Probleme comune de calitate a datelor și cum să le depășești

Deși ne aflăm în era tehnologiilor bazate pe date, peste 50% dintre directorii executivi sunt, în general, nemulțumiți de valoarea obținută din analize. Unul dintre principalele motive pentru aceasta este calitatea slabă a datelor . Mai mult decât atât, având date de proastă calitate la începutul oricărei sarcini, acțiunile ulterioare sunt inutile. În plus, orice decizie luată se va baza pe informații greșite, iar pentru companii, aceasta este cu siguranță o veste proastă.

De aceea am decis să împărtășim experiența și experiența de mulți ani în lucrul cu date. În ultimul an, am vorbit mult cu colegii noștri analiști și am realizat o mulțime de interviuri cu specialiști de talie mondială. Acum dorim să oferim îndrumări cu privire la cele mai frecvente probleme în lucrul cu date și cum să le depășim.

În articol, discutăm etapele unui flux de lucru de date, ce erori pot apărea și de ce. Și, cel mai important, împărtășim abordări pentru a rezolva dificultățile legate de calitatea datelor.

Câteva definiții înainte de a începe:

Ce sunt datele de calitate? Pe scurt (și în ceea ce privește datele de marketing), datele de calitate sunt relevante, date actualizate, fără erori și discrepanțe . Dacă căutăm calitatea datelor pe Wikipedia, vom vedea mai mult de 10 (!) definiții. În plus, Wikipedia citează cele mai recente cercetări ale DAMA NL în definițiile dimensiunilor calității datelor folosind ISO 9001 ca cadru de referință.

De ce sunt datele de calitate o necesitate pentru agenții de marketing, analiștii și factorii de decizie? Fără date de calitate și de încredere, este imposibil să luați decizii bazându-vă pe analiza de marketing.

În abordarea cantității mari de date pe care specialiștii de marketing și analiștii o folosesc zilnic, este o provocare să eliminați complet erorile și discrepanțele. Este extrem de dificil să oferi imediat date de calitate unui utilizator final; cu toate acestea, erorile de date pot fi combatete activ și găsite în mod proactiv. În primul rând, să ne uităm la procesul de lucru cu datele și să distingem pașii în care pot apărea probleme de calitate a datelor:

1. Planificarea măsurătorilor
2. Colectarea datelor primare
3. Normalizarea datelor brute
4. Pregatirea datelor de afaceri
5. Vizualizarea datelor

Din experiența noastră, erorile de date factuale apar de obicei în primii doi pași, în timp ce cazurile de utilizare greșită a datelor apar mai frecvent în ultimii pași.

Să vedem mai detaliat ce probleme de calitate a datelor pot apărea la acești pași și cum să le rezolvăm.

Chiar dacă nu există erori în date la acest pas, nu le putem omite complet. Diavolul este în detalii, iar colectarea datelor pentru analiză începe cu o planificare detaliată. Recomandarea noastră este să începeți întotdeauna cu o analiză expresă și să planificați cu atenție colectarea tuturor datelor de marketing de care aveți nevoie.

Omiterea pasului de planificare duce la o abordare nestructurată și la nu sunt suficiente date pentru sarcini sau proiecte noi, în timp ce scopul este de a colecta date fragmentate din toate sursele de date cu care lucrați. Dacă nu aveți toate datele, deciziile și acțiunile dvs. sunt viciate de la bun început. Să vedem ce date ar trebui să colectați înainte de a începe noi proiecte:

• Date despre comportamentul utilizatorului de pe site-ul și/sau aplicația dvs
• Date de cost de la platformele de publicitate
• Urmărirea apelurilor, chatbot și date de e-mail
• Date reale de vânzări din sistemele dvs. CRM/ERP etc.

După ce ați creat planul de măsurare, să trecem la pasul principal de colectare a datelor. În acest pas, printre toate celelalte provocări pe care trebuie să le depășiți, trebuie să luați în considerare controlul accesului la datele dvs. (totul este despre securitatea datelor) și pregătirea în avans pentru crearea stocării de date sau a lacului de date.

Dacă doriți să obțineți control complet asupra datelor dvs. brute fără a le modifica, recomandarea noastră este să utilizați un singur stocare cu import automat de date. Pentru nevoile de marketing, Google BigQuery rămâne una dintre cele mai bune opțiuni.

Ce dificultăți de calitate a datelor puteți întâlni la acest pas:

Ce este asta?

Platformele și serviciile de publicitate colectează cantități mari de date valoroase despre comportamentul utilizatorilor, iar problema apare atunci când încercați să obțineți toate aceste informații în întregime din aceste surse de date, fără a le afecta integralitatea.

*O interfață de programare a aplicațiilor (API) este o parte a serverului care transmite date (primește cereri și trimite răspunsuri), interacționând cu utilizatorul de fiecare dată când utilizatorul vizitează o pagină de pe site. Cele mai multe site-uri web moderne folosesc cel puțin mai multe API-uri terțe.

Ce e în neregulă cu asta?

Un serviciu de publicitate colectează date despre acțiunile unui utilizator; cu toate acestea, datele se pot schimba retroactiv după ce sunt transferate, iar API-ul serviciului poate fi actualizat sau indisponibil pentru o perioadă de timp. Ca rezultat, o parte din date pur și simplu nu va fi livrată, iar calitatea generală a datelor va fi coruptă. Este posibil ca analistul să nu știe despre acest lucru și să folosească date irelevante pentru a pregăti datele de afaceri. Cu toate acestea, nu este posibil să obțineți informații utile sau să luați decizia corectă pe baza unor date incomplete și/sau inexacte. Pur și simplu, poți investi mult timp și efort și, totuși, te poți regăsi în partea de jos a scării, fără date utile și nici dovezi că performanța este de succes și profitabilă pentru afacere.

Care sunt motivele?

Datele pot fi incomplete sau incorecte din cauza pierderii datelor, discrepanțelor sau dublurilor. Motivele comune pentru aceste probleme includ:

• Este creat un cont nou pe o platformă de publicitate, dar analiștii nu sunt informați și datele din acesta nu sunt colectate.
• Un API nu acceptă parametrii dinamici în etichetele UTM și nu îi colectează și nu îi transferă. Dacă utilizați parametri neacceptați în etichetele UTM, veți vedea numele parametrilor în loc de valorile acestora - de exemplu, {{geo}} în locul numelui real al campaniei.
• Actualizări retrospective de date. Serviciile de publicitate actualizează adesea retroactiv datele (cu privire la costuri, clicuri și afișări în conturile de publicitate). Cu toate acestea, nu toți analiștii sunt conștienți de acest lucru și iau în considerare acest lucru.

Cum se rezolvă această problemă?

Deoarece este imposibil să controlați direct codul atunci când lucrați cu API-uri, puteți combate aceste probleme prin:

• distribuirea zonelor de responsabilitate în timpul colectării datelor pentru a obține un control mai bun asupra recoltării datelor.
• folosind instrumente automate de import de date care acceptă modificări API, parametri dinamici etc. În cazul în care datele nu sunt disponibile, aceste instrumente pot arăta lipsurile de date existente și pot descărca datele retroactiv.

Ce este asta?

Analizând datele din serviciile de publicitate, știm cât cheltuim pentru publicitate. În timp ce din datele despre comportamentul utilizatorilor site-ului web, obținem informații despre cât câștigăm. Deoarece întrebările de afaceri sună de obicei ca „ce publicitate dă roade și care nu?” este esențial să cunoașteți raportul venituri/cheltuieli.

Ce e în neregulă cu asta?

Datele despre comportamentul utilizatorilor site-ului web diferă de datele privind costurile colectate de serviciile de publicitate, deoarece datele despre comportamentul utilizatorilor site-ului web:

• este colectat direct de proprietarii site-ului web
• este semnificativ mai mare ca volum decât datele de cost din serviciile de publicitate

În plus, dacă nu observăm că nu există o colecție de date despre comportamentul utilizatorului și nu eliminăm problema, atunci aceste date se pierd pentru totdeauna.

Ca și în cazul problemelor de colectare a datelor de la API-urile serviciilor de publicitate, informațiile incomplete sau incorecte duc la soluții eronate. Deciziile incorecte de management, la rândul lor, duc la o pierdere de venit.

Care sunt motivele?

Pot apărea erori la colectarea datelor site-ului web deoarece:

• Nu toate paginile site-ului au un container Google Tag Manager (GTM). GTM colectează rezultatul campaniilor de publicitate și date despre comportamentul utilizatorilor. Prin urmare, dacă nu există niciun container GTM pe pagină, nu se colectează date.
• Proiectul Google Cloud nu este plătit la timp și, prin urmare, colectarea datelor este suspendată.
• Corectitudinea datelor introduse în formularele de cerere de către utilizatorii site-ului web (nume, adresă, e-mail etc.) nu este validată.

Cum se rezolvă această problemă?

Ca și în cazul colectării de date dintr-un API, soluțiile pentru colectarea datelor pe site includ:

• distribuirea zonelor de responsabilitate în timpul colectării datelor pentru a obține un control mai bun asupra recoltării datelor
• utilizarea instrumentelor automate de import de date; în cazul în care datele nu sunt disponibile, aceste instrumente vă pot avertiza cu privire la erorile de date existente

Ce este asta?

Datele agregate și eșantionate sunt date generalizate care apar în cazurile în care nu toate datele sunt procesate și utilizate pentru analiză și raportare. Acest lucru se întâmplă atunci când servicii precum Google Analytics analizează doar o parte a datelor pentru a reduce sarcina pe servere și pentru a echilibra viteza și acuratețea procesării datelor. Deoarece eșantionarea duce la generalizare, aceasta duce la o lipsă de încredere în rezultatele obținute.

Ce e în neregulă cu asta?

Rapoartele eșantionate distorsionează datele de performanță și asta vă poate costa o avere atunci când vine vorba de valori legate de bani, cum ar fi obiectivele, conversiile și veniturile. Din acest motiv, riscați să nu observați o campanie de publicitate profitabilă și o puteți opri din cauza datelor distorsionate dintr-un raport sau invers - vă puteți cheltui toți banii pe campanii ineficiente.

Cu alte cuvinte, de fiecare dată când se aplică eșantionarea, există riscul de a obține rezultate inexacte. Și dacă încerci să iei o decizie bazată doar pe o parte din date, te joci cu ghicituri cu bugetul companiei.

Care sunt motivele?

În încercarea de a crea rapoarte cât mai curând posibil și de a economisi resurse, sistemele aplică eșantionarea, agregarea și filtrarea în loc să proceseze matrice masive de date.

Cum se rezolvă această problemă?

Singurul lucru pe care îl puteți face pentru a evita eșantionarea datelor este să colectați date brute și să verificați în mod constant caracterul complet al datelor în toate rapoartele dvs. Această monitorizare a procesului se face de preferință automat, ca o modalitate de a evita factorii umani. De exemplu, puteți aplica testarea automată a colectării corecte de valori pe site-ul dvs., așa cum a făcut OZON cu ajutorul OWOX BI.

După colectarea tuturor datelor necesare, este timpul să le normalizăm. La acest pas, analiștii transformă informațiile disponibile în forma cerută de companie. De exemplu, trebuie să obținem numerele de telefon într-un singur format.

Normalizarea datelor este o „lucrare de maimuță” manuală și de rutină care, de obicei, îi împiedică pe analiști de sarcini mai interesante, cum ar fi extragerea de informații utile despre date. Ca să nu mai vorbim de faptul că dificultățile de normalizare ocupă de obicei până la 50% din timpul de lucru al analistului în ansamblu.

Dificultăți de calitate a datelor pe care le puteți întâlni în această etapă:

Ce este asta?

Acestea sunt efecte secundare supărătoare care apar în timpul normalizării datelor nestructurate.

Ce e în neregulă cu asta?

Rezultatul comun al acestor dependențe de date este că sistemele de raportare elimină astfel de date incorecte în timp ce le analizează. Ca rezultat, ajungem la rapoarte inexacte care nu se bazează pe date complete. De exemplu, să presupunem că avem un obiect sesiuni și un obiect reclame. În sesiuni, avem date pentru zilele 10 până la 20, iar în reclame, sunt date din zilele 10 până la 15 (din anumite motive nu există date de cost pentru zilele 16 până la 20). În consecință, fie pierdem datele din reclame pentru zilele 16 până la 20, fie datele din sesiuni vor fi disponibile doar pentru zilele 10 până la 15.

Care sunt motivele?

Efectele secundare nedorite apar atunci când API-ul unui serviciu de publicitate este modificat, nu este disponibil sau returnează date incorecte.

Cum se rezolvă această problemă?

În același mod, verificați erorile de colectare a datelor, ar trebui să verificați întotdeauna datele cu care lucrați. Mai mult decât atât, dacă specificul îmbinării datelor nu este cunoscut de utilizator, atunci sunt șanse să apară greșeli în timpul normalizării datelor. În practică, cea mai bună decizie la acest pas este dezvoltarea unui sistem de monitorizare a calității datelor care să alerteze persoana responsabilă cu calitatea datelor în cazul unor anomalii ale datelor. Pentru aceasta, puteți utiliza servicii precum OWOX BI cu funcționalitatea de monitorizare a datelor încorporată.

Ce este asta?

Fiecare platformă sau serviciu de publicitate utilizează formate de date, monede și structuri diferite. Ca urmare, după ce ați colectat date din toate sursele, trebuie să le normalizați într-un singur format/structură.

Ce e în neregulă cu asta?

Este o sarcină grea să construiești o fortăreață triunghiulară când tot ce ai sunt piese rotunde și ovale. Când aveți o mulțime de seturi de date în formate diferite, pur și simplu nu puteți crea un raport înainte de a unifica datele.

Care sunt motivele?

Există diferite scheme de date în cadrul serviciilor de publicitate. De exemplu, aceeași coloană pe platforme diferite poate fi numită Nume produs și Categoria produsului. Un alt exemplu este utilizarea diferitelor monede în datele de cost: dolari pentru reclamele Twitter și lire sterline pe Facebook, de exemplu.

Cum se rezolvă această problemă?

Înainte de a analiza datele, acestea trebuie convertite într-un singur format; altfel, nu va iesi nimic bun din analiza ta. De exemplu, ar trebui să îmbinați datele despre sesiunile utilizatorilor cu datele privind costurile publicitare pentru a măsura impactul fiecărei surse de trafic sau canal de marketing și pentru a vedea care campanii de publicitate vă aduc mai multe venituri. Desigur, acest lucru se poate face manual utilizând scripturi și SQL, dar aplicarea soluțiilor automate este o alegere mai bună.

Datele pregătite pentru afaceri sunt un set de date final curățat în structura care corespunde modelului de afaceri. Cu alte cuvinte, dacă ați parcurs toți pașii în lucrul cu datele și ați finalizat totul, ar trebui să obțineți setul de date final. Datele sale gata făcute care pot fi trimise oricărui serviciu de vizualizare a datelor (Power BI, Tableau, Google Data Studio etc.).

Cu toate acestea, nu trebuie să-l confundați cu datele brute pe care puteți încerca să construiți un raport. Este o abordare eronată care va implica multe probleme recurente: găsirea erorilor și a cauzelor discrepanțelor va dura mult timp, iar logica de afaceri va trebui să fie dublată constant în toate interogările SQL. Desigur, un astfel de volum de date brute, nestructurate este o provocare pentru a se menține la zi și a controla schimbările în logica transformărilor. De exemplu, este posibil să întâmpinați probleme precum actualizarea istoricului datelor de cost după ce serviciul de publicitate l-a ajustat. Un alt exemplu ar putea fi răscumpărarea tranzacțiilor finalizate. În acest caz, este nevoie de timp pentru a înțelege dacă tranzacția a fost răscumpărată, dar trebuie să atribuim acest statut momentului comenzii.

Din păcate, este o practică obișnuită să săriți peste acest pas și să treceți direct la crearea raportului. Cu toate acestea, experiența noastră demonstrează că utilizarea unui set de date final și pregătirea datelor pregătite pentru afaceri pentru lumea modernă a analizei este o necesitate. Pe termen lung, este mai ieftin și mai ușor să lucrezi cu date pregătite în loc să rulezi în jurul datelor brute făcând aceleași lucruri din nou și din nou.

Ce dificultăți de calitate a datelor pot apărea în timpul acestui pas:

Ce este asta?

Este dificil de controlat schimbările în logica transformării din cauza definițiilor inconsecvente sau absente ale tipurilor de date necesare pe parcursul procesării datelor.

Ce e în neregulă cu asta?

Când datele nu sunt clar definite, utilizatorii nu sunt pe aceeași pagină cu privire la utilizarea datelor: nu sunt siguri ce tabel sau coloană să interogă, ce filtru să folosească sau cui să solicite informații despre obiectele de date. În plus, este nevoie de prea mult timp pentru a naviga și înțelege toate obiectele de date din datele brute, inclusiv atributele lor, locul lor în modelul de date și relevanța lor unul pentru celălalt.

Care sunt motivele?

O afacere nu și-a definit clar datele de bază și modelul de date. Prin urmare, logica pentru fuzionarea datelor este de neînțeles.

Cum se rezolvă această problemă?

În primul rând, nu aplicați logica de afaceri fiecărui raport sau set de date, ci folosiți modelarea datelor la nivel de companie. În cadrul companiei, ar trebui să existe un model de date de afaceri transparent și un control al ciclului de viață al datelor. Aceasta înseamnă că toate definițiile utilizate trebuie să fie clare. De exemplu, utilizatorii finali ar trebui să fie conștienți de ceea ce reprezintă valorile privind conversiile și vizitatorii site-ului web.

Împreună cu asta, deoarece este dificil să pregătiți și să mențineți actualizate date simulate, răspunsul constă în aplicarea soluțiilor automate (de exemplu, instrumentul de compilare a datelor (dbt)) care poate colecta, curăța, normaliza și monitoriza calitatea datelor dvs. deci este gata pentru afaceri.

Echipa OWOX BI știe mai mult decât oricine cât de gravă este problema datelor, deoarece fiecare dintre clienții noștri se confruntă cu ea. Am realizat un produs care le permite analiștilor să automatizeze rutina, să ofere valoare pentru afaceri din date și să asigure calitatea datelor.

OWOX BI este o platformă unificată care vă permite să colectați, să pregătiți și să analizați toate datele dvs. de marketing. Automatizează livrarea datelor din surse izolate către destinația dvs. de analiză, asigurând că datele sunt întotdeauna exacte și actualizate.

Prin aplicarea OWOX BI, puteți obține date pregătite pentru afaceri în conformitate cu modelul dvs. de afaceri, cu monitorizare transparentă a calității datelor și un generator de rapoarte ușor de utilizat pentru a debloca informații fără SQL sau cod.

Să ne uităm la modul în care OWOX BI vă poate ajuta la toți pașii pe care i-am menționat mai sus.

• Planificați-vă măsurătorile . Creați un plan de măsurare pentru afacerea dvs. sau dezvoltați un sistem de metrici special pentru nevoile afacerii dvs. cu ajutorul specialiștilor noștri.
• Colectați date primare . OWOX BI colectează date brute din Google Analytics, servicii de publicitate, site-uri web, magazine offline, sisteme de urmărire a apelurilor și sisteme CRM în stocarea dvs. de date. Platforma funcționează fără probleme cu conturi publicitare mari și încarcă toate datele, indiferent de numărul de campanii. Pe lângă importarea automată a datelor de cost, OWOX BI recunoaște parametrii dinamici în etichetele UTM, convertește costurile într-o singură monedă și monitorizează relevanța datelor.

Nu mai trebuie să cauți diverși conectori și, dacă este necesar, echipa noastră poate chiar să configureze integrări personalizate pentru tine.

• Normalizați datele brute . Când utilizați OWOX BI, nu trebuie să curățați, să structurați și să procesați manual datele. Veți primi seturi de date gata în cea mai clară și mai convenabilă structură. Mai mult, în orice moment puteți obține un raport vizual cu privire la relevanța datelor din serviciile de publicitate încărcate în Google Analytics.

• Pregătiți datele de afaceri . Cu OWOX BI, aveți la îndemână date de încredere pregătite pentru afaceri. Nu mai este nevoie să creați un nou set de date pentru fiecare nou raport, deoarece obțineți seturi de date finale prefabricate, pregătite conform modelului dvs. de date de afaceri. Cu date actualizate și unificate pregătite pentru segmentarea ulterioară a datelor, puteți obține informații despre viteza afacerii dvs. și puteți crește valoarea datelor.

• Vizualizați datele . Platforma OWOX BI vă permite să analizați și să vizualizați datele oriunde doriți. Odată ce datele dvs. de marketing sunt gata, le puteți trimite la instrumentul de BI sau de vizualizare la alegere, cu câteva clicuri.

Rezervați o demonstrație gratuită pentru a vedea cum OWOX BI garantează calitatea datelor și cum puteți beneficia de gestionarea complet automatizată a datelor astăzi!

Prezentarea vizuală a valorilor cheie este ultimul pas pentru ca datele să funcționeze, așa că prezentarea datelor ar trebui să fie atât informativă, cât și ușor de utilizat. Vizualizările automate și configurate corect pot reduce semnificativ timpul necesar pentru a găsi o problemă; adică, puteți efectua mai multe iterații cu mai puțin efort în aceeași perioadă pentru a îmbunătăți calitatea datelor.

De asemenea, este important să rețineți că serviciile de vizualizare a datelor, cum ar fi popularul Google Data Studio, nu pot îmbina sau transforma datele. Dacă aveți nevoie de rapoarte bazate pe mai multe surse de date, recomandarea noastră este să colectați în prealabil toate datele de care aveți nevoie într-o singură stocare de date pentru a evita orice dificultăți.

Dificultăți de calitate a datelor pe care le puteți întâlni la acest pas:

Ce sunt acestea?

Când ceva nu merge bine la nivelurile anterioare de colectare și normalizare a datelor, erorile de date pot ajunge în rapoarte afișate de serviciile de vizualizare a datelor.

Ce e în neregulă cu asta?

Rapoartele create cu erori de date factuale sunt o pierdere de timp și bani. Ele nu oferă profit sau informații valoroase asupra zonelor de risc și de creștere pentru afacere. Îmi pare rău, Mario, dar prințesa este într-un alt castel!

Care sunt motivele?

Mai simplu spus, datele vizualizate nu sunt relevante. Cu toate acestea, pentru a afla sursa acestor erori, ar trebui să vă întoarceți până la verificarea datelor din nou.

Cum se rezolvă această problemă?

Singura modalitate de a rezolva această problemă este să pregătiți temeinic datele și să le monitorizați calitatea înainte de a crea rapoarte.

Ce este asta?

Cerințele de date sunt în continuă schimbare, iar interogările SQL se schimbă și ele. Ca urmare, cu cât sistemul de raportare devine mai complicat, cu atât este mai ușor să se defecteze.

Ce e în neregulă cu asta?

Nu este nimic în neregulă cu modificările, cu excepția cazului în care sunt atât de multe încât este imposibil să ne amintim ce modificări au fost făcute, unde și când. În cele din urmă, toate sistemele de raportare construite cu grijă pot dispărea, deoarece interogările SQL nu funcționează și nu există date corecte de vizualizat.

Care sunt motivele?

Este destul de o provocare să vă amintiți fiecare lucru mic, așa că greșeala tipică este să uitați să aplicați editări pe toate seturile de date acolo unde sunt necesare.

Cum se rezolvă această problemă?

În mod ideal, utilizatorii ar trebui să poată genera rapoarte de marketing fără a utiliza o mulțime de interogări SQL și fără a fi nevoie să aplice o mulțime de modificări și/sau editări.

Ce este asta?

Una dintre cele mai frecvente probleme este înțelegerea greșită a datelor (și, prin urmare, utilizarea greșită a acestora). Acest lucru se întâmplă atunci când o anumită măsură sau parametru poate fi interpretat în mai multe moduri. De exemplu, să presupunem că într-un raport există o valoare de conversie și că acest raport este utilizat de diferiți utilizatori. Unul dintre utilizatori crede că o conversie înseamnă o vizită pe site, în timp ce altul crede că înseamnă plasarea unei comenzi. Cu toate acestea, există și o a treia persoană care crede că această valoare de conversie se referă la comenzile livrate și achiziționate. După cum puteți vedea, există o mulțime de interpretări potențiale, așa că trebuie să clarificați ce informații sunt prezentate în raport.

Ce e în neregulă cu asta?

Dacă nu există o înțelegere clară a datelor care sunt utilizate în rapoarte și tablouri de bord, nu există nicio garanție că deciziile dvs. se vor baza pe faptele de pe teren.

Care sunt motivele?

O explicație neclară a valorilor și parametrilor utilizați în rapoarte sau un tip neadecvat de vizualizare a datelor poate duce la decizii proaste.

Cum se rezolvă această problemă?

Verificarea datelor nu se încheie atunci când vă asigurați că datele introduse sunt corecte și relevante. Aceste date pot fi încă folosite greșit. Pentru a evita această problemă, utilizatorii finali trebuie să aibă acces la date complete, actualizate, pregătite pentru afaceri, cu explicații clare și precise despre informațiile prezentate în rapoarte.

Analiza calității începe cu date de calitate. Eforturile dvs. de date ar trebui să fie valoroase și de încredere. De aceea, ar trebui să identificați și să combateți în mod proactiv erorile și discrepanțele de date pentru a obține rapoarte holistice de performanță și pentru a îmbunătăți calitatea datelor dvs. În general, îmbunătățirea calității datelor este un proces iterativ în care se pot distinge trei pași:

1. Examinând starea datelor dvs
2. Localizarea unei probleme care degradează calitatea datelor
3. Remedierea problemei

Cei mai consumatoare de timp sunt primii doi pași. Este dificil să identifici că există o problemă și să înțelegi în ce situații apare o eroare. După ce devine clar care este problema și unde se află, se dovedește a fi relativ ușor să o rezolvi.

În cele din urmă, puteți crea trei documente pentru a vă îmbunătăți datele:

• Schema de mișcare a datelor
• Matricea de responsabilitate (cine este responsabil pentru ce)
• Model de date de afaceri