您的數據真的可靠嗎？ 確定數據質量的 8 種方法

數據質量衡量數據集基於數據準確性、完整性和一致性為企業的戰略決策過程服務的程度。

正如哈佛商學院教授 Melissa Perri 在 Amplify 觀察到的那樣，通過用戶研究獲取數據被認為是企業必不可少的工具。 當產品團隊獲取大量數據並弄清楚如何使自己脫穎而出時，他們就會獲勝。 Perri 說：“我們應該關注的是大量的客戶和用戶研究、技術影響、用戶數據、市場研究和數據、財務數據以及對銷售的影響。”

需要實時數據和數據專業知識來製定正確的產品戰略，將其付諸實施，並管理快速增長。 Perri 繼續說道，“很多組織和很多人只會跳入假設以及他們認為接下來應該發生的事情，而不是花時間去實際計算所有這些數字並弄清楚接下來會發生什麼。”

顯然，數據與設計良好的產品和有利可圖的業務密不可分，因此您需要確保數據質量能夠勝任任務。

什麼是數據質量？

數據質量根據各種因素衡量數據的執行情況，例如準確性、完整性和一致性。 但是，您對數據質量的衡量應該特定於您的產品和業務目標。

首先，問自己以下問題：

• 您的數據是否適合定義明確且維護良好的系統？
• 它是否允許您以可靠和可預測的方式追求關鍵目標？
• 您組織中的團隊是否知道如何使用數據來檢驗關於您的產品和用戶的假設？
• 這些團隊是否相信數據將準確地驗證或推翻他們的假設，或者他們是否懷疑其相關性？

您的數據質量應符合您的數據治理框架並推動您前進，而不是減損其他活動或業務功能。

• “垃圾進，垃圾出”仍然適用於數據世界。
• 複雜的數據使用可以轉化為更快的上市時間和收入增長。
• 不太有意的數據管理可能會產生誤導。
  • 例如，重複的數據可能會人為地誇大指標並激發資源的次優管理。
  • 命名事件和屬性（您的數據分類法）的不一致可能會導致難以識別常見的用戶流，從而削弱您的產品團隊向用戶學習的能力。 學習如何
• 有效的數據治理為清潔數據和強大的分析奠定了基礎，從而推動產品主導的增長 (PLG)。

對數據有不同的解釋並不罕見。 但是，如果團隊不斷地質疑分析的可信度，這可能意味著您擁有低質量的數據、不一致的分類法或錯誤的數據管理工具。

評估給定數據集質量的 8 種方法

弄清楚您組織的數據質量理念和正確的工具很重要，但您可能已經陷入數據不可靠的次優工作流中。 當您重新考慮您的組織方法並嘗試評估給定數據集的質量時，請使用以下八種方法來確定您的數據質量：

1. 通過尋找准確性、完整性和一致性以及數據治理的安全性和合規性，弄清楚數據質量與組織目標的關係。
2. 爭取單一事實來源，以有效地確定資源優先級並避免追溯數據清理的成本。
3. 使用具有完善基礎架構和交鑰匙集成的信譽良好的分析平台。 這將確保您能夠以實時、整體和透明的視角充分利用不同渠道的力量。
4. 採用像 Patreon 這樣的跨職能方法來確保數據對所有利益相關者都具有相關性和說服力。 不同的角色或團隊將評估與其自身職能相關的數據質量。
5. 您可以通過檢查您的團隊引用數據的頻率來衡量數據的相關性。 如果它有用，他們就會使用它。
6. 您還可以通過數據系統的成本效益和正常運行時間來評估數據質量。 數據模式的清晰度和一致性也很重要。
7. 數據可轉換性和可視化也是重要的實際考慮因素，以確保您的團隊能夠清楚地理解信息。
8. 在快速變化的業務環境中，確保您的系統能夠盡可能接近實時地處理數據。 這將允許產品敏捷性，並最終實現業務生存。

通過確保您的指標準確且適當地結合上下文，您可以為始終如一的可靠信息創造條件。

常見的數據質量指標

當您將實時數據集成到裝備精良的分析平台並將產品戰略與業務收入聯繫起來時，您需要依賴數據質量指標：

• 團隊參與產品指標和數據的頻率可以反映其質量——如果數據有用，他們會繼續回來。
• 系統正常運行時間/停機時間還反映了您是否可以實際利用數據。
• 維護該系統的成本及其投資回報率也是相關指標。
• 您可以以特定於團隊的方式評估數據質量。
  • 例如，市場營銷和銷售人員可能會關注電子郵件退回率，因為如果無法與人溝通，他們就無法完成工作。
• 數據錯誤或遺漏（空值）也反映了數據質量。
• 數據的可轉換性——將數據轉換成不同格式或用途的難易程度——是一個相關的指標，快速可視化數據的能力也是如此。
• 完善的數據模式是一種質量指標，因為數據質量的混亂和問題可能是由於基礎模式更改過於頻繁而導致的。

數據質量最佳實踐

有了這些指標來指導我們，有哪些最佳實踐？

從理論上講，團隊需要達成共識並有效協作。 在實踐中，他們應該建立和理解他們基於事件的模式，並為實時、清晰的數據查詢提供所需的資源。 請記住：數據需要有用。

• 產品經理、來自不同開發團隊的工程師、設計師和其他相關利益相關者都應該儘早參與數據管理和治理策略。
• 數據管理策略應定義與產品管理 KPI 相關的事件並說明跟踪這些事件。 指標可能會隨著時間的推移而改變或擴展，但它們應始終顯示組織相關性。
• Amplitude 基於事件的模式將數據視為“事件”，或發生的任何用戶操作或交互。 同時，“屬性”是有關這些用戶和事件的詳細信息。
• 您不應該自動跟踪事件。 清理大量不可信數據所需的大量時間使得自動跟踪效率低下且不可靠。
• 雲存儲可以實現實時數據查詢，數據倉庫也很常用。 兩者都可以而且應該同步。

最佳數據質量工具

您需要正確的數據工具來驗證假設並製定產品策略。 實時數據管理軟件確保數據完整、準確、安全、優質、可信。

振幅

為了讓您輕鬆地將數據流式傳輸到 Amplitude 中，我們的數據攝取管道可以連接移動、網絡、後端和活動數據——這是全面了解客戶體驗的第一步。 與主要雲應用程序和數據倉庫（包括 Snowflake）的交鑰匙集成，以及 API + SDK，加速了設置過程。 最後，我們的數據治理允許您設置條件，以便您僅從流程開始就積累可信賴的數據。

您需要檢查特定的用戶行為以了解它們如何闡明客戶需求。 請記住，數據質量意味著產品質量。 Amplitude 的身份解析統一了跨多個接觸點收集的數據——無論是媒體瀏覽、註冊、購買還是閱讀回執——這與關注點更有限的分析工具不同。

此外，直觀的界面和易於理解的可視化可以使非技術團隊也可以訪問數據。

其他數據質量工具

其他數據工具包括：

• 加速數據
• 阿塔卡馬一號
• 大眼睛
• 信息學
• 蒙特卡洛
• SAP 數據服務

在 Gartner 等軟件評論網站上了解有關這些工具和其他數據質量工具的更多信息。

在你建造之前，相信你的基礎

數據質量可幫助您的組織做它想做的事，通常會帶來顯著的競爭優勢。 通過可訪問的分析平台維護和實現高數據質量。

可信賴的數據消除了您必須做出的重要戰略決策中的猜測。 一個易於使用的自助服務平台和合適的工具可以使您的產品和數據團隊能夠收集強大、可靠的分析。

使用 Amplitude 的行為數據和事件跟踪指南提升您的數據策略並帶領您的團隊進行值得信賴的分析。