Seus dados são realmente confiáveis? 8 maneiras de determinar a qualidade dos dados

A qualidade dos dados mede o quão bem um conjunto de dados atende ao processo de tomada de decisão estratégica de uma empresa com base na precisão, integridade e consistência dos dados.

Como a professora de negócios de Harvard Melissa Perri observou na Amplify, a obtenção de dados por meio de pesquisas com usuários é reconhecida como uma ferramenta essencial para as empresas. As equipes de produto vencem quando coletam grandes quantidades de dados e descobrem como se diferenciar. Perri disse: “O que devemos observar são toneladas de pesquisas de clientes e usuários, implicações tecnológicas, dados de usuários, pesquisas e dados de mercado, dados financeiros e implicações nas vendas”.

Dados em tempo real e experiência em dados são necessários para definir a estratégia de produto certa, colocá-la em movimento e gerenciar o crescimento rápido. Perri continuou: “Muitas organizações e muitas pessoas simplesmente partem de suposições e tudo o que acham que deve ser a próxima coisa, em vez de dedicar um tempo para realmente analisar todos esses números e descobrir o que vem a seguir”.

Claramente, os dados são inseparáveis ​​de um produto bem projetado e de um negócio lucrativo, portanto, você precisa garantir que a qualidade de seus dados esteja à altura da tarefa.

O que é qualidade de dados?

A qualidade dos dados mede o desempenho de seus dados com base em vários fatores, como precisão, integridade e consistência . No entanto, sua medida de qualidade de dados deve ser específica para seus objetivos de produto e negócios.

Para começar, faça a si mesmo estas perguntas:

• Seus dados se encaixam em um sistema bem definido e mantido?
• Ele permite que você persiga os principais objetivos de maneira confiável e preditiva?
• As equipes em sua organização sabem como usar dados para testar hipóteses sobre seu produto e usuários?
• Essas equipes estão confiantes de que os dados validarão ou invalidarão com precisão suas hipóteses ou duvidam de sua relevância?

A qualidade de seus dados deve se encaixar em sua estrutura de governança de dados e impulsioná-lo para frente, não prejudicar outras atividades ou funções de negócios.

• “Entra lixo, sai lixo” ainda se aplica ao mundo dos dados.
• O uso de dados sofisticados pode se traduzir em um tempo de colocação no mercado mais rápido e crescimento de receita.
• O gerenciamento de dados menos intencional pode ser enganoso.
  • Por exemplo, dados duplicados podem aumentar artificialmente as métricas e inspirar um gerenciamento de recursos abaixo do ideal.
  • Inconsistências na nomenclatura de eventos e propriedades (sua taxonomia de dados) podem dificultar a identificação de fluxos de usuários comuns, prejudicando, assim, a capacidade de sua equipe de produto aprender com os usuários. Aprender como
• A governança de dados eficaz estabelece as bases para dados limpos e análises robustas que impulsionam o crescimento liderado pelo produto (PLG).

Não é incomum ter diferentes interpretações dos dados. Mas se as equipes estão constantemente duvidando da confiabilidade da análise, isso provavelmente significa que você tem dados de baixa qualidade, taxonomia inconsistente ou ferramentas de dados erradas para gerenciá-los.

8 maneiras de avaliar a qualidade de um determinado conjunto de dados

Descobrir a ideia de qualidade de dados da sua organização e as ferramentas certas é importante, mas você já pode estar preso em fluxos de trabalho abaixo do ideal com dados não confiáveis. Ao repensar sua abordagem organizacional e tentar avaliar a qualidade de um determinado conjunto de dados, use os oito métodos a seguir para determinar a qualidade de seus dados:

1. Descubra como a qualidade dos dados se relaciona com os objetivos da sua organização procurando precisão, integridade e consistência, bem como segurança e conformidade com a governança de dados.
2. Esforce-se por uma única fonte de verdade para priorizar os recursos com eficácia e evitar os custos de limpezas retroativas de dados.
3. Use uma plataforma de análise respeitável com um esquema subjacente bem estabelecido e integrações prontas para uso. Isso garantirá que você possa aproveitar todo o poder de diferentes canais com uma perspectiva holística, transparente e em tempo real.
4. Empregue abordagens multifuncionais como o Patreon para garantir que os dados sejam relevantes e persuasivos para todas as partes interessadas. Diferentes funções ou equipes avaliarão a qualidade dos dados no que se refere às suas próprias funções.
5. Você pode avaliar a relevância de seus dados examinando a frequência com que suas equipes os referenciam. Se for útil, eles o usarão.
6. Você também pode avaliar a qualidade dos dados por meio da economia e do tempo de atividade de seus sistemas de dados. A clareza e a consistência do seu esquema de dados também desempenham um papel.
7. A conversibilidade e visualização de dados também são considerações práticas importantes para garantir que suas equipes possam entender claramente as informações.
8. Em um ambiente de negócios em rápida mudança, certifique-se de que seus sistemas possam processar dados o mais próximo possível do tempo real. Isso permitirá a agilidade do produto e, em última análise, a sobrevivência do negócio.

Ao garantir que suas métricas sejam precisas e adequadamente contextualizadas, você cria as condições para informações consistentemente confiáveis.

Métricas comuns de qualidade de dados

À medida que avança na integração de dados em tempo real em uma plataforma analítica bem equipada e na conexão de estratégias de produtos à receita comercial, você precisará de métricas de qualidade de dados nas quais se basear:

• A frequência com que uma equipe se envolve com as métricas e os dados do produto pode refletir sua qualidade – se os dados forem úteis, eles continuarão voltando.
• O tempo de atividade/inatividade do sistema também reflete se você pode praticamente aproveitar os dados.
• O custo de manutenção desse sistema e seu ROI também são métricas relevantes.
• Você pode avaliar a qualidade dos dados de maneiras específicas da equipe .
  • Por exemplo, marketing e vendas podem olhar para as taxas de rejeição de e-mail porque não podem fazer seu trabalho se não conseguirem se comunicar com as pessoas.
• Erros ou omissões de dados (valores vazios) também refletem a qualidade dos dados.
• A conversibilidade dos dados — a facilidade de movê-los para diferentes formatos ou usos — é uma métrica relevante, assim como a capacidade de visualizá-los rapidamente.
• Um esquema de dados bem estabelecido é uma métrica de qualidade porque confusão e problemas com a qualidade dos dados podem resultar de um esquema subjacente alterado com muita frequência.

Práticas recomendadas de qualidade de dados

Com essas métricas para nos guiar, quais são algumas das melhores práticas?

Em teoria, as equipes precisam estar na mesma página e colaborar de forma eficaz. Na prática, eles devem estabelecer e entender seu esquema baseado em eventos e colocar em prática os recursos necessários para consultas de dados claras e em tempo real. Lembre-se: os dados precisam ser úteis.

• Gerentes de produto, engenheiros de diferentes equipes de desenvolvimento, designers e outras partes interessadas relevantes devem estar envolvidos em uma estratégia de gerenciamento e governança de dados desde o início.
• As estratégias de gerenciamento de dados devem definir os eventos relevantes para os KPIs de gerenciamento de produtos e contabilizar o rastreamento desses eventos. As métricas podem mudar ou expandir com o tempo, mas devem sempre mostrar relevância organizacional.
• O esquema baseado em eventos do Amplitude trata os dados como “eventos” ou qualquer ação ou interação do usuário que ocorra. Enquanto isso, “propriedades” são detalhes sobre esses usuários e eventos.
• Você não deve rastrear eventos automaticamente. A grande quantidade de tempo necessária para limpar uma enorme quantidade de dados não confiáveis ​​torna o rastreamento automático ineficiente e não confiável.
• O armazenamento em nuvem permite a consulta de dados em tempo real, e os armazéns de dados também são comumente usados. Ambos podem e devem ser sincronizados.

As melhores ferramentas de qualidade de dados

Você precisa das ferramentas de dados certas para validar suposições e desenvolver uma estratégia de produto. O software de gerenciamento de dados em tempo real garante dados completos, precisos, seguros, de alta qualidade e confiáveis.

Amplitude

Para facilitar o fluxo de dados para o Amplitude, nossos pipelines para ingestão de dados podem conectar dados móveis, web, back-end e de campanha - o primeiro passo para obter uma visão holística da experiência do cliente. Integrações prontas para uso nos principais aplicativos de nuvem e data warehouses (incluindo Snowflake), juntamente com APIs + SDKs, aceleram o processo de configuração. Por fim, nossa governança de dados permite que você defina condições para acumular apenas dados confiáveis ​​desde o início do processo.

Você desejará examinar comportamentos específicos do usuário para ver como eles esclarecem as necessidades do cliente. Lembre-se, qualidade de dados significa qualidade do produto. A resolução de identidade do Amplitude unifica os dados coletados em vários pontos de contato - quer isso signifique visualizações de mídia, inscrições, compras ou recibos de leitura - ao contrário das ferramentas de análise com um foco mais limitado.

Além disso, uma interface intuitiva e visualizações fáceis de entender podem tornar os dados acessíveis até mesmo para equipes não técnicas.

Outras ferramentas de qualidade de dados

Outras ferramentas de dados incluem:

• AccelData
• Ataccama One
• Olho grande
• informática
• monte carlo
• Serviços de Dados SAP

Saiba mais sobre essas e outras ferramentas de qualidade de dados em um site de análise de software como o Gartner.

Antes de construir, confie na sua fundação

A qualidade de dados ajuda sua organização a fazer o que deve fazer, muitas vezes capacitando vantagens competitivas significativas. A alta qualidade dos dados é mantida e realizada por meio de uma plataforma analítica acessível.

Dados confiáveis ​​eliminam as suposições das importantes decisões estratégicas que você precisa tomar. Uma plataforma de autoatendimento fácil de usar com as ferramentas certas pode capacitar suas equipes de produtos e dados em sua coleção de análises robustas e confiáveis.

Aumente o nível de sua estratégia de dados e conduza sua equipe a análises confiáveis ​​com o guia de rastreamento de eventos e dados comportamentais da Amplitude.