Czy Twoje dane są rzeczywiście wiarygodne? 8 sposobów określania jakości danych

Jakość danych mierzy, jak dobrze zbiór danych służy strategicznemu procesowi decyzyjnemu firmy w oparciu o dokładność, kompletność i spójność danych.

Jak zauważyła profesor biznesu z Harvardu Melissa Perri w Amplify, pozyskiwanie danych poprzez badania użytkowników jest uznawane za podstawowe narzędzie dla firm. Zespoły produktowe wygrywają, gdy gromadzą ogromne ilości danych i wymyślają, jak się wyróżnić. Perri powiedział: „Powinniśmy się przyjrzeć tonom badań klientów i użytkowników, implikacji technologicznych, danych użytkowników, badań i danych rynkowych, danych finansowych i implikacji dla sprzedaży”.

Dane w czasie rzeczywistym i ekspertyza w zakresie danych są niezbędne do ustalenia właściwej strategii produktowej, uruchomienia jej i zarządzania szybkim rozwojem. Perri kontynuował: „Wiele organizacji i wielu ludzi po prostu wskoczy w założenia i cokolwiek ich zdaniem powinno być następną rzeczą, zamiast poświęcać czas na faktyczne przeanalizowanie wszystkich tych liczb i ustalenie, co dalej”.

Oczywiste jest, że dane są nierozerwalnie związane z dobrze zaprojektowanym produktem i dochodowym biznesem, więc musisz upewnić się, że jakość Twoich danych jest odpowiednia do zadania.

Co to jest jakość danych?

Jakość danych mierzy skuteczność danych na podstawie różnych czynników, takich jak dokładność, kompletność i spójność . Jednak Twoja miara jakości danych powinna być specyficzna dla Twojego produktu i celów biznesowych.

Aby rozpocząć, zadaj sobie następujące pytania:

• Czy Twoje dane pasują do dobrze zdefiniowanego i utrzymywanego systemu?
• Czy pozwala realizować kluczowe cele w sposób rzetelny i przewidywalny?
• Czy zespoły w Twojej organizacji wiedzą, jak wykorzystywać dane do testowania hipotez dotyczących Twojego produktu i użytkowników?
• Czy te zespoły są przekonane, że dane dokładnie potwierdzą lub obalą ich hipotezy, czy też wątpią w ich znaczenie?

Jakość Twoich danych powinna pasować do Twoich ram zarządzania danymi i napędzać Cię do przodu, a nie odwracać uwagę od innych działań lub funkcji biznesowych.

• „Śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu” nadal odnoszą się do świata danych.
• Zaawansowane wykorzystanie danych może przełożyć się na szybszy czas wprowadzenia produktu na rynek i wzrost przychodów.
• Mniej celowe zarządzanie danymi może wprowadzać w błąd.
  • Na przykład zduplikowane dane mogą sztucznie zawyżać wskaźniki i inspirować do nieoptymalnego zarządzania zasobami.
  • Niespójności w nazewnictwie zdarzeń i właściwości (taksonomii danych) mogą utrudniać identyfikację typowych przepływów użytkowników, co osłabia zdolność zespołu produktowego do uczenia się od użytkowników. Nauczyć się jak
• Skuteczne zarządzanie danymi stanowi podstawę czystych danych i solidnych analiz, które napędzają rozwój oparty na produkcie (PLG).

Różne interpretacje danych nie są niczym niezwykłym. Ale jeśli zespoły stale wątpią w wiarygodność analiz, prawdopodobnie oznacza to, że masz dane niskiej jakości, niespójną taksonomię lub niewłaściwe narzędzia do zarządzania danymi.

8 sposobów oceny jakości danego zbioru danych

Ustalenie, jak Twoja organizacja postrzega jakość danych i odpowiednie narzędzia, jest ważne, ale możesz już utknąć w nieoptymalnych przepływach pracy z niewiarygodnymi danymi. Kiedy ponownie przemyślisz swoje podejście organizacyjne i spróbujesz ocenić jakość danego zestawu danych, użyj następujących ośmiu metod, aby określić jakość danych:

1. Dowiedz się, jak jakość danych odnosi się do celów Twojej organizacji, sprawdzając dokładność, kompletność i spójność, a także bezpieczeństwo i zgodność z zasadami zarządzania danymi.
2. Dąż do jednego źródła prawdy, aby skutecznie ustalać priorytety zasobów i unikać kosztów wstecznego czyszczenia danych.
3. Korzystaj z renomowanej platformy analitycznej z ugruntowanym schematem bazowym i gotowymi integracjami. Dzięki temu będziesz mógł wykorzystać pełną moc różnych kanałów z holistyczną i przejrzystą perspektywą w czasie rzeczywistym.
4. Zastosuj międzyfunkcyjne podejścia, takie jak Patreon, aby zapewnić, że dane są istotne i przekonujące dla wszystkich interesariuszy. Różne role lub zespoły będą oceniać jakość danych w odniesieniu do ich własnych funkcji.
5. Możesz ocenić trafność swoich danych, sprawdzając, jak często odwołują się do nich Twoje zespoły. Jeśli okaże się to przydatne, wykorzystają to.
6. Możesz również ocenić jakość danych na podstawie opłacalności i czasu pracy systemów danych. Pewną rolę odgrywa również przejrzystość i spójność schematu danych.
7. Konwertowalność i wizualizacja danych to również ważne kwestie praktyczne, które pozwalają zespołom jasno zrozumieć informacje.
8. W szybko zmieniającym się środowisku biznesowym upewnij się, że Twoje systemy mogą przetwarzać dane w czasie możliwie najbardziej zbliżonym do rzeczywistego. Pozwoli to na elastyczność produktu i ostatecznie przetrwanie firmy.

Zapewniając, że Twoje wskaźniki są dokładne i odpowiednio kontekstualizowane, tworzysz warunki dla konsekwentnie wiarygodnych informacji.

Wspólne wskaźniki jakości danych

W miarę zbliżania się do integracji danych w czasie rzeczywistym z dobrze wyposażoną platformą analityczną i łączenia strategii produktowych z przychodami biznesowymi, będziesz potrzebować wskaźników jakości danych, na których możesz polegać:

• Częstotliwość , z jaką zespół zajmuje się metrykami i danymi produktu, może odzwierciedlać jego jakość — jeśli dane są przydatne, będą wracać.
• Czas sprawności/przestoju systemu odzwierciedla również to, czy można praktycznie wykorzystać dane.
• Istotnymi wskaźnikami są również koszt utrzymania tego systemu i jego zwrot z inwestycji.
• Jakość danych można oceniać w sposób specyficzny dla zespołu .
  • Na przykład działy marketingu i sprzedaży mogą przyglądać się współczynnikom odrzuceń wiadomości e-mail, ponieważ nie mogą wykonywać swojej pracy, jeśli nie mogą dotrzeć do ludzi.
• Błędy lub pominięcia danych (puste wartości) również odzwierciedlają jakość danych.
• Konwertowalność danych — łatwość przenoszenia danych do różnych formatów lub zastosowań — jest istotną miarą, podobnie jak zdolność do szybkiej ich wizualizacji .
• Dobrze ugruntowany schemat danych jest metryką jakości, ponieważ zamieszanie i problemy z jakością danych mogą wynikać ze zbyt częstych zmian podstawowego schematu.

Najlepsze praktyki dotyczące jakości danych

Biorąc pod uwagę te wskaźniki, jakie są najlepsze praktyki?

Teoretycznie zespoły muszą znajdować się na tej samej stronie i skutecznie współpracować. W praktyce powinni oni ustanowić i zrozumieć swój schemat oparty na zdarzeniach oraz wdrożyć zasoby wymagane do wyszukiwania jasnych danych w czasie rzeczywistym. Pamiętaj: dane muszą być użyteczne.

• Menedżerowie produktów, inżynierowie z różnych zespołów programistycznych, projektanci i inni interesariusze powinni zostać wcześnie włączeni w strategię zarządzania danymi i zarządzania nimi.
• Strategie zarządzania danymi powinny definiować zdarzenia istotne dla KPI zarządzania produktem i uwzględniać śledzenie tych zdarzeń. Metryki mogą zmieniać się lub rozszerzać w czasie, ale zawsze powinny wykazywać znaczenie organizacyjne.
• Schemat oparty na zdarzeniach Amplitude traktuje dane jako „zdarzenia” lub dowolne działania użytkownika lub interakcje, które mają miejsce. Tymczasem „właściwości” to szczegółowe informacje o tych użytkownikach i wydarzeniach.
• Nie należy automatycznie śledzić zdarzeń. Ogromna ilość czasu potrzebna do oczyszczenia ogromnej ilości niewiarygodnych danych sprawia, że ​​automatyczne śledzenie jest nieefektywne i zawodne.
• Przechowywanie w chmurze umożliwia wysyłanie zapytań do danych w czasie rzeczywistym, a hurtownie danych są również powszechnie używane. Jedno i drugie można i należy zsynchronizować.

Najlepsze narzędzia do jakości danych

Potrzebujesz odpowiednich narzędzi danych, aby zweryfikować założenia i opracować strategię produktu. Oprogramowanie do zarządzania danymi w czasie rzeczywistym zapewnia kompletne, dokładne, bezpieczne, wysokiej jakości i godne zaufania dane.

Amplituda

Aby ułatwić Ci przesyłanie strumieniowe danych do Amplitude, nasze potoki pozyskiwania danych mogą łączyć dane mobilne, internetowe, zaplecza i kampanie – pierwszy krok w kierunku uzyskania holistycznego obrazu doświadczenia klienta. Gotowe integracje z głównymi aplikacjami w chmurze i hurtowniami danych (w tym Snowflake) wraz z interfejsami API i pakietami SDK przyspieszają proces konfiguracji. Wreszcie, nasze zarządzanie danymi umożliwia ustalenie warunków, dzięki którym gromadzisz tylko wiarygodne dane od samego początku procesu.

Będziesz chciał zbadać określone zachowania użytkowników, aby zobaczyć, w jaki sposób oświetlają one potrzeby klientów. Pamiętaj, że jakość danych oznacza jakość produktu. Rozpoznawanie tożsamości w Amplitude łączy dane zebrane w wielu punktach styku — niezależnie od tego, czy oznacza to wyświetlenia multimediów, rejestracje, zakupy czy potwierdzenia przeczytania — w przeciwieństwie do narzędzi analitycznych o bardziej ograniczonym ukierunkowaniu.

Co więcej, intuicyjny interfejs i łatwe do zrozumienia wizualizacje mogą sprawić, że dane będą dostępne nawet dla zespołów nietechnicznych.

Inne narzędzia jakości danych

Inne narzędzia danych obejmują:

• AccelData
• Ataccama Jeden
• Duże oko
• Informatyka
• Monte Carlo
• Usługi danych SAP

Dowiedz się więcej o tych i innych narzędziach do jakości danych na stronie z recenzjami oprogramowania, takiej jak Gartner.

Zanim zaczniesz budować, zaufaj swojemu fundamentowi

Jakość danych pomaga Twojej organizacji robić to, do czego jest przeznaczona, często zapewniając znaczącą przewagę konkurencyjną. Wysoka jakość danych jest utrzymywana i realizowana poprzez dostępną platformę analityczną.

Wiarygodne dane eliminują domysły przy podejmowaniu ważnych decyzji strategicznych. Łatwa w obsłudze platforma samoobsługowa z odpowiednimi narzędziami może pomóc zespołom ds. produktów i danych w gromadzeniu solidnych i niezawodnych analiz.

Ulepsz swoją strategię dotyczącą danych i poprowadź swój zespół do wiarygodnych analiz dzięki przewodnikowi Amplitude dotyczące danych behawioralnych i śledzenia zdarzeń.