De ce este importantă calitatea datelor Ce este calitatea datelor
Datele sunt un subiect fierbinte în lumea afacerilor în zilele noastre. Toată lumea vrea să vorbească despre perspectivele și valoarea pe care le poate obține din date. Există un motiv întemeiat pentru asta - datele sunt una dintre cele mai valoroase resurse disponibile pentru agenții de marketing, agențiile, editorii, companiile media și multe altele.
Dar datele sunt utile numai dacă sunt de înaltă calitate. Datele necorespunzătoare sunt, în cel mai bun caz, inconsecvente. În cel mai rău caz, poate determina companiile să comită greșeli costisitoare. IBM estimează că datele proaste costă SUA economie 3,1 trilioane de dolari pe an. Aceste costuri provin din timpul în care angajații trebuie să-și petreacă corectarea datelor greșite și a erorilor care cauzează greșeli cu clienții.
În mod clar, îmbunătățirea calității datelor dvs. este o mare oportunitate. Să analizăm mai atent calitatea datelor și de ce este atât de importantă.
Ce este calitatea datelor?
Mai mulți factori contribuie la calitatea datelor, inclusiv:
1. Precizie
Printre specialiștii în marketing care achiziționează date demografice, 84% spun că acuratețea este foarte importantă pentru deciziile lor de cumpărare. Acuratețea se referă la cât de bine datele descriu condițiile din lumea reală pe care intenționează să le descrie. Datele inexacte creează probleme clare, deoarece vă pot determina să ajungeți la concluzii incorecte. Este posibil ca acțiunile pe care le întreprindeți pe baza acestor concluzii să nu aibă efectele pe care le așteptați, deoarece se bazează pe date inexacte. De exemplu, datele ar putea determina un comerciant să creadă că clienții lor sunt în mare parte femei de 20 de ani. Dacă aceste date sunt inexacte și clienții lor sunt de fapt bărbați în vârstă de 40 de ani, atunci vor ajunge să vizeze grupul greșit cu reclamele lor.
2. Completitudine
Dacă datele sunt complete, nu există lacune în ele. Tot ce trebuia colectat a fost strâns cu succes. Dacă un client a omis mai multe întrebări dintr-un sondaj, de exemplu, datele trimise de acesta nu ar fi complete. Dacă datele dvs. sunt incomplete, este posibil să aveți probleme la culegerea de informații precise de la acestea. Dacă cineva omite unele dintre întrebările dintr-un sondaj, aceasta poate face ca restul informațiilor pe care le furnizează să fie mai puțin utile. De exemplu, dacă un respondent nu include vârsta lor, va fi mai greu să direcționați conținutul către persoane în funcție de vârsta lor.
3. Relevanță
Datele pe care le colectați ar trebui să fie utile și pentru campaniile și inițiativele pentru care intenționați să le utilizați. Chiar dacă informațiile pe care le colectați au toate celelalte caracteristici ale datelor de calitate, dacă nu sunt relevante pentru obiectivele dvs., nu vă sunt utile. Este important să stabiliți obiective pentru colectarea datelor, astfel încât să știți ce tip de date să colectați.
4. Valabilitate
Valabilitatea se referă la modul în care datele sunt colectate, mai degrabă decât datele în sine. Datele sunt valabile dacă sunt în formatul corect, de tipul corect și se încadrează în intervalul corect. Dacă datele nu îndeplinesc aceste criterii, s-ar putea să aveți probleme cu organizarea și analiza acestora. Unele programe software vă pot ajuta să convertiți datele în formatul corect. De exemplu, dacă culegeți date despre momentul în care utilizatorii vă vizitează site-ul, trebuie să decideți formatul pe care îl veți utiliza. Puteți alege să utilizați timpul de 24 de ore și să utilizați două cifre pentru minute și două pentru ore. Exemplele acestui format de date ar include 14:34, 17:05 și 08:42. Datele care nu urmează acest format ar fi nevalide.
5. Actualitatea
Actualitatea se referă la cât de recent a avut loc evenimentul pe care îl reprezintă datele. În general, datele trebuie înregistrate cât mai curând posibil după evenimentul din lumea reală. Datele devin de obicei mai puțin utile și mai puțin exacte pe măsură ce trece timpul. Datele care reflectă evenimentele care au avut loc mai recent sunt mai susceptibile de a reflecta realitatea actuală. Utilizarea datelor depășite poate duce la rezultate inexacte și luarea de măsuri care nu reflectă realitatea actuală.
6. Coerență
Când comparați un element de date sau omologul său între mai multe seturi de date sau baze de date, acesta ar trebui să fie același. Această lipsă de diferență între mai multe versiuni ale unui singur element de date este denumită coerență. Un articol de date ar trebui să fie consecvent atât în conținutul său, cât și în formatul său. Dacă datele dvs. nu sunt consistente, grupuri diferite pot funcționa în baza unor ipoteze diferite despre ceea ce este adevărat. Acest lucru poate însemna că diferitele departamente din cadrul companiei dvs. nu vor fi bine coordonate și chiar pot, fără să știe, să lucreze unul împotriva celuilalt.
Un exemplu de bună calitate a datelor
Să presupunem, de exemplu, că sunteți un agent de marketing și că creați o campanie de promovare a unei mărci de alimente ecologice pentru câini. Doriți să stabiliți cele mai bune momente ale zilei pentru a difuza anunțuri online pentru a promova magazinul web al mărcii. Pentru a afla acest lucru, puteți colecta date de pe site-ul web al mărcii despre momentul în care oamenii cumpără de obicei mâncare pentru câini pe acesta. Iată cum vă puteți asigura că datele dvs. sunt de înaltă calitate:
- Precizie: Întrucât colectați datele direct de pe site-ul web al clientului dvs., puteți avea încredere în acuratețea acestora.
- Completitudine: Pentru a vă asigura că datele dvs. sunt complete, colectați aceleași informații despre fiecare client. De exemplu, poate doriți să știți ce articole au achiziționat, suma totală a comenzii, cum au plătit și orele în care au început și au finalizat tranzacțiile.
- Relevanţă: Doar datele referitoare la achizițiile de alimente pentru câini vor fi relevante pentru campania dvs.
- Valabilitate: Asigurați-vă că colectați toate datele dvs. de timp în același format.
- Actualitatea: Importați-vă datele de îndată ce puteți și utilizați doar date dintr-un interval de timp prestabilit.
- Coerență: Dacă vă stocați datele în mai multe locuri, asigurați-vă că acestea sunt consistente în toate.
Dacă datele dvs. îndeplinesc toate aceste criterii, puteți avea încredere că datele dvs. sunt de înaltă calitate.
De ce este importantă calitatea datelor?
Pe măsură ce tehnicile și tehnologiile de gestionare a datelor se îmbunătățesc, datele continuă să devină din ce în ce mai importante pentru companii. Un număr tot mai mare de companii utilizează date pentru a lua decizii cu privire la marketing, dezvoltarea produselor, finanțe și multe altele. Pe măsură ce mai multe firme beneficiază de avantajele datelor, utilizarea acestora devine din ce în ce mai multă chestiune de a ține pasul cu concurența. Companiile care nu profită de date și de tehnologiile conexe riscă să rămână în urmă.
Pentru ca datele să fie benefice, totuși, trebuie să fie de înaltă calitate. Cu cât calitatea datelor dvs. este mai bună, cu atât puteți obține mai mult din acestea. Dacă informațiile dvs. sunt de calitate scăzută, pot fi chiar dăunătoare. Dacă vă bazați o decizie pe date greșite, este posibil să faceți o alegere greșită.
Noile tehnologii sporesc, de asemenea, importanța datelor și calitatea acestora. Tehnologiile precum inteligența artificială și automatizarea au un potențial enorm, dar succesul cu aceste tehnologii depinde în mare măsură de calitatea datelor. Învățarea automată, de exemplu, necesită volume mari de date precise. Cu cât un algoritm de învățare automată are date mai bune, cu atât mai rapid poate produce rezultate și cu atât mai bune vor fi aceste rezultate. Într-un sondaj recent realizat de directori superiori de către New Vantage Partners, mai mult de trei sferturi dintre respondenți au spus că creșterea volumelor și surselor de date determină investiții sporite în AI și învățare cognitivă.