I tuoi dati sono effettivamente affidabili? 8 modi per determinare la qualità dei dati

La qualità dei dati misura la capacità di un set di dati di servire il processo decisionale strategico di un'azienda in base all'accuratezza, completezza e coerenza dei dati.

Come ha osservato la professoressa di economia di Harvard Melissa Perri ad Amplify, l'ottenimento di dati attraverso la ricerca sugli utenti è riconosciuto come uno strumento essenziale per le aziende. I team di prodotto vincono quando acquisiscono enormi quantità di dati e scoprono come differenziarsi. Perri ha affermato: "Ciò che dovremmo esaminare sono tonnellate di ricerche su clienti e utenti, implicazioni tecnologiche, dati sugli utenti, ricerche e dati di mercato, dati finanziari e implicazioni sulle vendite".

I dati in tempo reale e la competenza sui dati sono necessari per impostare la giusta strategia di prodotto, metterla in atto e gestire una crescita rapida. Perri ha continuato: "Molte organizzazioni e molte persone salteranno semplicemente a supposizioni e qualunque cosa pensino dovrebbe essere la prossima cosa, invece di prendersi il tempo per sgranocchiare effettivamente tutti questi numeri e capire cosa c'è dopo".

Chiaramente, i dati sono inseparabili da un prodotto ben progettato e da un'attività redditizia, quindi è necessario assicurarsi che la qualità dei dati sia all'altezza del compito.

Cos'è la qualità dei dati?

La qualità dei dati misura il rendimento dei tuoi dati in base a vari fattori, come accuratezza, completezza e coerenza . Tuttavia, la tua misura della qualità dei dati dovrebbe essere specifica per il tuo prodotto e gli obiettivi aziendali.

Per iniziare, poniti queste domande:

• I tuoi dati rientrano in un sistema ben definito e mantenuto?
• Ti consente di perseguire obiettivi chiave in modo affidabile e predittivo?
• I team della tua organizzazione sanno come utilizzare i dati per testare ipotesi sul prodotto e sugli utenti?
• Questi team sono fiduciosi che i dati convalideranno o invalideranno accuratamente le loro ipotesi o dubitano della sua rilevanza?

La qualità dei tuoi dati dovrebbe rientrare nel tuo framework di governance dei dati e spingerti avanti, senza sminuire altre attività o funzioni aziendali.

• "Garbage in, garbage out" si applica ancora al mondo dei dati.
• L'utilizzo sofisticato dei dati può tradursi in un time-to-market più rapido e in una crescita dei ricavi.
• Una gestione dei dati meno intenzionale può essere fuorviante.
  • Ad esempio, i dati duplicati potrebbero gonfiare artificialmente le metriche e ispirare una gestione non ottimale delle risorse.
  • Le incoerenze nella denominazione di eventi e proprietà (tassonomia dei dati) potrebbero rendere difficile l'identificazione dei flussi di utenti comuni, compromettendo così la capacità del team di prodotto di apprendere dagli utenti. Impara come
• Una governance dei dati efficace pone le basi per dati puliti e analisi solide che promuovono la crescita guidata dai prodotti (PLG).

Non è insolito avere interpretazioni diverse dei dati. Ma se i team valutano costantemente l'affidabilità dell'analisi, probabilmente significa che hai dati di bassa qualità, tassonomia incoerente o strumenti di dati sbagliati per gestirli.

8 modi per valutare la qualità di un determinato set di dati

Capire l'idea della tua organizzazione sulla qualità dei dati e sugli strumenti giusti è importante, ma potresti già essere bloccato in flussi di lavoro non ottimali con dati inaffidabili. Mentre ripensi al tuo approccio organizzativo e provi a valutare la qualità di un determinato set di dati, utilizza i seguenti otto metodi per determinare la qualità dei tuoi dati:

1. Scopri in che modo la qualità dei dati è correlata agli obiettivi della tua organizzazione cercando accuratezza, completezza e coerenza, nonché sicurezza e conformità con la governance dei dati.
2. Impegnati per un'unica fonte di verità per dare priorità alle risorse in modo efficace ed evitare i costi delle pulizie retroattive dei dati.
3. Utilizza una piattaforma di analisi affidabile con uno schema sottostante consolidato e integrazioni chiavi in ​​mano. Ciò ti garantirà di poter sfruttare tutta la potenza di diversi canali con una prospettiva in tempo reale, olistica e trasparente.
4. Impiega approcci interfunzionali come Patreon per garantire che i dati siano pertinenti e persuasivi per tutte le parti interessate. Diversi ruoli o team valuteranno la qualità dei dati in relazione alle proprie funzioni.
5. Puoi valutare la pertinenza dei tuoi dati esaminando la frequenza con cui i tuoi team vi fanno riferimento. Se è utile, lo useranno.
6. Puoi anche valutare la qualità dei dati attraverso l'efficienza in termini di costi e il tempo di attività dei tuoi sistemi di dati. Anche la chiarezza e la coerenza del tuo schema di dati giocano un ruolo importante.
7. Anche la convertibilità e la visualizzazione dei dati sono importanti considerazioni pratiche per garantire che i tuoi team possano comprendere chiaramente le informazioni.
8. In un ambiente aziendale in rapida evoluzione, assicurati che i tuoi sistemi siano in grado di elaborare i dati il ​​più vicino possibile al tempo reale. Ciò consentirà l'agilità del prodotto e, in definitiva, la sopravvivenza aziendale.

Garantendo che le tue metriche siano accurate e opportunamente contestualizzate, crei le condizioni per informazioni costantemente affidabili.

Metriche comuni sulla qualità dei dati

Man mano che ti muovi verso l'integrazione dei dati in tempo reale in una piattaforma di analisi ben attrezzata e il collegamento delle strategie di prodotto alle entrate aziendali, avrai bisogno di metriche sulla qualità dei dati su cui fare affidamento:

• La frequenza con cui un team interagisce con le metriche e i dati del prodotto potrebbe riflettere la sua qualità: se i dati sono utili, continueranno a tornare.
• Il tempo di attività/inattività del sistema riflette anche la possibilità di sfruttare praticamente i dati.
• Anche il costo di manutenzione di quel sistema e il suo ROI sono metriche rilevanti.
• Puoi valutare la qualità dei dati in modi specifici del team .
  • Ad esempio, il marketing e le vendite possono esaminare le frequenze di rimbalzo delle e-mail perché non possono svolgere il proprio lavoro se non riescono a mettersi in contatto con le persone.
• Anche gli errori o le omissioni nei dati (valori vuoti) riflettono la qualità dei dati.
• La convertibilità dei dati , ovvero quanto sia facile spostare i dati in diversi formati o usi, è una metrica rilevante, così come la capacità di visualizzarli rapidamente.
• Lo schema di dati ben consolidato è una metrica di qualità perché confusione e problemi con la qualità dei dati possono derivare da uno schema sottostante che cambia troppo frequentemente.

Best practice per la qualità dei dati

Con queste metriche a guidarci, quali sono alcune best practice?

In teoria, i team devono essere sulla stessa pagina e collaborare in modo efficace. In pratica, dovrebbero stabilire e comprendere il loro schema basato sugli eventi e mettere in atto le risorse necessarie per interrogare dati chiari e in tempo reale. Ricorda: i dati devono essere utili.

• I responsabili di prodotto, gli ingegneri di diversi team di sviluppo, i progettisti e altre parti interessate dovrebbero essere tutti coinvolti in una strategia di gestione e governance dei dati fin dall'inizio.
• Le strategie di gestione dei dati dovrebbero definire gli eventi rilevanti per i KPI di gestione del prodotto e tenere conto del monitoraggio di questi eventi. Le metriche possono cambiare o espandersi nel tempo, ma dovrebbero sempre mostrare rilevanza organizzativa.
• Lo schema basato sugli eventi di Amplitude tratta i dati come "eventi" o qualsiasi azione o interazione dell'utente che si verifica. Nel frattempo, le "proprietà" sono dettagli su quegli utenti ed eventi.
• Non dovresti tracciare automaticamente gli eventi. L'enorme quantità di tempo necessaria per ripulire un'enorme quantità di dati non affidabili rende il tracciamento automatico inefficiente e inaffidabile.
• L'archiviazione cloud consente l'interrogazione dei dati in tempo reale e vengono comunemente utilizzati anche i data warehouse. Entrambi possono e devono essere sincronizzati.

I migliori strumenti per la qualità dei dati

Hai bisogno degli strumenti di dati giusti per convalidare le ipotesi e sviluppare una strategia di prodotto. Il software di gestione dei dati in tempo reale garantisce dati completi, accurati, sicuri, di alta qualità e affidabili.

Ampiezza

Per semplificare lo streaming dei dati in Amplitude, le nostre pipeline per l'inserimento dei dati possono connettere dati mobili, web, di back-end e delle campagne, il primo passo per ottenere una visione olistica dell'esperienza del cliente. Le integrazioni chiavi in ​​mano nelle principali app cloud e nei data warehouse (incluso Snowflake), insieme alle API + SDK, accelerano il processo di configurazione. Infine, la nostra governance dei dati ti consente di impostare le condizioni in modo da accumulare dati affidabili solo dall'inizio del processo.

Ti consigliamo di esaminare specifici comportamenti degli utenti per vedere come illuminano le esigenze dei clienti. Ricorda, qualità dei dati significa qualità del prodotto. La risoluzione dell'identità di Amplitude unifica i dati raccolti su più punti di contatto, che si tratti di visualizzazioni multimediali, iscrizioni, acquisti o conferme di lettura, a differenza degli strumenti di analisi con un focus più limitato.

Inoltre, un'interfaccia intuitiva e visualizzazioni di facile comprensione possono rendere i dati accessibili anche a team non tecnici.

Altri strumenti per la qualità dei dati

Altri strumenti di dati includono:

• AccelData
• Ataccama Uno
• Occhio grande
• Informatica
• Monte Carlo
• Servizi dati SAP

Scopri di più su questi e altri strumenti per la qualità dei dati su un sito di recensioni di software come Gartner.

Prima di costruire, fidati delle tue fondamenta

La qualità dei dati aiuta la tua organizzazione a fare ciò per cui è destinata, spesso offrendo significativi vantaggi competitivi. L'elevata qualità dei dati viene mantenuta e realizzata attraverso una piattaforma di analisi accessibile.

I dati affidabili rimuovono le congetture dalle importanti decisioni strategiche che devi prendere. Una piattaforma self-service di facile utilizzo con gli strumenti giusti può potenziare i tuoi team di prodotti e dati nella loro raccolta di analisi solide e affidabili.

Migliora la tua strategia dei dati e guida il tuo team verso analisi affidabili con la Guida ai dati comportamentali e al monitoraggio degli eventi di Amplitude.