Verileriniz Gerçekten Güvenilir mi? Veri Kalitesini Belirlemenin 8 Yolu

Veri kalitesi, bir veri setinin bir işletmenin stratejik karar verme sürecine veri doğruluğu, eksiksizliği ve tutarlılığına dayalı olarak ne kadar iyi hizmet ettiğini ölçer.

Harvard işletme profesörü Melissa Perri'nin Amplify'da gözlemlediği gibi, kullanıcı araştırması yoluyla veri elde etmek işletmeler için önemli bir araç olarak kabul ediliyor. Ürün ekipleri, büyük miktarda veri aldıklarında ve kendilerini nasıl farklılaştıracaklarını bulduklarında kazanır. Perri, "Bakmamız gereken tonlarca müşteri ve kullanıcı araştırması, teknoloji çıkarımları, kullanıcı verileri, pazar araştırması ve verileri, finansal veriler ve satışlar üzerindeki etkiler."

Doğru ürün stratejisini belirlemek, harekete geçirmek ve hızlı büyümeyi yönetmek için gerçek zamanlı veri ve veri uzmanlığı gerekir. Perri devam etti, "Pek çok kuruluş ve birçok insan, tüm bu sayıları gerçekten ezmek ve sırada ne olduğunu bulmak için zaman ayırmak yerine, varsayımlara ve bir sonraki şey olması gerektiğini düşündükleri şeye atlayacak."

Açıkçası, veriler iyi tasarlanmış bir üründen ve karlı bir işten ayrılamaz, bu nedenle veri kalitenizin göreve uygun olduğundan emin olmanız gerekir.

Veri kalitesi nedir?

Veri kalitesi, verilerinizin doğruluk, eksiksizlik ve tutarlılık gibi çeşitli faktörlere dayalı olarak nasıl performans gösterdiğini ölçer . Ancak, veri kalitesi ölçümünüz ürününüze ve iş hedeflerinize özel olmalıdır.

Başlamak için kendinize şu soruları sorun:

• Verileriniz iyi tanımlanmış ve korunan bir sisteme uyuyor mu?
• Kilit hedefleri güvenilir ve tahmine dayalı bir şekilde takip etmenize izin veriyor mu?
• Kuruluşunuzdaki ekipler, ürününüz ve kullanıcılarınız hakkındaki hipotezleri test etmek için verileri nasıl kullanacaklarını biliyor mu?
• Bu ekipler, verilerin hipotezlerini doğru bir şekilde doğrulayacağından veya geçersiz kılacağından emin mi, yoksa alaka düzeyi konusunda şüphe mi duyuyorlar?

Veri kaliteniz, veri yönetişim çerçevenize uymalı ve sizi diğer etkinliklerden veya iş işlevlerinden uzaklaştırmamalı, sizi ileriye taşımalıdır.

• "Çöp içeri, çöp dışarı" hala veri dünyası için geçerlidir.
• Sofistike veri kullanımı, daha hızlı pazara sürüm süresi ve gelir artışı anlamına gelebilir.
• Daha az kasıtlı veri yönetimi yanıltıcı olabilir.
  • Örneğin, yinelenen veriler metrikleri yapay olarak şişirebilir ve kaynakların ideal olmayan yönetimine ilham verebilir.
  • Olayları ve özellikleri adlandırmadaki (veri sınıflandırmanız) tutarsızlıklar, ortak kullanıcı akışlarını tanımlamayı zorlaştırarak ürün ekibinizin kullanıcılardan öğrenme yeteneğini bozabilir. Nasıl yapılacağını öğrenin
• Etkili veri yönetişimi, ürün liderliğindeki büyümeyi (PLG) destekleyen temiz veriler ve sağlam analitik için temel oluşturur.

Verilerin farklı yorumlanması alışılmadık bir durum değil. Ancak ekipler analitiğin güvenilirliğini sürekli ikinci kez tahmin ediyorsa, bu muhtemelen düşük kaliteli verileriniz, tutarsız taksonominiz veya bunları yönetmek için yanlış veri araçlarınız olduğu anlamına gelir.

Belirli bir veri kümesinin kalitesini değerlendirmenin 8 yolu

Kuruluşunuzun veri kalitesi fikrini ve doğru araçları bulmak önemlidir, ancak güvenilmez verilerle yetersiz iş akışlarına saplanmış olabilirsiniz. Kurumsal yaklaşımınızı yeniden düşünürken ve belirli bir veri kümesinin kalitesini değerlendirmeye çalışırken, veri kalitenizi belirlemek için aşağıdaki sekiz yöntemi kullanın:

1. Doğruluk, eksiksizlik ve tutarlılığın yanı sıra güvenlik ve veri yönetişimiyle uyumluluğa bakarak veri kalitesinin kuruluşunuzun hedefleriyle nasıl bir ilişkisi olduğunu anlayın.
2. Kaynakları etkin bir şekilde önceliklendirmek ve geriye dönük veri temizleme maliyetlerinden kaçınmak için tek bir doğruluk kaynağı bulmaya çalışın.
3. Yerleşik bir temel şemaya ve anahtar teslimi entegrasyonlara sahip saygın bir analiz platformu kullanın. Bu, gerçek zamanlı, bütünsel ve şeffaf bir bakış açısıyla farklı kanalların tüm gücünden yararlanabilmenizi sağlayacaktır.
4. Verilerin ilgili ve tüm paydaşlar için ikna edici olmasını sağlamak için Patreon gibi işlevler arası yaklaşımlar kullanın. Farklı roller veya ekipler, veri kalitesini kendi işlevleriyle ilgili olarak değerlendirecektir.
5. Ekiplerinizin verilerinize ne sıklıkta atıfta bulunduğunu inceleyerek verilerinizin alaka düzeyini ölçebilirsiniz. İşe yararsa kullanırlar.
6. Ayrıca, veri sistemlerinizin maliyet verimliliği ve çalışma süresi aracılığıyla veri kalitesini değerlendirebilirsiniz. Veri şemanızın netliği ve tutarlılığı da bir rol oynar.
7. Veri dönüştürülebilirliği ve görselleştirme, ekiplerinizin bilgileri net bir şekilde anlamasını sağlamak için önemli pratik hususlardır.
8. Hızla değişen bir iş ortamında, sistemlerinizin verileri gerçek zamana mümkün olduğunca yakın işleyebildiğinden emin olun. Bu, ürün çevikliğine ve nihayetinde işletmenin hayatta kalmasına izin verecektir.

Ölçümlerinizin doğru olmasını ve uygun şekilde bağlamsallaştırılmasını sağlayarak, sürekli olarak güvenilir bilgi için koşullar yaratırsınız.

Ortak veri kalitesi metrikleri

Gerçek zamanlı verileri iyi donanımlı bir analiz platformuna entegre etmeye ve ürün stratejilerini iş gelirine bağlamaya doğru ilerlerken, şunlara güvenebileceğiniz veri kalitesi ölçümlerine ihtiyacınız olacak:

• Bir ekibin ürün metrikleri ve verileriyle etkileşim kurma sıklığı , kalitesini yansıtabilir; veriler yararlıysa, geri gelmeye devam edeceklerdir.
• Sistem çalışma süresi/kapalı kalma süresi , verilerden pratik olarak yararlanıp yararlanamayacağınızı da yansıtır.
• Bu sistemi sürdürmenin maliyeti ve yatırım getirisi de ilgili ölçütlerdir.
• Veri kalitesini ekibe özel yöntemlerle değerlendirebilirsiniz.
  • Örneğin, pazarlama ve satış, insanlara ulaşamazlarsa işlerini yapamayacakları için e-posta hemen çıkma oranlarına bakabilir.
• Veri hataları veya eksiklikleri (boş değerler) ayrıca veri kalitesini yansıtır.
• Verilerin dönüştürülebilirliği (verileri farklı biçimlere veya kullanımlara taşımanın ne kadar kolay olduğu), hızlı bir şekilde görselleştirme yeteneği gibi ilgili bir ölçüttür.
• Yerleşik veri şeması bir kalite ölçüsüdür çünkü veri kalitesiyle ilgili karışıklık ve problemler, altta yatan bir şemanın çok sık değişmesinden kaynaklanabilir.

Veri kalitesi en iyi uygulamaları

Bize rehberlik edecek bu ölçümlerle, en iyi uygulamalardan bazıları nelerdir?

Teorik olarak, ekiplerin aynı sayfada olması ve etkili bir şekilde işbirliği yapması gerekir. Uygulamada, olaya dayalı şemalarını oluşturmalı ve anlamalı ve gerçek zamanlı, açık veri sorgulaması için gereken kaynakları devreye sokmalıdırlar. Unutmayın: verilerin kullanışlı olması gerekir.

• Ürün yöneticileri, farklı geliştirme ekiplerinden mühendisler, tasarımcılar ve diğer ilgili paydaşların tümü, erkenden bir veri yönetimi ve yönetişim stratejisine dahil edilmelidir.
• Veri yönetimi stratejileri, ürün yönetimi KPI'ları ile ilgili olayları tanımlamalı ve bu olayların izlenmesini hesaba katmalıdır. Metrikler zaman içinde değişebilir veya genişleyebilir, ancak her zaman organizasyonel alaka düzeyini göstermelidirler.
• Amplitude'un olay tabanlı şeması, verileri "olaylar" veya meydana gelen herhangi bir kullanıcı eylemi veya etkileşimi olarak ele alır. Bu arada, "özellikler", bu kullanıcılar ve olaylarla ilgili ayrıntılardır.
• Etkinlikleri otomatik olarak izlememelisiniz. Çok büyük miktarda güvenilir olmayan veriyi temizlemek için gereken çok uzun süre, otomatik izlemeyi verimsiz ve güvenilmez hale getirir.
• Bulut depolama, gerçek zamanlı veri sorgulamayı mümkün kılar ve veri ambarları da yaygın olarak kullanılır. Her ikisi de senkronize edilebilir ve senkronize edilmelidir.

En iyi veri kalitesi araçları

Varsayımları doğrulamak ve bir ürün stratejisi geliştirmek için doğru veri araçlarına ihtiyacınız var. Gerçek zamanlı veri yönetimi yazılımı eksiksiz, doğru, güvenli, yüksek kaliteli ve güvenilir veriler sağlar.

Genlik

Verileri Amplitude'a aktarmanızı kolaylaştırmak için veri alımına yönelik ardışık düzenlerimiz mobil, web, arka uç ve kampanya verilerini birbirine bağlayabilir; bu, müşteri deneyiminin bütünsel bir görünümünü elde etmenin ilk adımıdır. Başlıca bulut uygulamalarına ve veri ambarlarına (Snowflake dahil) anahtar teslimi entegrasyonlar, API'ler + SDK'lar kurulum sürecini hızlandırır. Son olarak, veri yönetişimimiz, yalnızca sürecin başından itibaren güvenilir veriler toplayabilmeniz için koşullar belirlemenize olanak tanır.

Müşteri ihtiyaçlarını nasıl aydınlattığını görmek için belirli kullanıcı davranışlarını incelemek isteyeceksiniz. Unutmayın, veri kalitesi ürün kalitesi demektir. Amplitude'un kimlik çözünürlüğü, daha sınırlı bir odağa sahip analiz araçlarının aksine, birden çok temas noktasında toplanan verileri (bu, medya görüntülemeleri, kayıtlar, satın almalar veya okundu bilgileri anlamına gelebilir) birleştirir.

Ayrıca, sezgisel bir arayüz ve anlaşılması kolay görselleştirmeler, verilere teknik olmayan ekipler için bile erişilebilir hale getirebilir.

Diğer veri kalitesi araçları

Diğer veri araçları şunları içerir:

• AccelData
• Ataccama Bir
• Büyük göz
• bilişim
• monte carlo
• SAP Veri Hizmetleri

Gartner gibi bir yazılım inceleme sitesinde bunlar ve diğer veri kalitesi araçları hakkında daha fazla bilgi edinin.

İnşa etmeden önce temelinize güvenin

Veri kalitesi, kuruluşunuzun yapması gerekeni yapmasına yardımcı olur ve genellikle önemli rekabet avantajları sağlar. Erişilebilir bir analitik platformu aracılığıyla yüksek veri kalitesi korunur ve gerçekleştirilir.

Güvenilir veriler, vermeniz gereken önemli stratejik kararlardaki varsayımları ortadan kaldırır. Doğru araçlara sahip, kullanımı kolay bir self servis platform, sağlam ve güvenilir analitik koleksiyonlarında ürün ve veri ekiplerinizi güçlendirebilir.

Amplitude'un Davranışsal Verileri ve Olay İzleme Kılavuzu ile veri stratejinizi yükseltin ve ekibinizi güvenilir analizlere yönlendirin.