Apakah Data Anda Sebenarnya Dapat Diandalkan? 8 Cara Menentukan Kualitas Data

Kualitas data mengukur seberapa baik kumpulan data melayani proses pengambilan keputusan strategis bisnis berdasarkan akurasi, kelengkapan, dan konsistensi data.

Seperti yang diamati profesor bisnis Harvard Melissa Perri di Amplify, memperoleh data melalui riset pengguna diakui sebagai alat penting untuk bisnis. Tim produk menang ketika mereka mengambil data dalam jumlah besar dan mencari cara untuk membedakan diri mereka sendiri. Perri berkata, "Apa yang harus kita lihat adalah banyak riset pelanggan dan pengguna, implikasi teknologi, data pengguna, riset dan data pasar, data keuangan, dan implikasi pada penjualan."

Data real-time dan keahlian data diperlukan untuk menetapkan strategi produk yang tepat, menjalankannya, dan mengelola pertumbuhan yang cepat. Perri melanjutkan, "Banyak organisasi dan banyak orang hanya akan melompat ke asumsi dan apa pun yang mereka pikir harus menjadi hal berikutnya, alih-alih meluangkan waktu untuk benar-benar menghitung semua angka ini dan mencari tahu apa selanjutnya."

Jelas, data tidak dapat dipisahkan dari produk yang dirancang dengan baik dan bisnis yang menguntungkan, jadi Anda perlu memastikan bahwa kualitas data Anda sesuai dengan tugasnya.

Apa itu kualitas data?

Kualitas data mengukur performa data Anda berdasarkan berbagai faktor, seperti akurasi, kelengkapan, dan konsistensi . Namun, ukuran kualitas data Anda harus spesifik untuk produk dan tujuan bisnis Anda.

Untuk memulai, tanyakan pada diri Anda pertanyaan-pertanyaan ini:

• Apakah data Anda cocok dengan sistem yang terdefinisi dan terpelihara dengan baik?
• Apakah itu memungkinkan Anda mengejar tujuan utama dengan cara yang andal dan prediktif?
• Apakah tim di organisasi Anda mengetahui cara menggunakan data untuk menguji hipotesis tentang produk dan pengguna Anda?
• Apakah tim ini yakin bahwa data akan memvalidasi atau membatalkan hipotesis mereka secara akurat, atau apakah mereka meragukan relevansinya?

Kualitas data Anda harus sesuai dengan kerangka tata kelola data Anda dan mendorong Anda maju, tidak mengurangi aktivitas atau fungsi bisnis lainnya.

• “Sampah masuk, sampah keluar” masih berlaku di dunia data.
• Penggunaan data yang canggih dapat menghasilkan pertumbuhan waktu ke pasar dan pendapatan yang lebih cepat.
• Manajemen data yang kurang disengaja bisa menyesatkan.
  • Misalnya, data duplikat mungkin secara artifisial mengembang metrik dan menginspirasi pengelolaan sumber daya yang kurang optimal.
  • Ketidakkonsistenan dalam penamaan peristiwa dan properti (taksonomi data Anda) dapat mempersulit identifikasi aliran pengguna umum, sehingga mengganggu kemampuan tim produk Anda untuk belajar dari pengguna. Pelajari caranya
• Tata kelola data yang efektif meletakkan dasar untuk data bersih dan analitik kuat yang mendorong pertumbuhan yang dipimpin produk (PLG).

Bukan hal yang aneh untuk memiliki interpretasi data yang berbeda. Namun jika tim terus-menerus menebak-nebak kepercayaan analitik, itu mungkin berarti Anda memiliki data berkualitas rendah, taksonomi yang tidak konsisten, atau alat data yang salah untuk mengelolanya.

8 cara untuk menilai kualitas kumpulan data yang diberikan

Mencari tahu ide organisasi Anda tentang kualitas data dan alat yang tepat adalah penting, tetapi Anda mungkin sudah terjebak dalam alur kerja yang kurang optimal dengan data yang tidak dapat diandalkan. Saat Anda memikirkan kembali pendekatan organisasi Anda dan mencoba menilai kualitas kumpulan data tertentu, gunakan delapan metode berikut untuk menentukan kualitas data Anda:

1. Cari tahu bagaimana kualitas data terkait dengan tujuan organisasi Anda dengan mencari akurasi, kelengkapan, dan konsistensi, serta keamanan dan kepatuhan terhadap tata kelola data.
2. Upayakan satu sumber kebenaran untuk memprioritaskan sumber daya secara efektif dan menghindari biaya pembersihan data retroaktif.
3. Gunakan platform analitik terkemuka dengan skema dasar yang mapan dan integrasi turnkey. Ini akan memastikan Anda dapat memanfaatkan kekuatan penuh dari berbagai saluran dengan perspektif real-time, holistik, dan transparan.
4. Terapkan pendekatan lintas fungsi seperti Patreon untuk memastikan data relevan dan persuasif bagi semua pemangku kepentingan. Peran atau tim yang berbeda akan menilai kualitas data yang berkaitan dengan fungsinya masing-masing.
5. Anda dapat mengukur relevansi data Anda dengan memeriksa seberapa sering tim Anda mereferensikannya. Jika itu berguna, mereka akan menggunakannya.
6. Anda juga dapat menilai kualitas data melalui efisiensi biaya dan waktu aktif sistem data Anda. Kejelasan dan konsistensi skema data Anda juga berperan.
7. Konvertibilitas dan visualisasi data juga merupakan pertimbangan praktis yang penting untuk memastikan tim Anda dapat memahami informasi dengan jelas.
8. Dalam lingkungan bisnis yang berubah dengan cepat, pastikan sistem Anda dapat memproses data sedekat mungkin dengan waktu nyata. Ini akan memungkinkan ketangkasan produk dan, pada akhirnya, kelangsungan hidup bisnis.

Dengan memastikan metrik Anda akurat dan sesuai konteks, Anda menciptakan kondisi untuk informasi yang dapat diandalkan secara konsisten.

Metrik kualitas data umum

Saat Anda beralih ke pengintegrasian data waktu nyata ke dalam platform analitik yang lengkap dan menghubungkan strategi produk dengan pendapatan bisnis, Anda memerlukan metrik kualitas data untuk diandalkan:

• Frekuensi interaksi tim dengan metrik produk dan data dapat mencerminkan kualitasnya—jika data berguna, mereka akan terus kembali.
• Waktu aktif/tidak aktif sistem juga mencerminkan apakah Anda dapat memanfaatkan data secara praktis.
• Biaya pemeliharaan sistem itu dan ROI -nya juga merupakan metrik yang relevan.
• Anda dapat menilai kualitas data dengan cara khusus tim .
  • Misalnya, pemasaran dan penjualan mungkin melihat rasio pantulan email karena mereka tidak dapat melakukan tugasnya jika tidak dapat menghubungi orang.
• Kesalahan atau kelalaian data (nilai kosong) juga mencerminkan kualitas data.
• Konvertibilitas data — betapa mudahnya memindahkan data ke dalam format atau penggunaan yang berbeda — adalah metrik yang relevan, seperti kemampuan untuk memvisualisasikannya dengan cepat.
• Skema data yang mapan adalah metrik kualitas karena kebingungan dan masalah dengan kualitas data dapat terjadi akibat perubahan skema yang mendasarinya terlalu sering.

Praktik terbaik kualitas data

Dengan metrik tersebut untuk memandu kita, apa saja praktik terbaiknya?

Secara teori, tim perlu berada di halaman yang sama dan berkolaborasi secara efektif. Dalam praktiknya, mereka harus membuat dan memahami skema berbasis peristiwa mereka dan menerapkan sumber daya yang diperlukan untuk kueri data yang jelas dan real-time. Ingat: data harus berguna.

• Manajer produk, insinyur dari tim pengembangan yang berbeda, desainer, dan pemangku kepentingan terkait lainnya semuanya harus dilibatkan dalam pengelolaan data dan strategi tata kelola sejak dini.
• Strategi manajemen data harus menentukan peristiwa yang relevan dengan KPI manajemen produk dan akun untuk melacak peristiwa ini. Metrik dapat berubah atau diperluas dari waktu ke waktu, tetapi harus selalu menunjukkan relevansi organisasi.
• Skema berbasis peristiwa Amplitudo memperlakukan data sebagai "peristiwa", atau tindakan atau interaksi pengguna apa pun yang terjadi. Sementara itu, "properti" adalah detail tentang pengguna dan acara tersebut.
• Anda tidak boleh melacak acara secara otomatis. Banyaknya waktu yang diperlukan untuk membersihkan sejumlah besar data yang tidak dapat dipercaya membuat pelacakan otomatis menjadi tidak efisien dan tidak dapat diandalkan.
• Penyimpanan cloud memungkinkan kueri data waktu nyata, dan gudang data juga umum digunakan. Keduanya dapat dan harus disinkronkan.

Alat kualitas data terbaik

Anda memerlukan alat data yang tepat untuk memvalidasi asumsi dan mengembangkan strategi produk. Perangkat lunak manajemen data waktu nyata memastikan data yang lengkap, akurat, aman, berkualitas tinggi, dan dapat dipercaya.

Amplitudo

Untuk memudahkan Anda mengalirkan data ke Amplitudo, pipeline kami untuk penyerapan data dapat menghubungkan data seluler, web, backend, dan kampanye—langkah pertama untuk mendapatkan gambaran menyeluruh tentang pengalaman pelanggan. Integrasi turnkey ke aplikasi cloud utama dan gudang data (termasuk Snowflake), bersama dengan API + SDK, mempercepat proses penyiapan. Terakhir, tata kelola data kami memungkinkan Anda menetapkan ketentuan sehingga Anda hanya mengumpulkan data tepercaya sejak awal proses.

Anda ingin memeriksa perilaku pengguna tertentu untuk melihat bagaimana mereka memenuhi kebutuhan pelanggan. Ingat, kualitas data berarti kualitas produk. Resolusi identitas Amplitudo menyatukan data yang dikumpulkan di beberapa titik kontak—apakah itu berarti tampilan media, pendaftaran, pembelian, atau tanda terima telah dibaca—tidak seperti alat analitik dengan fokus yang lebih terbatas.

Selain itu, antarmuka yang intuitif dan visualisasi yang mudah dipahami dapat membuat data dapat diakses bahkan oleh tim non-teknis.

Alat kualitas data lainnya

Alat data lainnya meliputi:

• AccelData
• Ataccama Satu
• Mata besar
• Informatika
• Monte Carlo
• Layanan Data SAP

Pelajari lebih lanjut tentang ini dan alat kualitas data lainnya di situs tinjauan perangkat lunak seperti Gartner.

Sebelum Anda membangun, percayakan yayasan Anda

Kualitas data membantu organisasi Anda melakukan apa yang seharusnya dilakukan, seringkali memberdayakan keunggulan kompetitif yang signifikan. Kualitas data yang tinggi dipertahankan dan diwujudkan melalui platform analitik yang dapat diakses.

Data yang dapat dipercaya menghilangkan tebakan dari keputusan strategis penting yang harus Anda buat. Platform layanan mandiri yang mudah digunakan dengan alat yang tepat dapat memberdayakan tim produk dan data Anda dalam koleksi analitik yang tangguh dan andal.

Tingkatkan strategi data Anda dan pimpin tim Anda ke analitik tepercaya dengan Data Perilaku dan Panduan Pelacakan Peristiwa Amplitudo.