ข้อมูลของคุณเชื่อถือได้จริงหรือ? 8 วิธีในการพิจารณาคุณภาพของข้อมูล

คุณภาพของข้อมูลจะวัดว่าชุดข้อมูลทำหน้าที่ในกระบวนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ของธุรกิจได้ดีเพียงใด โดยพิจารณาจากความถูกต้อง ความสมบูรณ์ และความสอดคล้องของข้อมูล

Melissa Perri ศาสตราจารย์ด้านธุรกิจของ Harvard ตั้งข้อสังเกตที่ Amplify การได้รับข้อมูลผ่านการวิจัยผู้ใช้ถือเป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับธุรกิจ ทีมผลิตภัณฑ์จะชนะเมื่อพวกเขารับข้อมูลจำนวนมหาศาลและหาวิธีสร้างความแตกต่างให้ตนเอง Perri กล่าวว่า "สิ่งที่เราควรพิจารณาคือการวิจัยลูกค้าและผู้ใช้จำนวนมาก นัยทางเทคโนโลยี ข้อมูลผู้ใช้ การวิจัยตลาดและข้อมูล ข้อมูลทางการเงิน และนัยเกี่ยวกับการขาย"

จำเป็นต้องมีข้อมูลแบบเรียลไทม์และความเชี่ยวชาญด้านข้อมูลเพื่อกำหนดกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสม ทำให้เคลื่อนไหว และจัดการการเติบโตอย่างรวดเร็ว Perri กล่าวต่อว่า “องค์กรจำนวนมากและผู้คนจำนวนมากจะกระโดดเข้าสู่สมมติฐานและอะไรก็ตามที่พวกเขาคิดว่าควรเป็นสิ่งต่อไป แทนที่จะเอาเวลามาขบเคี้ยวตัวเลขเหล่านี้จริง ๆ แล้วคิดว่าอะไรจะเกิดขึ้นต่อไป”

เห็นได้ชัดว่าข้อมูลไม่สามารถแยกออกจากผลิตภัณฑ์ที่ออกแบบอย่างดีและธุรกิจที่ทำกำไรได้ ดังนั้นคุณต้องแน่ใจว่าคุณภาพข้อมูลของคุณเหมาะสมกับงาน

คุณภาพข้อมูลคืออะไร?

คุณภาพของข้อมูลจะวัดประสิทธิภาพของข้อมูลโดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น ความถูกต้อง ความสมบูรณ์ และความสอดคล้อง อย่างไรก็ตาม การ วัดคุณภาพข้อมูลของคุณควรเจาะจงสำหรับเป้าหมายผลิตภัณฑ์และธุรกิจของคุณ

ในการเริ่มต้น ให้ถามตัวเองด้วยคำถามเหล่านี้:

• ข้อมูลของคุณเหมาะสมกับระบบที่กำหนดและดูแลอย่างดีหรือไม่?
• ช่วยให้คุณบรรลุวัตถุประสงค์หลักได้อย่างน่าเชื่อถือและคาดการณ์ได้หรือไม่?
• ทีมในองค์กรของคุณรู้วิธีใช้ข้อมูลเพื่อทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และผู้ใช้ของคุณหรือไม่
• ทีมเหล่านี้มั่นใจหรือไม่ว่าข้อมูลจะตรวจสอบความถูกต้องหรือทำให้สมมติฐานของตนเป็นโมฆะ หรือพวกเขาสงสัยความเกี่ยวข้องหรือไม่

คุณภาพข้อมูลของคุณควรเหมาะสมกับกรอบการกำกับดูแลข้อมูลและขับเคลื่อนคุณไปข้างหน้า ไม่เบี่ยงเบนกิจกรรมหรือหน้าที่ทางธุรกิจอื่นๆ

• “ขยะเข้าขยะออก” ยังคงใช้กับโลกของข้อมูล
• การใช้ข้อมูลที่ซับซ้อนสามารถแปลไปสู่การเติบโตของตลาดและรายได้ที่เร็วขึ้น
• การจัดการข้อมูลโดยเจตนาน้อยกว่าอาจทำให้เข้าใจผิดได้
  • ตัวอย่างเช่น ข้อมูลที่ซ้ำกันอาจทำให้เมตริกสูงเกินจริงและกระตุ้นให้เกิดการจัดการทรัพยากรที่ไม่เหมาะสม
  • ความไม่สอดคล้องกันในการตั้งชื่อเหตุการณ์และคุณสมบัติ (อนุกรมวิธานข้อมูลของคุณ) อาจทำให้ยากต่อการระบุโฟลว์ของผู้ใช้ทั่วไป จึงทำให้ความสามารถของทีมผลิตภัณฑ์ในการเรียนรู้จากผู้ใช้ลดลง เรียนรู้วิธีการ
• การกำกับดูแลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเป็นรากฐานสำหรับข้อมูลที่สะอาดและการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่งซึ่งขับเคลื่อนการเติบโตที่นำโดยผลิตภัณฑ์ (PLG)

ไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะมีการตีความข้อมูลที่แตกต่างกัน แต่ถ้าทีมต่างคาดเดาความน่าเชื่อถือของการวิเคราะห์อยู่ตลอดเวลา อาจหมายความว่าคุณมีข้อมูลคุณภาพต่ำ อนุกรมวิธานที่ไม่สอดคล้องกัน หรือเครื่องมือข้อมูลที่ไม่ถูกต้องในการจัดการ

8 วิธีในการประเมินคุณภาพของชุดข้อมูลที่กำหนด

การค้นหาแนวคิดขององค์กรของคุณเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูลและเครื่องมือที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญ แต่คุณอาจติดอยู่ในเวิร์กโฟลว์ที่ไม่เหมาะสมด้วยข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถืออยู่แล้ว เมื่อคุณคิดใหม่เกี่ยวกับวิธีการขององค์กรและพยายามประเมินคุณภาพของชุดข้อมูลที่กำหนด ให้ใช้ 8 วิธีต่อไปนี้เพื่อกำหนดคุณภาพข้อมูลของคุณ:

1. พิจารณาว่าคุณภาพของข้อมูลเกี่ยวข้องกับเป้าหมายขององค์กรของคุณอย่างไร โดยมองหาความถูกต้อง ครบถ้วน และความสม่ำเสมอ ตลอดจนความปลอดภัยและการปฏิบัติตามการกำกับดูแลข้อมูล
2. พยายามค้นหาแหล่งข้อมูลเดียวเพื่อจัดลำดับความสำคัญของทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพและหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายในการล้างข้อมูลย้อนหลัง
3. ใช้แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ที่มีชื่อเสียงพร้อมสคีมาพื้นฐานและการผสานรวมแบบครบวงจร สิ่งนี้จะช่วยให้แน่ใจว่าคุณสามารถใช้พลังของช่องทางต่างๆ ได้อย่างเต็มที่ด้วยมุมมองแบบเรียลไทม์ แบบองค์รวม และโปร่งใส
4. ใช้วิธีการข้ามสายงานเช่น Patreon เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความเกี่ยวข้องและโน้มน้าวใจผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมด บทบาทหรือทีมที่แตกต่างกันจะประเมินคุณภาพข้อมูลตามที่เกี่ยวข้องกับหน้าที่ของตนเอง
5. คุณสามารถวัดความเกี่ยวข้องของข้อมูลได้โดยตรวจสอบว่าทีมของคุณอ้างอิงบ่อยเพียงใด ถ้ามีประโยชน์ก็จะใช้
6. คุณยังสามารถประเมินคุณภาพของข้อมูลผ่านประสิทธิภาพด้านต้นทุนและเวลาทำงานของระบบข้อมูลของคุณ ความชัดเจนและความสอดคล้องของสคีมาข้อมูลของคุณก็มีบทบาทเช่นกัน
7. ความสามารถในการแปลงข้อมูลและการแสดงภาพเป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน เพื่อให้แน่ใจว่าทีมของคุณสามารถเข้าใจข้อมูลได้อย่างชัดเจน
8. ในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบของคุณสามารถประมวลผลข้อมูลได้ใกล้เคียงกับเวลาจริงมากที่สุด ซึ่งจะช่วยให้ผลิตภัณฑ์มีความคล่องตัวและท้ายที่สุดแล้วธุรกิจจะอยู่รอดได้

การทำให้เมตริกของคุณถูกต้องและปรับบริบทได้อย่างเหมาะสม คุณจะสร้างเงื่อนไขสำหรับข้อมูลที่เชื่อถือได้อย่างสม่ำเสมอ

เมตริกคุณภาพข้อมูลทั่วไป

เมื่อคุณก้าวไปสู่การผสานรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์เข้ากับแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ที่มีอุปกรณ์ครบครันและเชื่อมโยงกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์เข้ากับรายได้จากธุรกิจ คุณจะต้องใช้เมตริกคุณภาพข้อมูลเพื่อพึ่งพา:

• ความถี่ ที่ทีมมีส่วนร่วมกับเมตริกและข้อมูลของผลิตภัณฑ์สามารถสะท้อนถึงคุณภาพของข้อมูลได้ หากข้อมูลนั้นมีประโยชน์ พวกเขาจะกลับมาอีกเรื่อยๆ
• เวลาทำงาน/หยุดทำงานของระบบ ยังสะท้อนให้เห็นว่าคุณสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้จริงหรือไม่
• ค่าใช้จ่าย ในการบำรุงรักษาระบบนั้นและ ROI ก็เป็นตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องเช่นกัน
• คุณสามารถประเมินคุณภาพข้อมูล ด้วยวิธีเฉพาะทีม
  • ตัวอย่างเช่น การตลาดและการขายอาจดูที่อัตราการตีกลับของอีเมล เนื่องจากพวกเขาไม่สามารถทำงานของตนได้หากไม่สามารถเข้าถึงผู้คนได้
• ข้อผิดพลาดหรือการละเว้นข้อมูล (ค่าว่าง) ยังสะท้อนถึงคุณภาพของข้อมูลด้วย
• ความสามารถใน การแปลงข้อมูล —ความง่ายเพียงใดในการย้ายข้อมูลไปยังรูปแบบหรือการใช้งานที่แตกต่างกัน—เป็นเมตริกที่เกี่ยวข้อง เช่นเดียวกับ ความสามารถในการแสดงภาพ อย่างรวดเร็ว
• สคีมาข้อมูลที่ ดีเป็นตัวชี้วัดคุณภาพ เนื่องจากความสับสนและปัญหาเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูลอาจเป็นผลมาจากสคีมาพื้นฐานที่เปลี่ยนแปลงบ่อยเกินไป

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูล

ด้วยเมตริกเหล่านั้นที่จะแนะนำเรา แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดมีอะไรบ้าง

ในทางทฤษฎี ทีมจำเป็นต้องเข้าใจตรงกันและทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพ ในทางปฏิบัติ พวกเขาควรสร้างและทำความเข้าใจสคีมาตามเหตุการณ์ และวางทรัพยากรที่จำเป็นสำหรับการสืบค้นข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่ชัดเจน ข้อควรจำ: ข้อมูลต้องมีประโยชน์

• ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ วิศวกรจากทีมพัฒนาต่างๆ นักออกแบบ และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่เกี่ยวข้องอื่นๆ ควรมีส่วนร่วมในกลยุทธ์การจัดการข้อมูลและการกำกับดูแลตั้งแต่เนิ่นๆ
• กลยุทธ์การจัดการข้อมูลควรกำหนดเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับ KPI การจัดการผลิตภัณฑ์และบัญชีสำหรับการติดตามเหตุการณ์เหล่านี้ เมตริกอาจเปลี่ยนแปลงหรือขยายเมื่อเวลาผ่านไป แต่ควรแสดงความเกี่ยวข้องขององค์กรเสมอ
• สคีมาตามเหตุการณ์ของ Amplitude ถือว่าข้อมูลเป็น "เหตุการณ์" หรือการกระทำหรือการโต้ตอบของผู้ใช้ใดๆ ที่เกิดขึ้น ในขณะเดียวกัน "คุณสมบัติ" คือรายละเอียดเกี่ยวกับผู้ใช้และกิจกรรมเหล่านั้น
• คุณไม่ควรติดตามกิจกรรมอัตโนมัติ เวลาจำนวนมากที่ต้องใช้ในการล้างข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถือจำนวนมหาศาลทำให้การติดตามอัตโนมัติไม่มีประสิทธิภาพและไม่น่าเชื่อถือ
• ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์เปิดใช้งานการสืบค้นข้อมูลตามเวลาจริง และคลังข้อมูลยังใช้กันทั่วไป ทั้งสองสามารถและควรซิงค์

เครื่องมือคุณภาพข้อมูลที่ดีที่สุด

คุณต้องมีเครื่องมือข้อมูลที่ถูกต้องเพื่อตรวจสอบสมมติฐานและพัฒนากลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ ซอฟต์แวร์การจัดการข้อมูลตามเวลาจริงช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่สมบูรณ์ ถูกต้อง ปลอดภัย มีคุณภาพสูง และเชื่อถือได้

แอมพลิจูด

เพื่อให้คุณสตรีมข้อมูลไปยัง Amplitude ได้ง่าย ไปป์ไลน์สำหรับการนำเข้าข้อมูลของเราสามารถเชื่อมต่อมือถือ เว็บ แบ็คเอนด์ และข้อมูลแคมเปญ ซึ่งเป็นขั้นตอนแรกในการรับมุมมองแบบองค์รวมของประสบการณ์ลูกค้า การผสานรวมแบบเบ็ดเสร็จเข้ากับแอประบบคลาวด์และคลังข้อมูลที่สำคัญ (รวมถึง Snowflake) พร้อมด้วย API และ SDK ช่วยเร่งกระบวนการตั้งค่า ประการสุดท้าย การกำกับดูแลข้อมูลของเราช่วยให้คุณสามารถกำหนดเงื่อนไข ดังนั้นคุณจึงสะสมเฉพาะข้อมูลที่น่าเชื่อถือตั้งแต่เริ่มต้นกระบวนการเท่านั้น

คุณจะต้องตรวจสอบพฤติกรรมเฉพาะของผู้ใช้เพื่อดูว่าพฤติกรรมเหล่านั้นตอบสนองความต้องการของลูกค้าอย่างไร โปรดจำไว้ว่าคุณภาพของข้อมูลหมายถึงคุณภาพของผลิตภัณฑ์ ความละเอียดข้อมูลประจำตัวของ Amplitude รวมข้อมูลที่เก็บรวบรวมจากจุดสัมผัสหลายจุด—ไม่ว่าจะหมายถึงการดูสื่อ การลงชื่อสมัครใช้ การซื้อ หรือการรับการอ่าน—ซึ่งแตกต่างจากเครื่องมือวิเคราะห์ที่มีการโฟกัสที่จำกัดมากกว่า

นอกจากนี้ อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและการแสดงภาพที่เข้าใจง่ายยังทำให้เข้าถึงข้อมูลได้แม้กับทีมที่ไม่มีความรู้ด้านเทคนิค

เครื่องมือคุณภาพข้อมูลอื่นๆ

เครื่องมือข้อมูลอื่นๆ ได้แก่:

• แอคเซลดาต้า
• อตัคคามะหนึ่ง
• บิ๊กอาย
• อินฟอร์มาติกา
• มอนติคาร์โล
• บริการข้อมูลของ SAP

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องมือเหล่านี้และเครื่องมือคุณภาพข้อมูลอื่นๆ ในไซต์ตรวจสอบซอฟต์แวร์ เช่น Gartner

ก่อนที่คุณจะสร้าง ให้วางใจรากฐานของคุณ

คุณภาพของข้อมูลช่วยให้องค์กรของคุณทำในสิ่งที่ควรจะทำ ซึ่งมักจะทำให้ได้เปรียบในการแข่งขันที่สำคัญ ข้อมูลคุณภาพสูงจะได้รับการดูแลและรับรู้ผ่านแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ที่เข้าถึงได้

ข้อมูลที่น่าเชื่อถือช่วยขจัดการคาดเดาออกจากการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญที่คุณต้องทำ แพลตฟอร์มแบบบริการตนเองที่ใช้งานง่ายพร้อมเครื่องมือที่เหมาะสมสามารถเสริมพลังให้กับทีมผลิตภัณฑ์และข้อมูลของคุณในการรวบรวมการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้

ยกระดับกลยุทธ์ข้อมูลของคุณและนำทีมของคุณไปสู่การวิเคราะห์ที่น่าเชื่อถือด้วยข้อมูลพฤติกรรมและคู่มือการติดตามเหตุการณ์ของ Amplitude