改善整个组织数据卫生的权威指南

已发表: 2022-12-23

编者按：本文最初于 2021 年 3 月 23 日发表在 Iteratively 博客上。

数据社区中最常见的问题是数据不准确。当数据不准确时，用户就不太可能信任它——这意味着没有人会在决策中使用它。但是，不准确的数据究竟是什么样子的呢？它是包含错误的数据——信息是否过时、重复，或者在某些情况下甚至不存在。

为了提高组织内的数据质量，必须实行数据卫生，因为跨组织的数据量会随着时间的推移而增加。本指南将加强您对数据卫生的理解，并为您提供一些在整个组织内实施数据卫生时可遵循的最佳实践。

什么是数据卫生？

数据卫生是维护和清理数据以确保您的组织使用准确和完整数据的过程。

当我们说“干净”的数据时，我们指的是什么？我们指的是在大多数情况下没有错误的数据。清理数据就像从数据库中删除重复项并确保数据全面采用标准化格式一样简单。

多种因素会导致您的组织使用包含错误的数据。在数据生命周期的任何阶段发生数据质量错误是很常见的，这就是为什么您的组织需要保持其数据卫生以提高数据质量。

没有人喜欢处理质量差的数据。持续使用质量低劣的数据会导致错误的决策制定，因为用户不信任它。随着时间的推移，质量差的数据会耗费您的组织时间和金钱——美国企业每年损失超过 3 万亿美元，数据工作者不得不将 51% 的宝贵时间用于收集、标记清理和组织数据。

如今，您不能依赖准确率仅为 90% 的数据，因为数据是大多数公司最有价值的商业资产，也是它们与竞争对手的区别所在。

良好的数据卫生习惯通常会导致使用更高质量的数据。话虽如此，让我们深入探讨您的组织今天可以实施的一些数据卫生最佳实践。

根据贵公司的规模、数据团队可用的资源以及贵公司的数据文化，贵组织中数据卫生的实施会有所不同。但是，以下最佳实践适用于任何公司，无论其规模或行业如何。

在开始数据卫生之前，最好完成对系统的审计。在审核期间，您应该评估贵公司在处理客户信息时使用的所有系统。在评估每个系统时，您应该确定哪些数据集对您的业务是必需的，哪些不是。我们还建议映射您的数据依赖关系，以便您知道哪些下游系统会受到更改的影响。

要减少不必要的数据，您应该评估您的输入字段，以确保它们有助于为您的业务收集相关信息。

清理数据集可能是一个漫长的过程，尤其是在处理从各种来源流入的大量数据时。当大多数组织第一次开始数据清理时，他们通常不确定从哪里开始——尤其是因为有时感觉有点不知所措。

清理数据时，最好从对您的业务最有价值的数据开始。例如，电子商务行业的公司可能会从清理他们的客户电子邮件列表、删除重复项以及确定电子邮件地址是真实的还是假的开始。通常，数据集对您的组织越有价值，当您开始清理数据时，它的优先级就应该越高。

在处理数据时，数据卫生是必须的，而不是可有可无的。客户希望您在与他们合作时获得有关他们的最新信息和个性化体验。这就是为什么数据卫生是一项协作工作，需要组织中每个人的投入。从收集客户数据的销售人员到您的首席财务官——每个人都应该参与进来，以确保数据是最新的。

要创建数据卫生文化，最好在组织中指定某个人优先于数据清洁。这样，就会有人负责数据卫生，并可以帮助为您的组织制定数据质量计划。

数据进入客户关系管理 (CRM) 系统的位置通常是数据包含错误的首要原因。为确保输入 CRM 的数据是高质量的，建议您在客户端检查数据，以确保所有信息都以可使用的格式标准化。

在创建统一的数据录入模板时，您应该创建一个标准的操作程序。这将帮助您的团队在清理数据时建立一致性，并随着时间的推移从源头上发现数据质量问题，防止这些错误进入生产环境。

验证数据的准确性将有助于您的组织确保您的数据准确和完整。然而，一些数据团队在数据验证方面遇到了困难，因为由于缺乏工具和流程，它经常被取消优先级或不易实施。

为了帮助您的数据卫生过程，我们建议采取主动的方法进行数据验证，并在数据管道的每个步骤中遵循这些数据验证技术。

主动验证您的数据可确保您的行为数据准确、完整、有用、干净，并在整个组织内得到理解。

随着时间的推移，良好的数据卫生实践将产生高质量的数据，您的团队可以依靠这些数据来制定战略性业务决策。

遵循这些最佳实践可以确保您向利益相关者提供有用且准确的客户见解。

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