您的数据真的可靠吗？ 确定数据质量的 8 种方法

数据质量衡量数据集基于数据准确性、完整性和一致性为企业的战略决策过程服务的程度。

正如哈佛商学院教授 Melissa Perri 在 Amplify 观察到的那样，通过用户研究获取数据被认为是企业必不可少的工具。 当产品团队获取大量数据并弄清楚如何使自己脱颖而出时，他们就会获胜。 Perri 说：“我们应该关注的是大量的客户和用户研究、技术影响、用户数据、市场研究和数据、财务数据以及对销售的影响。”

需要实时数据和数据专业知识来制定正确的产品战略，将其付诸实施，并管理快速增长。 Perri 继续说道，“很多组织和很多人只会跳入假设以及他们认为接下来应该发生的事情，而不是花时间去实际计算所有这些数字并弄清楚接下来会发生什么。”

显然，数据与设计良好的产品和有利可图的业务密不可分，因此您需要确保数据质量能够胜任任务。

什么是数据质量？

数据质量根据各种因素衡量数据的执行情况，例如准确性、完整性和一致性。 但是，您对数据质量的衡量应该特定于您的产品和业务目标。

首先，问自己以下问题：

• 您的数据是否适合定义明确且维护良好的系统？
• 它是否允许您以可靠和可预测的方式追求关键目标？
• 您组织中的团队是否知道如何使用数据来检验关于您的产品和用户的假设？
• 这些团队是否相信数据将准确地验证或推翻他们的假设，或者他们是否怀疑其相关性？

您的数据质量应符合您的数据治理框架并推动您前进，而不是减损其他活动或业务功能。

• “垃圾进，垃圾出”仍然适用于数据世界。
• 复杂的数据使用可以转化为更快的上市时间和收入增长。
• 不太有意的数据管理可能会产生误导。
  • 例如，重复的数据可能会人为地夸大指标并激发资源的次优管理。
  • 命名事件和属性（您的数据分类法）的不一致可能会导致难以识别常见的用户流，从而削弱您的产品团队向用户学习的能力。 学习如何
• 有效的数据治理为清洁数据和强大的分析奠定了基础，从而推动产品主导的增长 (PLG)。

对数据有不同的解释并不罕见。 但是，如果团队不断地质疑分析的可信度，这可能意味着您拥有低质量的数据、不一致的分类法或错误的数据管理工具。

评估给定数据集质量的 8 种方法

弄清楚您组织的数据质量理念和正确的工具很重要，但您可能已经陷入数据不可靠的次优工作流中。 当您重新考虑您的组织方法并尝试评估给定数据集的质量时，请使用以下八种方法来确定您的数据质量：

1. 通过寻找准确性、完整性和一致性以及数据治理的安全性和合规性，弄清楚数据质量与组织目标的关系。
2. 争取单一事实来源，以有效地确定资源优先级并避免追溯数据清理的成本。
3. 使用具有完善基础架构和交钥匙集成的信誉良好的分析平台。 这将确保您能够以实时、整体和透明的视角充分利用不同渠道的力量。
4. 采用像 Patreon 这样的跨职能方法来确保数据对所有利益相关者都具有相关性和说服力。 不同的角色或团队将评估与其自身职能相关的数据质量。
5. 您可以通过检查您的团队引用数据的频率来衡量数据的相关性。 如果它有用，他们就会使用它。
6. 您还可以通过数据系统的成本效益和正常运行时间来评估数据质量。 数据模式的清晰度和一致性也很重要。
7. 数据可转换性和可视化也是重要的实际考虑因素，以确保您的团队能够清楚地理解信息。
8. 在快速变化的业务环境中，确保您的系统能够尽可能接近实时地处理数据。 这将允许产品敏捷性，并最终实现业务生存。

通过确保您的指标准确且适当地结合上下文，您可以为始终如一的可靠信息创造条件。

常见的数据质量指标

当您将实时数据集成到装备精良的分析平台并将产品战略与业务收入联系起来时，您需要依赖数据质量指标：

• 团队参与产品指标和数据的频率可以反映其质量——如果数据有用，他们会继续回来。
• 系统正常运行时间/停机时间还反映了您是否可以实际利用数据。
• 维护该系统的成本及其投资回报率也是相关指标。
• 您可以以特定于团队的方式评估数据质量。
  • 例如，市场营销和销售人员可能会关注电子邮件退回率，因为如果无法与人沟通，他们就无法完成工作。
• 数据错误或遗漏（空值）也反映了数据质量。
• 数据的可转换性——将数据转换成不同格式或用途的难易程度——是一个相关的指标，快速可视化数据的能力也是如此。
• 完善的数据模式是一种质量指标，因为数据质量的混乱和问题可能是由于基础模式更改过于频繁而导致的。

数据质量最佳实践

有了这些指标来指导我们，有哪些最佳实践？

从理论上讲，团队需要达成共识并有效协作。 在实践中，他们应该建立和理解他们基于事件的模式，并为实时、清晰的数据查询提供所需的资源。 请记住：数据需要有用。

• 产品经理、来自不同开发团队的工程师、设计师和其他相关利益相关者都应该尽早参与数据管理和治理策略。
• 数据管理策略应定义与产品管理 KPI 相关的事件并说明跟踪这些事件。 指标可能会随着时间的推移而改变或扩展，但它们应始终显示组织相关性。
• Amplitude 基于事件的模式将数据视为“事件”，或发生的任何用户操作或交互。 同时，“属性”是有关这些用户和事件的详细信息。
• 您不应该自动跟踪事件。 清理大量不可信数据所需的大量时间使得自动跟踪效率低下且不可靠。
• 云存储可以实现实时数据查询，数据仓库也很常用。 两者都可以而且应该同步。

最佳数据质量工具

您需要正确的数据工具来验证假设并制定产品策略。 实时数据管理软件确保数据完整、准确、安全、优质、可信。

振幅

为了让您轻松地将数据流式传输到 Amplitude 中，我们的数据摄取管道可以连接移动、网络、后端和活动数据——这是全面了解客户体验的第一步。 与主要云应用程序和数据仓库（包括 Snowflake）的交钥匙集成，以及 API + SDK，加速了设置过程。 最后，我们的数据治理允许您设置条件，以便您仅从流程开始就积累可信赖的数据。

您需要检查特定的用户行为以了解它们如何阐明客户需求。 请记住，数据质量意味着产品质量。 Amplitude 的身份解析统一了跨多个接触点收集的数据——无论是媒体浏览、注册、购买还是阅读回执——这与关注点更有限的分析工具不同。

此外，直观的界面和易于理解的可视化可以使非技术团队也可以访问数据。

其他数据质量工具

其他数据工具包括：

• 加速数据
• 阿塔卡马一号
• 大眼睛
• 信息学
• 蒙特卡洛
• SAP 数据服务

在 Gartner 等软件评论网站上了解有关这些工具和其他数据质量工具的更多信息。

在你建造之前，相信你的基础

数据质量可帮助您的组织做它想做的事，通常会带来显着的竞争优势。 通过可访问的分析平台维护和实现高数据质量。

可信赖的数据消除了您必须做出的重要战略决策中的猜测。 一个易于使用的自助服务平台和合适的工具可以使您的产品和数据团队能够收集强大、可靠的分析。

使用 Amplitude 的行为数据和事件跟踪指南提升您的数据策略并带领您的团队进行值得信赖的分析。