Чому важлива якість даних Що таке якість даних?

Дані є актуальною темою у світі бізнесу в наші дні. Кожен хоче поговорити про уявлення та значення, які вони можуть отримати з даних. Для цього є вагома причина - дані є одним із найцінніших ресурсів, доступних сьогоднішнім маркетологам, агентствам, видавцям, медіакомпаніям тощо.

Але дані корисні, лише якщо вони якісні. Погані дані в кращому випадку не мають значення. У найгіршому випадку це може змусити компанії робити дорогі помилки. IBM підрахувала, що погані дані коштують економіці США 3,1 трлн доларів на рік. Ці витрати походять від часу, коли працівники повинні витратити на виправлення помилкових даних та помилок, які спричиняють помилки у клієнтів.

Очевидно, що покращення якості ваших даних - це велика можливість. Давайте детальніше розглянемо якість даних і чому це так важливо.

Що таке якість даних?

Кілька факторів сприяють якості даних, зокрема:

1. Точність

Серед маркетологів, які купують демографічні дані, 84 відсотки говорять, що точність дуже важлива для їхніх рішень про купівлю. Точність означає, наскільки добре дані описують реальні умови, які вони мають на меті описати. Неточні дані створюють явні проблеми, оскільки можуть призвести до неправильних висновків. Дії, які ви робите на основі цих висновків, можуть не мати очікуваних наслідків, оскільки вони базуються на неточних даних. Наприклад, дані можуть змусити маркетолога думати, що їхніми клієнтами є переважно жінки у віці 20 років. Якщо ці дані неточні, а їхні клієнти насправді в основному чоловіки у віці 40 років, вони в кінцевому підсумку націляться на неправильну групу за допомогою своїх оголошень.

2. Повнота

Якщо дані повні, в них немає прогалин. Все, що мало бути зібрано, було успішно зібрано. Наприклад, якщо клієнт пропустив кілька запитань під час опитування, подані ними дані не були б повними. Якщо ваші дані неповні, у вас можуть виникнути проблеми зі збором точних даних. Якщо хтось пропустить деякі питання опитування, це може зробити іншу інформацію, яку вони надають, менш корисною. Наприклад, якщо респондент не включає свій вік, буде важче націлити вміст на людей залежно від їх віку.

3. Актуальність

Дані, які ви збираєте, також повинні бути корисними для кампаній та ініціатив, для яких ви плануєте їх використовувати. Навіть якщо інформація, яку ви збираєте, має всі інші характеристики якісних даних, якщо вона не відповідає вашим цілям, вона вам не корисна. Важливо встановити цілі для збору даних, щоб ви знали, які дані збирати.

4. Термін дії

Термін дії стосується способу збору даних, а не самих даних. Дані дійсні, якщо вони мають правильний формат, правильного типу та потрапляють у потрібний діапазон. Якщо дані не відповідають цим критеріям, у вас можуть виникнути проблеми з їх організацією та аналізом. Деяке програмне забезпечення може допомогти вам перетворити дані у правильний формат. Наприклад, якщо ви збираєте дані про час доби, коли користувачі відвідують ваш сайт, вам слід визначитися з форматом, який ви будете використовувати. Ви можете використовувати 24-годинний час і використовувати дві цифри для хвилин і дві для годин. Прикладами цього формату даних можуть бути 14:34, 17:05 та 08:42. Дані, які не відповідають цьому формату, були б недійсними.

5. Своєчасність

Своєчасність стосується того, як недавно відбулася подія, яку представляють дані. Як правило, дані слід записувати якомога швидше після реальної події. Зазвичай дані стають менш корисними та менш точними з часом. Дані, що відображають події, що сталися нещодавно, швидше відображають поточну реальність. Використання застарілих даних може призвести до неточних результатів та вжити дій, які не відображають поточну реальність.

6. Послідовність

Порівнюючи елемент даних або його аналог у кількох наборах даних або базах даних, він повинен бути однаковим. Ця відсутність різниці між кількома версіями одного елемента даних називається послідовністю. Елемент даних повинен узгоджуватися як за своїм змістом, так і за форматом. Якщо ваші дані не узгоджуються, різні групи можуть працювати за різними припущеннями про те, що відповідає дійсності. Це може означати, що різні підрозділи вашої компанії не будуть добре скоординовані і можуть навіть несвідомо працювати один проти одного.

Приклад хорошої якості даних

Скажімо, наприклад, що ви маркетолог і розробляєте кампанію з просування бренду органічного корму для собак. Ви хочете визначити найкращий час доби для розміщення реклами в Інтернеті для просування веб-магазину бренду. Щоб зрозуміти це, ви можете збирати дані з веб-сайту бренду про те, коли люди зазвичай купують на ньому корм для собак. Ось як ви можете забезпечити якість своїх даних:

Точність: Оскільки ви збираєте дані безпосередньо з веб-сайту клієнта, ви можете бути впевнені в їх точності.
Повнота: Щоб переконатися, що ваші дані повні, збирайте однакову інформацію про кожного клієнта. Наприклад, вам може знатись, які товари вони придбали, загальне їх замовлення, спосіб їх оплати та час початку та завершення транзакцій.
Релевантність: Тільки дані, пов’язані з придбанням кормів для собак, будуть відповідні вашій кампанії.
Термін дії: Переконайтеся, що ви збираєте всі свої дані часу в одному форматі.
Своєчасність: Імпортуйте свої дані якомога швидше і використовуйте дані лише заздалегідь визначений термін.
Послідовність: Якщо ви зберігаєте дані в кількох місцях, переконайтеся, що вони узгоджуються між собою.

Якщо ваші дані відповідають усім цим критеріям, ви можете бути впевнені, що ваші дані якісні.

Чому якість даних важлива?

У міру вдосконалення методів та технологій управління даними дані продовжують набувати все більшого значення для бізнесу. Все більше компаній використовують дані для прийняття рішень щодо маркетингу, розробки продуктів, фінансів тощо. У міру того, як все більше фірм отримують переваги даних, їх використання все більше стає питанням не відставання від конкуренції. Компанії, які не користуються перевагами даних та пов'язаних з ними технологій, ризикують відстати.

Однак, щоб дані були корисними, вони повинні бути якісними. Чим краща якість ваших даних, тим більше ви можете з них отримати. Якщо ваша інформація низької якості, це може навіть нашкодити. Якщо ви базуєте рішення на неправильних даних, ви, ймовірно, зробите неправильний вибір.

Нові технології також збільшують значення даних та їх якості. Такі технології, як штучний інтелект та автоматизація, мають величезний потенціал, але успіх цих технологій багато в чому залежить від якості даних. Наприклад, машинне навчання вимагає великих обсягів точних даних. Чим більше хороших даних має алгоритм машинного навчання, тим швидше він може дати результати, і тим кращими будуть ці результати. В недавньому опитуванні вищих керівників New Vantage Partners, понад три чверті респондентів сказали, що збільшення обсягів даних та джерел зумовлює збільшення інвестицій у ШІ та когнітивне навчання.