Când datele merg prost: Cum să îmbunătățiți calitatea datelor?

Corelația dintre calitatea datelor și luarea deciziilor este evidentă. Gunoi intră, gunoi afară, îți amintești? Atunci când organizațiilor nu le pasă de calitatea datelor (DQ), le poate juca un truc crud. Gestionarea problemelor cauzate de date proaste poate costa o companie între 15% și 25% din veniturile sale anuale. Ca să nu mai vorbim de faptul că calitatea slabă a datelor împiedică eforturile de transformare digitală ale organizației.

Un depozit de date nu este un coș de gunoi. Ar trebui să conțină numai date semnificative care sunt valoroase pentru afacerea dvs. Făcând o gunoială din depozitul dvs. de date, pierdeți bani pe stocarea datelor de greutate necorespunzătoare de care nu puteți profita pentru a vă stimula afacerea.

Cum să transformi această pierdere într-un profit și să folosești calitatea datelor ca un avantaj competitiv care îți va remodela poziția între rivali? Am enumerat problemele obișnuite cu care vă puteți confrunta atunci când vă ocupați de date și am subliniat modalitățile de îmbunătățire a calității datelor.

Șase probleme posibile cu care vă puteți confrunta în drumul spre îmbunătățirea calității datelor

Datele au caracteristici speciale de calitate – completitudine, validitate, unicitate, consecvență, actualitate și acuratețe. Există o serie de probleme legate de ele. DQ prost are ca rezultat:

• Silozuri de date . Potrivit lui McKinsey, mai multe lacuri de date și depozite fără un model comun de date sunt una dintre provocările de top la nivel de întreprindere. Chiar dacă aveți un singur depozit, rularea unei analize devine supărătoare atunci când datele dvs. sunt împrăștiate în mai multe sisteme de întreprindere.
• Erorile umane . Când clienții sau angajații fac greșeli de tipar, cum ar fi scrierea „Minesota” în loc de „Minnesota” atunci când introduc informații manual, obțineți date care nu reprezintă realitatea.
• Date duplicate . Când un angajat introduce datele clienților în CRM-ul tău, iar altul înregistrează aceleași date despre clienți într-un alt sistem, ajungi să ai duplicate. Dacă nu sunt complet identice, atunci există o problemă: care este de încredere?
• Date nevalide . Analiza nu are sens dacă obțineți orice date în loc de datele de care aveți nevoie. Un exemplu al acestei erori este atunci când câmpul nume este completat cu nume de familie. Imaginați-vă că aveți o masă întreagă de Smiths când trebuie să determinați care dintre obișnuiții tăi merită o reducere personală.
• Valori lipsă . Datele lipsă sunt inacceptabile pentru procedurile statistice. Dacă unele câmpuri obligatorii nu sunt completate, nu puteți analiza datele și nu puteți lua măsuri. De exemplu, dacă colectați date despre vârsta și sexul cumpărătorilor dvs. într-un sondaj de satisfacție a clienților, unii dintre aceștia ar putea să nu dezvăluie sexul lor dacă sunt oferite doar opțiunile „feminin” și „bărbați”. Acest lucru poate fi legat de tinerii care se identifică ca non-binari, queer etc.
• Formate de date inconsecvente . S-ar putea să simți că treci prin iad când trebuie să te ocupi de date introduse în stilurile europene și americane.

Datele de înaltă calitate facilitează guvernarea datelor. Și dacă puteți gestiona cu încredere datele, puteți gestiona cu încredere întreaga companie. De aceea, creșterea DQ este una dintre prioritățile de top pentru următoarele 6-12 luni pentru 91% dintre organizații. Dacă încă nu sunteți hotărât cu privire la cât de curând ar trebui să începeți să vă remediați DQ-ul, acesta este semnul dvs. să nu îl amânați până mâine.

Cum să atenuați problemele de calitate a datelor: îmbrățișați tehnologiile de ultimă generație

Înainte de a răspunde la întrebarea cum să îmbunătățiți calitatea datelor, mai întâi trebuie să vă dați seama cum să îmbunătățiți gestionarea datelor. Concentrați-vă atenția și bugetul pe adoptarea de noi tehnologii. Există cel puțin două posibilități pentru a vă facilita călătoria de îmbunătățire a calității datelor:

• Profitați de automatizare pentru a elimina erorile umane . De exemplu, adoptarea automatizării proceselor robotizate (RPA) vă eliberează angajații de operațiuni monotone și repetitive, șterge posibilitatea erorilor umane și reduce costul procesării datelor cu până la 80%. De exemplu, cu RPA, puteți converti cu ușurință toate datele într-un singur format, verificați absența sau prezența datelor, actualitatea acestora etc., deoarece toate aceste acțiuni pot fi reduse la un algoritm clar realizat de un bot. În plus, în industriile foarte reglementate, cum ar fi asistența medicală, automatizarea îmbunătățește conformitatea cu numeroase protocoale (HIPAA, PSQIA, GDPR etc.) și, astfel, ajută la crearea unei experiențe mai bune pentru pacient.
• Folosiți Business Intelligence (BI) pentru a avea o viziune cuprinzătoare asupra calității datelor dvs. Trebuie să vă evaluați în mod regulat datele pentru a vă asigura că informațiile sunt încă de încredere.

Cooperarea cu analiști BI experimentați este esențială. Ele vă ajută să vă dați seama la ce întrebări trebuie să răspundeți, ce poveste doriți să spuneți cu datele dvs. și să creați un tablou de bord personalizat pe baza acestor informații.

— Ivan Dubouski, șeful echipei de Business Intelligence, *instinctools

Un tablou de bord generic poate arăta în ce măsură datele îndeplinesc cerințele de calitate a datelor. Potrivit Gartner, urmărirea calității datelor ajută la îmbunătățirea acestora cu 60%.

De asemenea, puteți oferi oamenilor de știință și inginerilor dvs. de date tablouri de bord mai granulare care vizualizează poveștile problemelor care stau la baza problemelor majore de calitate a datelor.

Utilizați serviciile de consultanță BI pentru a decide de unde să începeți călătoria pentru îmbunătățirea calității datelor și pentru a identifica tehnologiile adecvate care să vă ajute pe parcurs.

Cum să dezvoltați o strategie robustă de îmbunătățire a calității datelor

Inițiativele unice și acțiunile ad-hoc tratează simptomele, nu boala. Aveți nevoie de ajustări strategice pe termen lung pentru a vă oferi personalului o analiză avansată la toate nivelurile organizației. De aceea, înainte de a intra într-o inițiativă DQ, creați o strategie de calitate a datelor (DQS). Am enumerat șase elemente vitale ale acesteia.

1. Faceți un inventar al datelor dvs. și descrieți problemele

Dezvoltarea unei viziuni comune asupra calității datelor pentru angajații din diferite departamente este esențială. Pentru a o realiza, răspunde la întrebări de bază precum: Câte date ai? Ce tipuri de date colectați și stocați? Câte erori există în date? Ce fel de erori sunt acestea?

2. Dezvoltați-vă cerințele și obiectivele

În această etapă, ar trebui să identificați părțile interesate ale viitorului proces de îmbunătățire a calității datelor. Cu cât mai mulți experți pot evalua datele din diferite perspective, cu atât mai precis puteți defini cerințele și aspirațiile DQ pentru organizația dvs. și modalitățile de îmbunătățire a calității datelor.

Se poate dovedi că compania dumneavoastră are nevoie de un angajat dedicat care va evalua calitatea datelor în funcție de parametrii cheie – un administrator de date. Ei sunt responsabili pentru datele pe care le păstrați în organizația dvs., aplică regulile interne privind modul în care datele pot fi utilizate și urmăresc mișcarea datelor în interiorul companiei. Misiunea unui administrator de date este de a coordona toate procesele și deciziile care decurg din DQS.

Nu uitați să setați o cronologie aproximativă pentru implementarea unui plan de îmbunătățire a calității datelor, deoarece depinde de dimensiunea organizației dvs.

3. Stabiliți priorități pentru diferite seturi de date

Lucrul la calitatea datelor clienților și a datelor interne ale companiei simultan este grozav. Dar dacă bugetul dvs. este limitat, trebuie să alegeți îmbunătățirea a căror date este prioritatea pentru succesul și creșterea afacerii dvs. Prin îmbunătățirea calității datelor referitoare la informațiile personale ale clienților, le puteți personaliza experiența și crește satisfacția clienților. Cu toate acestea, reînnoirea datelor interne ale organizației vă poate aduce la fel de multe beneficii. Având date de înaltă calitate despre personalul dvs., puteți dezvălui pe deplin potențialul și talentele angajaților dvs. și puteți descoperi cum să optimizați procesele din cadrul unei companii.

4. Selectați tehnologii și instrumente pentru a îmbunătăți calitatea datelor

Având în vedere numărul mare de oferte de pe piață, se dovedește a fi consumator de timp și dificil să le comparați caracteristicile, costurile de licență, opțiunile de plată etc. Luați în considerare că, dacă sunteți împovărat de software învechit, sarcina devine mai complicată pe măsură ce vă poate fi nevoie să-l modernizeze.

Adoptarea noilor tehnologii și instrumente poate necesita mai multe cunoștințe din interior decât era de așteptat inițial, așa că alegeți parteneri tehnologici care sunt vechi în gestionarea problemelor de date.

5. Identificați rolurile și responsabilitățile părților interesate

În această etapă, vă stabiliți sarcinile atribuite unui administrator de date, inginer de date, analist de afaceri, directori, etc. Pentru ca barca strategiei dvs. de îmbunătățire a calității datelor să navigheze fără probleme, aveți nevoie de mai multe mâini care vâsle în aceeași direcție. Un administrator de date poate urmări standardele de calitate a datelor în întreaga organizație și în special proiecte, analiștii de afaceri prioritizează sarcinile din perspectiva beneficiilor de afaceri, iar membrii C-suite iau decizii finale cu privire la acțiunile care ar trebui luate.

6. Setați KPI-uri pentru a evalua progresul

Ce grad de calitate a datelor vrei să obții în șase luni, într-un an? Cât timp le poate dura angajaților tăi să corecteze erori de diferite tipuri? În ce măsură vă așteptați să le reduceți? Un analist de afaceri experimentat vă poate ajuta să determinați KPI realiști pentru organizația dvs.

Când perioada de timp pe care ați desemnat-o ca etalon de referință a trecut, analizați rezultatele obținute, revizuiți strategia de îmbunătățire a calității datelor și modificați-o dacă este necesar.

Schița planului de îmbunătățire a calității datelor poate arăta astfel.

Curățați calea pentru o analiză precisă a datelor și informații autentice

Calitatea datelor pe care le procesați determină cât de valoroase vor fi informațiile. Într-un fel, fără analize avansate, o organizație este lipsită de un viitor, cel puțin unul, care este luminos și prosper.

Puteți rezolva parțial și temporar problemele de calitate a datelor de ardere prin adoptarea tehnologiilor moderne. Dar este ca și cum ai stinge un foc într-o cameră când o clădire întreagă este cuprinsă de flăcări. Crearea unui plan de îmbunătățire a calității datelor este o modalitate sigură de a identifica ce trebuie să faceți cu datele dvs. pentru a le îmbunătăți calitatea, cum să le faceți, cine este responsabil de proces și de a urmări progresul pentru a analiza când puteți obține un rezultat așteptat.

Articolul a fost publicat inițial aici.