数据质量：一份全面指南
确保数据质量对于企业来说非常重要，可以帮助企业做出正确决策、更好地了解他们的客户，并在整个组织中保持一致性。
原因是数据推动现代化的企业。
因此，为了根据收集的数据制定和执行正确的策略，数据必须正确、一致、完整、相关和可靠。
但是，如果数据质量很差，它可能会严重影响您的决策、customer experience和组织。
因此，您必须专注于收集正确的数据，以帮助您制定正确的战略来经营您的业务和塑造客户旅程。
在本文中，我将讨论数据质量、其维度以及如何衡量和改善数据质量。
让我们开始吧。
什么是数据质量？
数据质量是指数据的状态，说明一组数据在决策、规划和运营中被认为有多可靠。如果数据集的质量很高，它必须符合预期的使用或目的。当需要时，它必须是完整、准确、可靠、易于访问、与不同来源一致并以适当的方式呈现。
目前，全球尚无接受的数据质量标准和验证方法，因为需求因组织和项目而异。公司根据自己的特定需求制定框架和政策来收集、组织、管理和确定数据质量。
实际上，通过进行评估和解释数据质量指标（如准确性、相关性、一致性、完整性、可信度、时间线等），可以确保数据质量。然后，数据分析师会衡量整体数据质量分数和评级，以显示数据集的实际质量。
组织可以利用这些信息来了解数据的价值和相关性。因此，他们可以决定是否在实施过程中使用这些数据，确保它必须为最终消费者增加价值。
数据质量的维度
数据质量有各种特征或维度，这些维度是分析师用来衡量数据对用户的质量和实用性的指标。尽管许多指标因项目和公司而异，但其中一些常见的指标包括：
准确性
无论您收集了多少数据，如果数据不准确，将没有使用它在业务策略中的意义。因为如果这样做，结果可能与您所期望的相反。这可能会降低客户对您的组织、员工和产品的信任。
因此，通过采用有效和可持续的策略来验证数据的来源和manage data，对数据集的准确性进行评估是非常重要的。
相关性
即使您的数据准确，如果与您业务需求不相关，它也将没有帮助。拥有不必要的数据片段也会使您的数据库混乱，浪费管理数据的时间和精力。
例如，您正在寻找优质的苹果，但却有了优质的橙子。虽然它是优质的水果，但您要寻找的是苹果，而不是橙子。
因此，数据需要是相关的。因此，在评估数据质量时，要看数据是否与首次收集它的目的相关。如果是，那么它是具有良好质量的。
完整性
如果您继续收集越来越多的数据而不考虑其是否完整，那么在实施过程中可能会导致数据无法使用。
因此，在收集数据时，请确保其完整性，例如完整的线索全名，而不仅仅是名字或姓氏，完整的地址等。这并不意味着存储不必要的信息，而是完整且有用的信息来推动您的策略。
一致性
高质量的数据不应与您已经保存在其他数据库中的数据相矛盾。因为如果是这样，它们中的一个可能是错误的。不一致的数据会导致困惑和评估，需要时间来查找和删除错误的数据。
因此，确保您的数据在整个数据库和组织中保持一致是非常重要的。您可以让每个人都使用相同的软件系统，或者将数据工具与CRM集成和同步。这样，每个人都可以在同一页上进行轻松的协作。
可访问性
即使您拥有准确、完整、相关和一致的数据，如果正确的人员或团队无法访问它，它可能无法发挥作用。他们可能是您的员工、合作伙伴或客户。
为此，您可以确定需要访问特定数据集的人，并为他们提供包含该数据的工具。只需确保他们可以在需要时随时轻松访问它。
及时性
数据不断变化。一个曾经有特定电话号码或电子邮件的客户可能已经更改了它；如果您使用相同过时的数据发送促销信息，您的努力将会白费。
过时的数据可能不代表当前情况。因此，跟踪历史数据和变化非常重要。这将帮助您及时更新记录并保持相关性。
唯一性
对于许多项目，如营销、撰写文案等，数据质量的一个必要特征是唯一性。唯一性意味着数据没有重复或与其他记录重叠。重复的数据可能损害您的信誉和用户信任。
因此，请确保数据是唯一的并符合您的目的。数据分析师执行数据清洗来解决低唯一性分数，以确保唯一性。
除上述之外，其他数据质量维度还可以包括数据可用性、可比性、灵活性、合理性和可信度。
数据质量的重要性
组织努力维护高质量的数据，以做出正确和明智的决策并观察回报。这为企业带来了许多好处，包括：
- 更快、更好的业务决策：现代组织必须评估数据以确定客户需求。这将帮助您制定合适的策略，并更有信心地更快、更有效地做出业务决策。
- 更好的协作：当您在部门和组织中保持一致的数据时，每个人都可以访问相同的数据以在工作中使用。这将帮助您在优先事项上保持一致，并产生协调一致的结果。
- 更好地了解客户：如果准确可靠，客户数据可以让您更好地了解您的客户。您将更深入地了解他们的痛点、需求、兴趣和需求。这使您能够开发更好的产品来解决客户关切，并建立有意义的关系。
如何衡量数据质量
质量不佳的数据可能会对企业声誉、客户信任和其他不利后果造成损害。因此，您必须评估收集到的数据，以确保其质量优秀且适用于您的业务需求。这需要您建立特定的流程和指标来衡量数据质量。
因此，请根据设定的指标评估您的数据，分析结果，并改进数据以适应您的目的。让我们了解如何衡量数据质量。
#1 主观评估
这项评估涉及数据分析师、利益相关者等对特定数据集的质量进行评估。根据他们的认知，他们可以做出决策。例如，如果他们发现数据集不准确，他们可以将其删除或指派其他人获取准确数据，并将项目搁置，直到问题解决。这意味着评估是主观的决策者。
#2 客观评估
客观评估检查给定数据集中记录的客观指标。您可以基于任务评估这个，或者它完全依赖于指标。
要建立这些指标并评估客观数据，您可以创建符合您要求的关键绩效指标（KPIs）。当进行客观评估时，您可以通过以下三种方式衡量数据质量：
- 简单比例是预期结果与可能结果的总数。通常，简单比例要么为0，要么为1，其中1是最理想/预期的结果。该比例测量一致性和完整性。
- 最大或最小：此方法可以帮助您管理多个数据质量变量。在这里，最大值更多是一个灵活的数值，可以代表可访问性和时间表等变量。另一方面，最小值是保守的，可以代表准确性等变量。
- 加权平均：这是您可以使用的另一种方法，可以在最小值的位置了解每个变量如何将其价值输送到方程中。
这就是您可以衡量数据质量以塑造您的业务策略的方式。但这并不是结束。在评估主观和客观数据质量指标之后，您下一步必须分析结果，并努力改善数据，为您的业务带来最大价值。
如何改善数据质量
分析评估的数据质量指标将帮助您发现不符合标准或关键绩效指标的数据。这样，清理或删除此类数据并使您的数据库存满质量高、增值的数据以满足您的现在和未来的目标将更容易。
看看这些改善数据质量和解决问题的方法。
- 数据剖析：这个过程可以帮助您了解您的整个数据资产以进行有效的数据质量管理。这很重要，因为员工、利益相关者和合作伙伴多年来可能收集和存储了各种标准、格式、存储等不同的数据。因此，为了改善数据质量，了解您所处理的完整图片（这里是数据）是开始对其进行优化的关键。
- 数据匹配：数据匹配涉及将数据进行关联以查找冗余。这是为了确保没有多个数据片段表示相同的含义的情况。例如，如果您有一个记录，其中显示的是一个名为约翰尼·德普（Johnny Depp）的人。现在，如果您发现另一个记录的名字是约翰·德普（John Depp），但表示同一个人，那就是冗余的。因此，您必须删除此类数据以防止混乱。
- 数据治理：数据治理意味着制定数据标准和政策，以关注关键绩效指标（KPIs）和数据元素。数据治理标准还可以概述组织必须遵循以保持数据质量的业务规则。
- 报告：数据报告包括维护质量日志并记录数据中已知问题。这将帮助您确定是否需要执行更多的数据清理和优化。您可以使用从数据匹配和分析中收集到的数据来衡量关键绩效指标并生成报告。
- 数字资产管理（DAM）：数据可以以文本、图像、视频和其他文件的形式存在。这有助于确保数字数据的质量和相关性。
- 主数据管理（MDM）：MDM框架是防止质量问题的优秀资源。这涉及产品、位置和参与者主数据。
产品信息管理（PIM）：如果您是制造商或销售商，您必须对齐数据质量KPIs。这将使客户能够在从浏览产品到交付和售后的所有阶段中查看他们订购的确切商品。因此，使用PIM，您可以创建一个标准化的产品数据展示，其中所有信息都是一致和可靠的。
客户数据集成（CDI）：CDI要求您将通过CRM系统、自助注册页面、社交媒体等收集到的客户主数据组织到一个真正的单一来源中。这样，您可以保持协同性并提高协作能力。
数据质量最佳实践
许多组织可能认为他们在数据库中维护的数据质量最佳，但实际情况可能不同。因此，以下是一些确保数据质量并满足所有要求的最佳实践。
- 选择重要的指标：在选择要评估的指标时，您必须具体。只选择和跟踪在决策过程中有价值的指标。您不能一直评估可能没有增加价值的一切；这将不必要地消耗时间、资源和精力。
- 确保单一真相来源：确保组织中所有数据的单一真相来源至关重要。您可能将数据存储在多个系统中，例如销售工具、CRM等。要保持单一真相来源，您必须在各个地方保持一致。您可以通过进行审计来确保这一点。
- 定期进行审计：预防胜于治疗。定期进行数据质量审计可以帮助您及时发现问题，而不至于变成更大的问题。您可以根据数据量的大小每月、每周或每日进行数据质量审计。
- 分析失败的原因：分析数据质量失败或成功的原因对于优化策略是必要的。将成功的经验应用到需要改进的领域，同时排除故障。这将提高您在收集和管理数据质量方面的效果。
- 投资必要的资源：投资于报告、分析、培训和其他流程所需的正确资源有助于轻松管理数据质量。您可以选择一个提供所有这些功能的单一工具，或者根据您的优先事项和需求单独选择它们。
- 使用数据质量管理软件：为了以惊人的速度和效率管理数据质量，您可以利用自动化的力量。一个好的数据质量管理工具还将帮助您轻松访问数据。因此，选择正确的数据报告和分析软件，例如Operations Hub，Talend Open Studio，OpenRefine，Dedupely等。
跨行业数据质量管理示例
- 金融：提供金融服务的企业进行数据质量管理，以识别和保护敏感数据，监督和维护合规性，并实现自动化报告。
- 制造业：制造商进行数据质量管理以维护他们供应商和客户的准确记录，并定期更新。他们还需要及时了解质量问题并解决和优化他们的策略。
- 医疗保健机构：需要数据质量管理来维护准确、完整的患者记录。这将帮助他们提供合适的患者护理和治疗计划，并实现更快速和正确的计费和风险管理。
- 公共部门：公共部门组织需要数据质量管理来维护关于当前项目、员工、承包商和其他相关方的完整、准确和一致的数据，以确保实现他们的目标。
结论
数据质量对企业至关重要。因此，您收集的数据必须具有高质量，包括准确性、完整性、相关性、可信度和一致性等特征。这将帮助您为客户提供正确的服务，并有效地管理组织。
