Действительно ли ваши данные надежны? 8 способов определить качество данных

Качество данных измеряет, насколько хорошо набор данных служит процессу принятия стратегических решений в бизнесе на основе точности, полноты и согласованности данных.

Как заметила в Amplify профессор бизнеса из Гарварда Мелисса Перри, получение данных посредством исследования пользователей признано важным инструментом для бизнеса. Продуктовые команды выигрывают, когда обрабатывают огромные объемы данных и выясняют, как выделиться. Перри сказал: «Нам следует обратить внимание на множество исследований клиентов и пользователей, влияние технологий, пользовательские данные, исследования рынка и данные, финансовые данные и влияние на продажи».

Данные в режиме реального времени и опыт работы с данными необходимы для определения правильной стратегии продукта, ее запуска и управления быстрым ростом. Перри продолжил: «Многие организации и многие люди просто делают предположения и делают то, что, по их мнению, должно быть следующим, вместо того, чтобы тратить время на то, чтобы действительно обработать все эти цифры и выяснить, что будет дальше».

Очевидно, что данные неотделимы от хорошо спроектированного продукта и прибыльного бизнеса, поэтому вам необходимо убедиться, что качество ваших данных соответствует поставленной задаче.

Что такое качество данных?

Качество данных измеряет эффективность ваших данных на основе различных факторов, таких как точность, полнота и непротиворечивость . Однако ваша мера качества данных должна быть специфичной для вашего продукта и бизнес-целей.

Для начала задайте себе следующие вопросы:

• Вписываются ли ваши данные в четко определенную и поддерживаемую систему?
• Позволяет ли это вам достигать ключевых целей надежным и предсказуемым способом?
• Знают ли команды в вашей организации, как использовать данные для проверки гипотез о вашем продукте и пользователях?
• Уверены ли эти команды в том, что данные точно подтвердят или опровергнут их гипотезы, или они сомневаются в их актуальности?

Качество ваших данных должно соответствовать вашей системе управления данными и продвигать вас вперед, а не отвлекать от других видов деятельности или бизнес-функций.

• «Мусор на входе, мусор на выходе» по-прежнему применим к миру данных.
• Использование сложных данных может привести к более быстрому выходу на рынок и росту доходов.
• Менее преднамеренное управление данными может ввести в заблуждение.
  • Например, дублирующиеся данные могут искусственно завышать показатели и способствовать неоптимальному управлению ресурсами.
  • Несоответствия в именовании событий и свойств (вашей таксономии данных) могут затруднить идентификацию общих пользовательских потоков, что ухудшит способность вашей группы разработчиков учиться у пользователей. Узнайте, как
• Эффективное управление данными закладывает основу для чистых данных и надежной аналитики, которые стимулируют рост, ориентированный на продукт (PLG).

Нет ничего необычного в том, чтобы иметь разные интерпретации данных. Но если команды постоянно сомневаются в достоверности аналитики, это, вероятно, означает, что у вас есть некачественные данные, непоследовательная таксономия или неправильные инструменты обработки данных.

8 способов оценить качество данного набора данных

Выяснение представления вашей организации о качестве данных и правильных инструментах важно, но вы уже можете застрять в неоптимальных рабочих процессах с ненадежными данными. Когда вы переосмыслите свой организационный подход и попытаетесь оценить качество данного набора данных, используйте следующие восемь методов для определения качества ваших данных:

1. Выясните, как качество данных связано с целями вашей организации, обращая внимание на точность, полноту и согласованность, а также безопасность и соответствие требованиям управления данными.
2. Стремитесь к единому источнику достоверной информации, чтобы эффективно расставлять приоритеты для ресурсов и избегать затрат на очистку данных задним числом.
3. Используйте авторитетную аналитическую платформу с хорошо зарекомендовавшей себя базовой схемой и готовыми интеграциями. Это гарантирует, что вы сможете использовать всю мощь различных каналов с целостной и прозрачной перспективой в реальном времени.
4. Используйте межфункциональные подходы, такие как Patreon, чтобы данные были актуальными и убедительными для всех заинтересованных сторон. Различные роли или команды будут оценивать качество данных, поскольку оно относится к их собственным функциям.
5. Вы можете оценить актуальность своих данных, изучив, как часто ваши команды ссылаются на них. Если это полезно, они будут использовать это.
6. Вы также можете оценить качество данных по рентабельности и времени безотказной работы ваших систем данных. Ясность и последовательность вашей схемы данных также играют роль.
7. Преобразование данных и визуализация также являются важными практическими соображениями, чтобы ваши команды могли четко понимать информацию.
8. В быстро меняющейся бизнес-среде убедитесь, что ваши системы могут обрабатывать данные как можно ближе к реальному времени. Это обеспечит гибкость продукта и, в конечном счете, выживание бизнеса.

Убедившись, что ваши показатели точны и должным образом контекстуализированы, вы создаете условия для неизменно надежной информации.

Общие показатели качества данных

По мере того, как вы продвигаетесь к интеграции данных в режиме реального времени в хорошо оснащенную аналитическую платформу и связываете стратегии продукта с доходами бизнеса, вам понадобятся показатели качества данных, на которые можно положиться:

• Частота , с которой команда взаимодействует с показателями продукта и данными, может отражать его качество — если данные полезны, они будут возвращаться снова и снова.
• Время безотказной работы/простоя системы также отражает возможность практического использования данных.
• Стоимость обслуживания этой системы и ее окупаемость также являются важными показателями.
• Вы можете оценить качество данных специфичными для команды способами .
  • Например, отделы маркетинга и продаж могут следить за показателями отказов электронной почты, потому что они не могут выполнять свою работу, если не могут достучаться до людей.
• Ошибки или пропуски данных (пустые значения) также отражают качество данных.
• Конвертируемость данных — насколько легко перемещать данные в другие форматы или использовать — является важной метрикой, равно как и способность быстро их визуализировать .
• Хорошо зарекомендовавшая себя схема данных является показателем качества, поскольку путаница и проблемы с качеством данных могут возникнуть из-за слишком частого изменения базовой схемы.

Рекомендации по обеспечению качества данных

С этими показателями, которые помогут нам, каковы некоторые лучшие практики?

Теоретически, команды должны быть на одной волне и эффективно сотрудничать. На практике они должны установить и понять свою схему, основанную на событиях, и выделить ресурсы, необходимые для четких запросов данных в режиме реального времени. Помните: данные должны быть полезными.

• Менеджеры по продукту, инженеры из разных команд разработчиков, дизайнеры и другие заинтересованные стороны должны быть вовлечены в стратегию управления данными и руководства на раннем этапе.
• Стратегии управления данными должны определять события, относящиеся к KPI управления продуктом, и учитывать отслеживание этих событий. Показатели могут меняться или расширяться со временем, но они всегда должны отражать организационную значимость.
• Основанная на событиях схема Amplitude рассматривает данные как «события» или любое происходящее действие или взаимодействие пользователя. Между тем, «свойства» — это сведения об этих пользователях и событиях.
• Вы не должны автоматически отслеживать события. Огромное количество времени, необходимое для очистки огромного количества ненадежных данных, делает автоматическое отслеживание неэффективным и ненадежным.
• Облачное хранилище позволяет запрашивать данные в режиме реального времени, также широко используются хранилища данных. Оба могут и должны быть синхронизированы.

Лучшие инструменты качества данных

Вам нужны правильные инструменты данных для проверки предположений и разработки стратегии продукта. Программное обеспечение для управления данными в режиме реального времени обеспечивает получение полных, точных, безопасных, высококачественных и достоверных данных.

Амплитуда

Чтобы вам было проще передавать данные в Amplitude, наши конвейеры для приема данных могут объединять мобильные данные, веб-сайты, серверную часть и данные кампаний — это первый шаг к получению целостного представления о клиентском опыте. Интеграция «под ключ» в основные облачные приложения и хранилища данных (включая Snowflake), а также API и SDK ускоряют процесс установки. Наконец, наше управление данными позволяет вам устанавливать условия, чтобы вы собирали достоверные данные только с самого начала процесса.

Вы захотите изучить конкретное поведение пользователей, чтобы увидеть, как они освещают потребности клиентов. Помните, что качество данных означает качество продукта. Разрешение идентификационных данных Amplitude объединяет данные, собранные в нескольких точках взаимодействия — будь то просмотры медиа, подписки, покупки или отчеты о прочтении — в отличие от инструментов аналитики с более ограниченным фокусом.

Кроме того, интуитивно понятный интерфейс и простая для понимания визуализация могут сделать данные доступными даже для нетехнических групп.

Другие инструменты качества данных

Другие инструменты данных включают в себя:

• AccelData
• Атаккама Один
• Большой глаз
• Информатика
• Монте-Карло
• Службы данных SAP

Узнайте больше об этих и других инструментах контроля качества данных на сайте обзора программного обеспечения, таком как Gartner.

Прежде чем строить, доверьтесь своему фундаменту

Качество данных помогает вашей организации делать то, для чего она предназначена, часто предоставляя значительные конкурентные преимущества. Высокое качество данных поддерживается и реализуется с помощью доступной аналитической платформы.

Надежные данные избавляют вас от догадок при принятии важных стратегических решений. Простая в использовании платформа самообслуживания с правильными инструментами может расширить возможности ваших групп по продуктам и данным в сборе надежной и надежной аналитики.

Усовершенствуйте свою стратегию обработки данных и приведите свою команду к надежной аналитике с помощью Руководства по поведенческим данным и отслеживанию событий от Amplitude.