改善整個組織數據衛生的權威指南

已發表: 2022-12-23

編者按：本文最初於 2021 年 3 月 23 日發表在 Iteratively 博客上。

數據社區中最常見的問題是數據不准確。當數據不准確時，用戶就不太可能信任它——這意味著沒有人會在決策中使用它。但是，不准確的數據究竟是什麼樣子的呢？它是包含錯誤的數據——信息是否過時、重複，或者在某些情況下甚至不存在。

為了提高組織內的數據質量，必須實行數據衛生，因為跨組織的數據量會隨著時間的推移而增加。本指南將加強您對數據衛生的理解，並為您提供一些在整個組織內實施數據衛生時可遵循的最佳實踐。

什麼是數據衛生？

數據衛生是維護和清理數據以確保您的組織使用準確和完整數據的過程。

當我們說“乾淨”的數據時，我們指的是什麼？我們指的是在大多數情況下沒有錯誤的數據。清理數據就像從數據庫中刪除重複項並確保數據全面採用標準化格式一樣簡單。

多種因素會導致您的組織使用包含錯誤的數據。在數據生命週期的任何階段發生數據質量錯誤是很常見的，這就是為什麼您的組織需要保持其數據衛生以提高數據質量。

沒有人喜歡處理質量差的數據。持續使用質量低劣的數據會導致錯誤的決策制定，因為用戶不信任它。隨著時間的推移，質量差的數據會耗費您的組織時間和金錢——美國企業每年損失超過 3 萬億美元，數據工作者不得不將 51% 的寶貴時間用於收集、標記清理和組織數據。

如今，您不能依賴準確率僅為 90% 的數據，因為數據是大多數公司最有價值的商業資產，也是它們與競爭對手的區別所在。

良好的數據衛生習慣通常會導致使用更高質量的數據。話雖如此，讓我們深入探討您的組織今天可以實施的一些數據衛生最佳實踐。

根據貴公司的規模、數據團隊可用的資源以及貴公司的數據文化，貴組織中數據衛生的實施會有所不同。但是，以下最佳實踐適用於任何公司，無論其規模或行業如何。

在開始數據衛生之前，最好完成對系統的審計。在審核期間，您應該評估貴公司在處理客戶信息時使用的所有系統。在評估每個系統時，您應該確定哪些數據集對您的業務是必需的，哪些不是。我們還建議映射您的數據依賴關係，以便您知道哪些下游系統會受到更改的影響。

要減少不必要的數據，您應該評估您的輸入字段，以確保它們有助於為您的業務收集相關信息。

清理數據集可能是一個漫長的過程，尤其是在處理從各種來源流入的大量數據時。當大多數組織第一次開始數據清理時，他們通常不確定從哪裡開始——尤其是因為有時感覺有點不知所措。

清理數據時，最好從對您的業務最有價值的數據開始。例如，電子商務行業的公司可能會從清理他們的客戶電子郵件列表、刪除重複項以及確定電子郵件地址是真實的還是假的開始。通常，數據集對您的組織越有價值，當您開始清理數據時，它的優先級就應該越高。

在處理數據時，數據衛生是必須的，而不是可有可無的。客戶希望您在與他們合作時獲得有關他們的最新信息和個性化體驗。這就是為什麼數據衛生是一項協作工作，需要組織中每個人的投入。從收集客戶數據的銷售人員到您的首席財務官——每個人都應該參與進來，以確保數據是最新的。

要創建數據衛生文化，最好在組織中指定某個人優先於數據清潔。這樣，就會有人負責數據衛生，並可以幫助為您的組織製定數據質量計劃。

數據進入客戶關係管理 (CRM) 系統的位置通常是數據包含錯誤的首要原因。為確保輸入 CRM 的數據是高質量的，建議您在客戶端檢查數據，以確保所有信息都以可使用的格式標準化。

在創建統一的數據錄入模板時，您應該創建一個標準的操作程序。這將幫助您的團隊在清理數據時建立一致性，並隨著時間的推移從源頭上發現數據質量問題，防止這些錯誤進入生產環境。

驗證數據的準確性將有助於您的組織確保您的數據準確和完整。然而，一些數據團隊在數據驗證方面遇到了困難，因為由於缺乏工具和流程，它經常被取消優先級或不易實施。

為了幫助您的數據衛生過程，我們建議採取主動的方法進行數據驗證，並在數據管道的每個步驟中遵循這些數據驗證技術。

主動驗證您的數據可確保您的行為數據準確、完整、有用、乾淨，並在整個組織內得到理解。

隨著時間的推移，良好的數據衛生實踐將產生高質量的數據，您的團隊可以依靠這些數據來製定戰略性業務決策。

遵循這些最佳實踐可以確保您向利益相關者提供有用且準確的客戶見解。

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