귀하의 데이터는 실제로 신뢰할 수 있습니까? 데이터 품질을 결정하는 8가지 방법

데이터 품질은 데이터 세트가 데이터 정확성, 완전성 및 일관성을 기반으로 비즈니스의 전략적 의사 결정 프로세스를 얼마나 잘 지원하는지 측정합니다.

Amplify에서 하버드 비즈니스 교수 Melissa Perri가 관찰한 것처럼 사용자 조사를 통해 데이터를 얻는 것은 비즈니스에 필수적인 도구로 인식됩니다. 제품 팀은 방대한 양의 데이터를 수집하고 자신을 차별화하는 방법을 알아낼 때 승리합니다. Perri는 "우리가 살펴봐야 할 것은 수많은 고객 및 사용자 연구, 기술 영향, 사용자 데이터, 시장 조사 및 데이터, 재무 데이터 및 판매에 대한 영향입니다."라고 말했습니다.

올바른 제품 전략을 설정하고 실행하며 빠른 성장을 관리하려면 실시간 데이터 및 데이터 전문 지식이 필요합니다. Perri는 계속해서 "많은 조직과 많은 사람들이 실제로 이 모든 수치를 계산하고 다음 단계를 파악하는 데 시간을 들이는 대신 가정에 뛰어들고 다음 단계가 되어야 한다고 생각합니다."라고 말했습니다.

분명히 데이터는 잘 설계된 제품 및 수익성 있는 비즈니스와 분리할 수 없으므로 데이터 품질이 작업에 적합한지 확인해야 합니다.

데이터 품질이란 무엇입니까?

데이터 품질은 정확성, 완전성, 일관성과 같은 다양한 요소를 기반으로 데이터 성능을 측정합니다 . 그러나 데이터 품질 측정은 제품 및 비즈니스 목표에 따라 달라야 합니다.

시작하려면 다음과 같은 질문을 스스로에게 해보십시오.

• 데이터가 잘 정의되고 유지 관리되는 시스템에 적합합니까?
• 신뢰할 수 있고 예측 가능한 방식으로 주요 목표를 추구할 수 있습니까?
• 조직의 팀이 데이터를 사용하여 제품 및 사용자에 대한 가설을 테스트하는 방법을 알고 있습니까?
• 이 팀들은 데이터가 그들의 가설을 정확하게 검증하거나 무효화할 것이라고 확신합니까, 아니면 그 관련성을 의심합니까?

데이터 품질은 데이터 거버넌스 프레임워크에 맞아야 하며 다른 활동이나 비즈니스 기능을 손상시키지 않고 앞으로 나아갈 수 있어야 합니다.

• "Garbage in, garbage out"은 여전히 ​​데이터의 세계에 적용됩니다.
• 정교한 데이터 사용은 더 빠른 시장 출시 및 수익 성장으로 이어질 수 있습니다.
• 덜 의도적인 데이터 관리는 오해의 소지가 있습니다.
  • 예를 들어 중복 데이터는 지표를 인위적으로 부풀리고 최적화되지 않은 리소스 관리를 유도할 수 있습니다.
  • 이벤트 및 속성 이름 지정(데이터 분류)의 불일치로 인해 일반적인 사용자 흐름을 식별하기 어려워 제품 팀이 사용자로부터 학습할 수 있는 능력이 손상될 수 있습니다. 하는 법을 배우다
• 효과적인 데이터 거버넌스는 제품 주도 성장(PLG)을 추진하는 깨끗한 데이터와 강력한 분석을 위한 토대를 마련합니다.

데이터 해석이 다른 것은 드문 일이 아닙니다. 그러나 팀이 분석의 신뢰성을 지속적으로 의심한다면 이는 데이터 품질이 낮거나 분류 체계가 일관되지 않거나 이를 관리하는 데 잘못된 데이터 도구가 있음을 의미할 수 있습니다.

주어진 데이터 세트의 품질을 평가하는 8가지 방법

데이터 품질과 올바른 도구에 대한 조직의 아이디어를 파악하는 것이 중요하지만 신뢰할 수 없는 데이터로 인해 최적이 아닌 워크플로우에 이미 갇혀 있을 수 있습니다. 조직적 접근 방식을 재고하고 주어진 데이터 세트의 품질을 평가할 때 다음 8가지 방법을 사용하여 데이터 품질을 결정하십시오.

1. 데이터 거버넌스에 대한 보안 및 규정 준수뿐만 아니라 정확성, 완전성 및 일관성을 찾아 데이터 품질이 조직의 목표와 어떤 관련이 있는지 파악하십시오.
2. 리소스의 우선 순위를 효과적으로 지정하고 소급 데이터 정리 비용을 방지하기 위해 신뢰할 수 있는 단일 소스를 위해 노력합니다.
3. 잘 정립된 기본 스키마 및 턴키 통합으로 평판이 좋은 분석 플랫폼을 사용합니다. 이렇게 하면 실시간의 전체적이고 투명한 관점으로 다양한 채널의 모든 기능을 활용할 수 있습니다.
4. Patreon과 같은 교차 기능적 접근 방식을 사용하여 데이터가 모든 이해 관계자에게 관련성 있고 설득력이 있는지 확인합니다. 다양한 역할 또는 팀이 자체 기능과 관련된 데이터 품질을 평가합니다.
5. 팀에서 데이터를 참조하는 빈도를 조사하여 데이터의 관련성을 측정할 수 있습니다. 유용하다면 사용할 것입니다.
6. 데이터 시스템의 비용 효율성과 가동 시간을 통해 데이터 품질을 평가할 수도 있습니다. 데이터 스키마의 명확성과 일관성도 중요한 역할을 합니다.
7. 데이터 변환 및 시각화도 팀이 정보를 명확하게 이해할 수 있도록 하는 중요한 실제 고려 사항입니다.
8. 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 시스템이 가능한 한 실시간에 가깝게 데이터를 처리할 수 있는지 확인하십시오. 이는 제품 민첩성과 궁극적으로 비즈니스 생존을 가능하게 합니다.

메트릭이 정확하고 적절하게 맥락화되도록 보장함으로써 지속적으로 신뢰할 수 있는 정보를 위한 조건을 만듭니다.

일반적인 데이터 품질 지표

실시간 데이터를 잘 갖춰진 분석 플랫폼에 통합하고 제품 전략을 비즈니스 수익에 연결하는 방향으로 나아가면 다음과 같은 데이터 품질 지표가 필요합니다.

• 팀이 제품 지표 및 데이터에 참여하는 빈도 는 팀의 품질을 반영할 수 있습니다. 데이터가 유용하면 계속해서 돌아올 것입니다.
• 시스템 가동 시간/중단 시간 은 데이터를 실질적으로 활용할 수 있는지 여부도 반영합니다.
• 시스템 유지 비용 과 ROI 도 관련 지표입니다.
• 팀별 방식으로 데이터 품질을 평가할 수 있습니다.
  • 예를 들어 마케팅 및 영업 부서는 사람들에게 연락할 수 없으면 업무를 수행할 수 없기 때문에 이메일 반송률을 살펴볼 수 있습니다.
• 데이터 오류 또는 누락 (빈 값)도 데이터 품질을 반영합니다.
• 데이터의 변환 가능성( 데이터를 다른 형식이나 용도로 얼마나 쉽게 이동할 수 있는지)은 데이터를 신속하게 시각화하는 기능 과 마찬가지로 관련 메트릭입니다.
• 기본 스키마가 너무 자주 변경되면 데이터 품질에 대한 혼란과 문제가 발생할 수 있으므로 잘 확립된 데이터 스키마 는 품질 메트릭입니다.

데이터 품질 모범 사례

우리를 안내하는 이러한 메트릭과 함께 몇 가지 모범 사례는 무엇입니까?

이론적으로 팀은 같은 페이지를 이해하고 효과적으로 협업해야 합니다. 실제로 이벤트 기반 스키마를 설정 및 이해하고 실시간의 명확한 데이터 쿼리에 필요한 리소스를 배치해야 합니다. 기억하세요: 데이터는 유용해야 합니다.

• 제품 관리자, 다양한 개발 팀의 엔지니어, 설계자 및 기타 관련 이해 관계자는 모두 초기에 데이터 관리 및 거버넌스 전략에 참여해야 합니다.
• 데이터 관리 전략은 제품 관리 KPI와 관련된 이벤트를 정의하고 이러한 이벤트 추적을 설명해야 합니다. 메트릭은 시간이 지남에 따라 변경되거나 확장될 수 있지만 항상 조직 관련성을 보여야 합니다.
• Amplitude의 이벤트 기반 스키마는 데이터를 "이벤트" 또는 발생하는 모든 사용자 작업 또는 상호 작용으로 취급합니다. 한편 "속성"은 해당 사용자 및 이벤트에 대한 세부 정보입니다.
• 이벤트를 자동 추적하면 안 됩니다. 신뢰할 수 없는 대량의 데이터를 정리하는 데 필요한 막대한 시간으로 인해 자동 추적은 비효율적이고 신뢰할 수 없습니다.
• 클라우드 스토리지는 실시간 데이터 쿼리를 가능하게 하며 데이터 웨어하우스도 일반적으로 사용됩니다. 둘 다 동기화할 수 있고 동기화해야 합니다.

최고의 데이터 품질 도구

가정을 검증하고 제품 전략을 개발하려면 올바른 데이터 도구가 필요합니다. 실시간 데이터 관리 소프트웨어는 완전하고 정확하며 안전하고 고품질이며 신뢰할 수 있는 데이터를 보장합니다.

진폭

데이터를 Amplitude로 쉽게 스트리밍할 수 있도록 데이터 수집을 위한 당사의 파이프라인은 모바일, 웹, 백엔드 및 캠페인 데이터를 연결할 수 있습니다. 이는 고객 경험에 대한 전체적인 관점을 얻기 위한 첫 번째 단계입니다. API + SDK와 함께 주요 클라우드 앱 및 데이터 웨어하우스(Snowflake 포함)로의 턴키 통합은 설정 프로세스를 가속화합니다. 마지막으로 데이터 거버넌스를 통해 조건을 설정할 수 있으므로 프로세스 시작부터 신뢰할 수 있는 데이터만 축적할 수 있습니다.

특정 사용자 행동을 조사하여 고객의 요구 사항을 어떻게 설명하는지 확인하고 싶을 것입니다. 데이터 품질은 제품 품질을 의미합니다. Amplitude의 신원 확인은 보다 제한된 초점을 가진 분석 도구와 달리 미디어 보기, 가입, 구매 또는 수신 확인 등 여러 접점에서 수집된 데이터를 통합합니다.

또한 직관적인 인터페이스와 이해하기 쉬운 시각화를 통해 비기술 팀도 데이터에 액세스할 수 있습니다.

기타 데이터 품질 도구

기타 데이터 도구에는 다음이 포함됩니다.

• AccelData
• 아타카마 원
• 큰 눈
• 인포매티카
• 몬테카를로
• SAP 데이터 서비스

Gartner와 같은 소프트웨어 검토 사이트에서 이러한 도구 및 기타 데이터 품질 도구에 대해 자세히 알아보십시오.

구축하기 전에 기초를 신뢰하십시오.

데이터 품질은 조직이 의도한 바를 수행하는 데 도움이 되며 종종 상당한 경쟁 우위를 강화합니다. 액세스 가능한 분석 플랫폼을 통해 높은 데이터 품질이 유지되고 실현됩니다.

신뢰할 수 있는 데이터는 중요한 전략적 결정에서 추측을 제거합니다. 올바른 도구가 포함된 사용하기 쉬운 셀프 서비스 플랫폼은 견고하고 신뢰할 수 있는 분석 컬렉션에서 제품 및 데이터 팀의 역량을 강화할 수 있습니다.

Amplitude의 행동 데이터 및 이벤트 추적 가이드를 사용하여 데이터 전략을 업그레이드하고 신뢰할 수 있는 분석으로 팀을 이끄십시오.