise.

En vous assurant que vos métriques sont exactes et correctement contextualisées, vous créez les conditions pour des informations toujours fiables.

Indicateurs communs de qualité des données

À mesure que vous vous dirigez vers l'intégration de données en temps réel dans une plate-forme d'analyse bien équipée et la connexion des stratégies de produits aux revenus de l'entreprise, vous aurez besoin de mesures de qualité des données sur lesquelles vous appuyer :

• La fréquence à laquelle une équipe s'engage avec les métriques et les données du produit peut refléter sa qualité - si les données sont utiles, elles reviendront sans cesse.
• Le temps de disponibilité/d'arrêt du système indique également si vous pouvez pratiquement exploiter les données.
• Le coût de maintenance de ce système et son retour sur investissement sont également des mesures pertinentes.
• Vous pouvez évaluer la qualité des données de manière spécifique à l'équipe .
  • Par exemple, le marketing et les ventes peuvent examiner les taux de rebond des e-mails, car ils ne peuvent pas faire leur travail s'ils ne parviennent pas à joindre les gens.
• Les erreurs ou omissions de données (valeurs vides) reflètent également la qualité des données.
• La convertibilité des données , c'est-à-dire la facilité avec laquelle les données peuvent être déplacées dans différents formats ou utilisations, est une mesure pertinente, tout comme la capacité à les visualiser rapidement.
• Un schéma de données bien établi est une mesure de qualité, car la confusion et les problèmes de qualité des données peuvent résulter d'un schéma sous-jacent changeant trop fréquemment.

Meilleures pratiques en matière de qualité des données

Avec ces mesures pour nous guider, quelles sont les meilleures pratiques ?

En théorie, les équipes doivent être sur la même longueur d'onde et collaborer efficacement. En pratique, ils doivent établir et comprendre leur schéma basé sur les événements et mettre en place les ressources nécessaires pour une interrogation claire et en temps réel des données. N'oubliez pas : les données doivent être utiles.

• Les chefs de produit, les ingénieurs de différentes équipes de développement, les concepteurs et les autres parties prenantes concernées doivent tous être intégrés dès le début à une stratégie de gestion et de gouvernance des données.
• Les stratégies de gestion des données doivent définir les événements pertinents pour les KPI de gestion des produits et tenir compte du suivi de ces événements. Les métriques peuvent changer ou se développer au fil du temps, mais elles doivent toujours montrer la pertinence organisationnelle.
• Le schéma basé sur les événements d'Amplitude traite les données comme des « événements », ou toute action ou interaction de l'utilisateur qui se produit. Pendant ce temps, les "propriétés" sont des détails sur ces utilisateurs et événements.
• Vous ne devez pas suivre automatiquement les événements. Le temps considérable nécessaire pour nettoyer une quantité massive de données non fiables rend le suivi automatique inefficace et peu fiable.
• Le stockage en nuage permet l'interrogation des données en temps réel, et les entrepôts de données sont également couramment utilisés. Les deux peuvent et doivent être synchronisés.

Meilleurs outils de qualité des données

Vous avez besoin des bons outils de données pour valider les hypothèses et développer une stratégie produit. Le logiciel de gestion des données en temps réel garantit des données complètes, précises, sécurisées, de haute qualité et fiables.

Amplitude

Pour vous permettre de diffuser facilement des données dans Amplitude, nos pipelines d'ingestion de données peuvent connecter des données mobiles, Web, backend et de campagne, la première étape vers une vue globale de l'expérience client. Les intégrations clés en main dans les principales applications cloud et les entrepôts de données (y compris Snowflake), ainsi que les API et les SDK, accélèrent le processus de configuration. Enfin, notre gouvernance des données vous permet de définir des conditions afin que vous n'accumuliez des données fiables qu'à partir du début du processus.

Vous voudrez examiner les comportements spécifiques des utilisateurs pour voir comment ils éclairent les besoins des clients. N'oubliez pas que la qualité des données signifie la qualité du produit. La résolution d'identité d'Amplitude unifie les données collectées sur plusieurs points de contact, qu'il s'agisse de visionnages de médias, d'inscriptions, d'achats ou de reçus de lecture, contrairement aux outils d'analyse plus limités.

De plus, une interface intuitive et des visualisations faciles à comprendre peuvent rendre les données accessibles même aux équipes non techniques.

Autres outils de qualité des données

Les autres outils de données incluent :

• AccelData
• Ataccama 1
• Grand œil
• Informatique
• monte Carlo
• Services de données SAP

Apprenez-en plus sur ces outils et sur d'autres outils de qualité des données sur un site d'évaluation de logiciels tel que Gartner.

Avant de construire, faites confiance à votre fondation

La qualité des données aide votre organisation à faire ce qu'elle est censée faire, offrant souvent des avantages concurrentiels importants. La haute qualité des données est maintenue et réalisée grâce à une plateforme d'analyse accessible.

Des données fiables éliminent les approximations des décisions stratégiques importantes que vous devez prendre. Une plate-forme en libre-service facile à utiliser avec les bons outils peut permettre à vos équipes de produits et de données de collecter des analyses robustes et fiables.

Améliorez votre stratégie de données et dirigez votre équipe vers des analyses fiables avec le guide de suivi des événements et des données comportementales d'Amplitude.