組織全体のデータ衛生を改善するための決定的なガイド

公開: 2022-12-23

編集者注: この記事は、もともと 2021 年 3 月 23 日に Iteratively ブログで公開されたものです。

データコミュニティで最も頻繁に発生する問題は、不正確なデータです。データが正確でない場合、ユーザーはそのデータを信頼する可能性が低くなります。つまり、誰もそのデータを意思決定に使用しません。しかし、正確には、不正確なデータはどのように見えるのでしょうか? 情報が古い、重複している、場合によっては存在しないなど、エラーを含むデータです。

組織内のデータ品質を向上させるには、組織全体の膨大な量のデータが時間の経過とともに増加するため、データ衛生を実践することが必須です。このガイドは、データ検疫の理解を深め、組織全体でデータ検疫を実装する際に従うべきいくつかのベストプラクティスを提供します。

データ衛生とは何ですか?

データ衛生は、組織が正確かつ完全なデータを使用して作業していることを確認するために、データを維持およびクリーニングするプロセスです。

「クリーンな」データとはどういう意味ですか? ほとんどの場合、エラーのないデータを参照しています。データのクリーニングは、データベースから重複を削除し、データが全体的に標準化された形式であることを確認するのと同じくらい簡単です。

さまざまな要因により、組織がエラーを含むデータを操作する可能性があります。データライフサイクルのどの段階でもデータ品質エラーが発生することはよくあることです。そのため、組織はデータの品質を向上させるためにデータの衛生状態を維持する必要があります。

なぜデータ衛生が重要なのですか?

品質の低いデータを扱うのが好きな人はいません。品質の低いデータを継続的に使用すると、ユーザーがデータを信頼しないため、悪い意思決定につながります。時間が経つにつれて、質の低いデータは組織の時間と費用を浪費します。米国の企業は年間 3 兆ドル以上の損失を被っており、データワーカーは貴重な時間の 51% をデータの収集、ラベル付け、クリーニング、整理に費やさなければなりません。

今日、データはほとんどの企業にとって最も価値のあるビジネス資産であり、競合他社との差別化を図ることができるため、90% の精度しかないデータに頼ることはできません。

優れたデータ衛生慣行は、多くの場合、より高品質のデータを扱うことにつながります。そうは言っても、組織が今日実装できるデータ衛生のベストプラクティスをいくつか見ていきましょう。

組織のデータ衛生を優先するための 5 つのベストプラクティス

組織でのデータ検疫の実装は、会社の規模、データチームが利用できるリソース、データに関する会社の文化によって異なります。ただし、以下のベストプラクティスは、規模や業界に関係なく、どの企業にも当てはまります。

1. 監査を実施する

データの検疫を開始する前に、システムの監査を完了することをお勧めします。監査中は、顧客情報を扱う際に会社が使用するすべてのシステムを評価する必要があります。各システムを評価するときは、ビジネスに必要なデータセットとそうでないデータセットを判断する必要があります。また、データの依存関係をマッピングすることをお勧めします。これにより、ダウンストリームのどのシステムが変更によって影響を受けるかがわかります。

不要なデータを削減するには、入力フィールドを評価して、ビジネスに関連する情報の収集につながることを確認する必要があります。

2. ビジネスにとっての価値に基づいてデータに優先順位を付ける

データセットのクリーンアップは、特にさまざまなソースから流入する大量のデータを処理する場合、時間のかかるプロセスになる可能性があります。ほとんどの組織が最初にデータクリーニングを開始するときは、通常、どこから始めればよいかわかりません。

データをクリーニングするときは、ビジネスにとって最も価値のあるデータから始めるのが最善です。たとえば、e コマース業界の企業は、顧客の電子メールリストをクリーンアップし、重複を削除し、電子メールアドレスが本物か偽物かを判断することから始める場合があります。通常、組織にとってデータセットの価値が高いほど、データのクリーンアップを開始するときに優先順位を高くする必要があります。

3. データの安全性を最優先する文化を作る

データを扱う場合、データの衛生管理は、あると便利というよりは必須です。顧客は、あなたが顧客と仕事をしているときに、顧客に関する最新情報とパーソナライズされた体験を期待しています。そのため、データ衛生は共同作業であり、組織内の全員からの意見が必要です。顧客に関するデータを収集する営業担当者から最高財務責任者まで、データが最新であることを確認するために全員が参加する必要があります。

データ衛生文化を構築するには、データのクリーンさよりも優先順位の高い組織内の誰かを割り当てるのが最善です。そうすれば、誰かがデータの衛生管理を担当し、組織のデータ品質計画の策定を支援できます。

4. データ入力用の統一テンプレートを作成する

データが顧客関係管理 (CRM) システムに入力されるポイントは、通常、エラーを含むデータの最初の原因です。 CRM に入力されるデータが高品質であることを確認するには、クライアント側でデータをチェックして、すべての情報が消費可能な形式で標準化されていることを確認することをお勧めします。

データ入力用の統一テンプレートを作成する場合は、標準の操作手順を作成する必要があります。これにより、チームはデータをクリーニングする際に一貫性を確立し、時間の経過とともにソースでデータ品質の問題を見つけて、それらのエラーが本番環境に入るのを防ぐことができます。

5. 行動データの正確性を検証する

データの正確性を検証することは、組織がデータが正確で完全であることを保証するのに役立ちます。ただし、一部のデータチームはデータの検証に苦労しています。ツールやプロセスが不足しているために、データの検証が優先されなかったり、実装が容易でなかったりすることがよくあるからです。

データ衛生プロセスを支援するために、データ検証に積極的なアプローチを取り、データパイプラインの各ステップでこれらのデータ検証手法に従うことをお勧めします。

データを積極的に検証することで、行動データが正確、完全、有用、クリーンで、組織全体で理解されるようになります。

データ品質が重要

時間の経過とともに、優れたデータ衛生慣行により、チームが戦略的なビジネス上の意思決定を行うために信頼できる高品質のデータが得られます。

これらのベストプラクティスに従うことで、顧客に関する有益で正確な洞察を利害関係者に確実に提供できます。

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