نظرة عامة شاملة على جودة البيانات

في 2010 ، أشار التقرير المعياري لإدارة البيانات العالمية لشركة Experian إلى أن 53 يعتقد٪ من المديرين التنفيذيين على مستوى C أن البيانات جزء لا يتجزأ من استراتيجية العمل. ليس هناك شك في أن البيانات هي أصل مهم لكل شركة. ولكن هل جميع البيانات ذات قيمة؟ الإجابة المختصرة هي لا.

في حين قد يبدو أن جمع البيانات هو نصف المعركة ، فإن التحدي الحقيقي هو الحفاظ على معايير عالية من جودة البيانات طوال دورة حياتها بأكملها.

جودة البيانات

في هذا المنشور ، سنغطي تعريف وأهمية جودة البيانات وكذلك الأدوات المتاحة للمساعدة في البيانات إدارة الجودة وتحليلها.

ما هي جودة البيانات؟

تقيس جودة البيانات مدى جودة خدمة البيانات للغرض المقصود منها بالإضافة إلى دقتها ومدى ملاءمتها. عندما يتعلق الأمر بالبيانات عالية الجودة ، فإننا نشير إلى البيانات التي تؤدي إلى قرارات مُمكَّنة ومستنيرة وقائمة على البيانات.

كيف تعزز جودة البيانات اتخاذ قرارات تجارية جيدة؟

1. لديك بيانات ، لكنها غير قابلة للاستخدام بعد.

في هذه المرحلة ، لديك فقط قيم في قاعدة بيانات أو ورقة Excel. هذه البيانات الخام ليس لها استخدام عملي. على سبيل المثال ، لديك الآلاف من عناوين البريد الإلكتروني من عملائك والمواضيع التي تهمهم في ملف CSV.

2. تقوم بتحويل البيانات إلى معلومات.

أنت خذ هذه البيانات إلى أداة حيث يمكنك تصورها بوضوح في السياق الصحيح. على سبيل المثال ، قائمة بريد إلكتروني داخل تطبيق التسويق الخاص بك. يمكنك الآن تصفية عناوين البريد الإلكتروني هذه وفقًا لاهتماماتهم.

3. تحصل على المعرفة.

تقوم بتحليل المعلومات التي جمعتها وتكتسب منها رؤى مهمة. قد تتعلم ، على سبيل المثال ، أن 58٪ من عملائك يريدون أن يتم الاتصال بهم عبر البريد الإلكتروني للحصول على معلومات حول CRMs.

4. أنت تتخذ قرارًا مستنيرًا.

باستخدام هذه المعرفة ، يمكنك اتخاذ قرار قائم على البيانات ، مثل اتخاذ قرار بإنشاء رسالة إخبارية بمحتوى حول CRMs. عندما يكون لديك بيانات جيدة ، يكون لديك المعرفة اللازمة لاتخاذ القرارات الصحيحة لعملك.

خصائص جودة البيانات

نظرًا لأن البيانات تأتي بجميع الأشكال والأحجام ، فليس من السهل دائمًا تحديد جودتها. ومع ذلك ، هناك بعض الخصائص التي تُنسب عادةً إلى البيانات عالية الجودة.

إن البحث عن هذه الخصائص في بياناتك الخاصة سيمنحك فكرة عن جودة بياناتك:

1. الدقة

هل بياناتك صحيحة؟ وهل يعكس الوضع الواقعي الذي تنظر إليه؟

إلى تضمن الدقة والدقة ، فأنت بحاجة إلى تحسين إستراتيجية إدارة البيانات الخاصة بك باستمرار. ترتبط دقة البيانات ارتباطًا وثيقًا بسلامة البيانات.

2. الاكتمال

هل بياناتك شاملة؟ قد تكون المعلومات غير الكاملة غير قابلة للاستخدام.

على الرغم من أنه لا ينصح بجمع أكثر من ضرورية للغاية ، تأكد من أن القيم التي يجب أن تمتلكها إلزامية عند تخزين إدخالات جديدة في قاعدة البيانات الخاصة بك. خلاف ذلك ، ستنتهي بأسماء بدون أسماء العائلة ، أو أرقام هواتف غير مكتملة لا يمكنك استخدامها.

3. الصلة

هل هذه هي البيانات التي تحتاج؟ دعنا نواجه الأمر ، لن تغير كل البيانات التي تجمعها قواعد اللعبة. ولكن إذا كان هناك سبب وراء قيامك بجمع البيانات والقيم التي حصلت عليها يمكن أن تخدم هذا الغرض ، فلديك بيانات عالية الجودة.

على سبيل المثال ، إذا سألت عملائك عن سنة الميلاد هي عندما يشتركون في تجربة مع منتجك ، لكن عمرهم ليس في الواقع معلومات مفيدة لك ، إنها بيانات بدون غرض. لذلك ، حتى لو كانت صحيحة ، فإن البيانات غير فعالة.

4. التناسق

هل تتعارض بياناتك مع بيانات أخرى المصادر؟ يجب ألا تتعارض البيانات عالية الجودة مع البيانات المخزنة في قواعد البيانات الأخرى. خلاف ذلك ، يجب أن تفترض أن أحدهم خاطئ – ولكن أي واحد؟

عندما يكون هناك تناقضات بين قواعد البيانات ، فمن الصعب تحديد الدقة. بدلاً من ذلك ، تأكد من وجود مصدر واحد للحقيقة عندما يتعلق الأمر ببياناتك – سواء كان ذلك يعني حصول الجميع على نفس برنامج البيانات أو دمج أداة البيانات الخاصة بك مع CRM الخاص بك.

بهذه الطريقة ، يمكن لأي شخص داخل مؤسستك الوصول إلى بياناتك عبر أداة واحدة ، بغض النظر عن مكان وجودهم أو عندما يحتاجون إلى الوصول إليها.

5. إمكانية الوصول

هل المعلومات في متناول الأشخاص المناسبون؟ على غرار النقطة السابقة التي تناولناها للتو ، تتفاعل العديد من الشركات مع العملاء والتوقعات والشركاء والموظفين عبر تطبيقات مختلفة.

نتيجة لذلك ، تتناثر البيانات عبر أدوات مختلفة ، وإذا لم يكن هناك تكامل برمجي في مكانه ، فستواجه مشكلة صوامع البيانات.

صوامع البيانات من بين الأسباب الرئيسية لضعف جودة البيانات. حتى مع وجود بيانات دقيقة ومتسقة وذات صلة ، إذا لم يكن لدى الفريق الذي يجب أن يستفيد من تلك المعلومات إمكانية الوصول إليها ، فإنها لا تخدم غرضها. لضمان إمكانية الوصول ، قم بدمج أنظمة الأعمال الخاصة بك.

6. التوقيت

هل تم رفع بياناتك- حتى الآن؟ تتغير البيانات باستمرار ، والمشكلة مع البيانات القديمة أنها قد لا تكون ممثلة للوضع الحالي. من الرائع تتبع البيانات التاريخية ، ولكن مع إحساس واضح بالوقت.

تأكد من أنك تحتفظ بسجلات بياناتك ولكنك ستحتاج أيضًا إلى بيانات في الوقت الفعلي و التقارير حتى تكون على دراية بأي تغييرات أثناء حدوثها. وبهذه الطريقة يمكنك إما الاستفادة من هذه التغييرات أو العمل على التخفيف من حدة أي مشكلات حسب الحاجة.

تحليل جودة البيانات

تحليل جودة البيانات هو كيف تضمن جودة بياناتك … حسنًا ، جودة عالية.

بمعنى آخر ، يسمح لك بالتأكد من أن بياناتك: دقيقة وذات صلة ومحدثة ومناسبة للاستخدام المقصود و التطبيق.

غالبًا ما يكون تحليل جودة البيانات جزءًا من عملية إدارة جودة البيانات.

إدارة جودة البيانات

إدارة جودة البيانات هي عملية ضمان وصول فريقك إلى بيانات عالية الجودة – يستلزم ذلك استخلاص رؤى حول صحة بياناتك من أجل تحسين تلك الصحة. وهذا يؤدي إلى تطبيق بيانات دقيقة وإنشاء مجموعات بيانات أكبر.

مقاييس جودة البيانات

مقاييس جودة البيانات هي الطريقة التي تحدد بها بالفعل جودة بياناتك – إنها القياسات الفريدة التي تضعها من أجل تحليل بياناتك.

مقاييس جودة البيانات هي التي تحدد في الواقع مستوى دقة بياناتك ، وملاءمتها ، وتطبيقها ، وما إلى ذلك – ونتيجة لذلك ، ستعرف مدى ارتفاع ( أو منخفضة) جودة بياناتك.

أفضل ممارسات إدارة جودة البيانات

فيما يلي بعض أفضل ممارسات إدارة جودة البيانات التي يجب وضعها في الاعتبار أثناء تحليل جودة بياناتك.

حدد أهم مقاييس فريقك.

احصل على جودة البيانات الشراء عبر عملك حتى يفهم الجميع أهميته.

  • إجراء عمليات تدقيق جودة البيانات بانتظام.
  • الاستثمار في الموارد اللازمة لإعداد تقارير البيانات وتحليلها والتدريب على الجودة.

استخدم أداة إدارة جودة البيانات (اقرأ المزيد أدناه بشأن أدوات جودة البيانات – ستساعد هذه في إدارة جودة البيانات).

  • تأكد من وجود مصدر واحد للحقيقة عبر مؤسستك عندما يتعلق الأمر ببياناتك (سواء في CRM أو برامج المبيعات أو ما إلى ذلك).

    أدوات جودة البيانات

    فيما يلي بعض أدوات جودة البيانات القوية لمساعدتك على إنجاز كل ما ذكرناه أعلاه وأكثر.

    1.مركز العمليات

    يتيح لك Operations Hub مزامنة بيانات العملاء وأتمتة العمليات التجارية بسهولة. سيظل فريقك متسقًا مع مصدر الحقيقة المتصل والنظيف لبيانات العملاء ، وسيتم تمكين عملك للتكيف مع الاحتياجات المتغيرة باستمرار لعملائك.

    العمليات يقوم Hub بأتمتة عملية تحليل جودة البيانات – بدلاً من التشغيل الآلي القابل للبرمجة (ويعرف أيضًا باسم اختيار مغامرتك الخاصة) ، فإن إجراءات جودة البيانات في HubSpot مسبقة الصنع وخارج الصندوق.

    )

    يتضمن HubSpot’s Ops Hub ثلاث ميزات أتمتة فريدة قابلة للبرمجة: 1) إجراءات سير عمل مشفرة مخصصة ، 2) إجراءات مخصصة للروبوتات المشفرة ، و 3) webhooks في سير العمل. عند الحديث عن سير العمل ، يمكنك استخدامها لأتمتة وحل مشكلات البيانات الشائعة. على سبيل المثال ، يمكنك إعداد سير عمل يجعل خاصية الاسم الأول بأحرف كبيرة عندما تملأ جهة اتصال جديدة نموذجًا تجريبيًا.

    نصيحة للمحترفين: استخدم HubSpot Operations Hub لمزامنة بيانات العملاء بسهولة وأتمتة العمليات التجارية حتى يظل فريقك متماشياً مع جميع بيانات العملاء عبر منصة واحدة. Dedupely data quality software

2. إنسيكل

 شريك تطبيقات HubSpot والتكامل – هو حل كامل لإدارة بيانات العملاء. يساعدك على إدارة بيانات العملاء الخاصة بك وأتمتتها والحفاظ عليها. يعمل Insycle على تحسين الكفاءة ودقة التقارير ومواءمة الفريق.

3. Dedupely

talend open studio data quality analysis software

Dedupely يكتشف ويدمج البيانات المكررة تلقائيًا ، مما يوفر لك الوقت والصداع ويحسن الثقة والمواءمة عبر شركتك.

4. SAS

openrefine data quality analysis tool

  • SAS عبارة عن مجموعة برامج مؤسسية تحتوي على منتجات تدير بياناتك وتحسنها وتدمجها وتحكمها. يعد SAS Data Management أحد أفضل منتجاتها التي تمت مراجعتها – وهو مصمم لإدارة تكامل البيانات وتنظيفها. توفر الأداة أيضًا طرقًا قوية لتنفيذ حوكمة البيانات.

    تقدم SAS أيضًا جودة بيانات SAS كحل لمعالجة مشكلات جودة البيانات دون الحاجة إلى نقل بياناتك.

    5. Talend Open Studio

    Screen Shot 2021-05-30 at 12.15.20 PMDatawarehouse.io (Ultimate Data Export) data quality tool for hubspot

  • Talend Open Studioهو جزء من مجموعة مفتوحة المصدر مثالية للشركات متوسطة السوق. أداة السحب والإفلات تجعلها مرنة وسهلة الاستخدام. يأتي Talend مع العديد من الميزات المخصصة لمساعدتك في حل مشاكل التكامل.

  • 6. OpenRefine

    Ataccama data quality tool

  • OpenRefine (Google Refine سابقًا) هي أداة مجانية مفتوحة المصدر للشركات من جميع الأحجام – وهي مخصصة لـ إدارة وتنظيف البيانات.يركز OpenRefine على تحويل وإعادة تنسيق البيانات المتباينة لتوحيدها. يسمح لك هذا البرنامج بإضافة ملحقات وإضافات لا حصر لها حتى تتمكن من العمل مع مصادر وتنسيقات بيانات متعددة.

    7. Datawarehouse.io (Ultimate Data Export)

    Datawarehouse.io ، المعروف أيضًا باسم Ultimate Data Export ، هو حل برمجي لتخزين البيانات لبيانات HubSpot الخاصة بك – عن طريق مزامنة البرنامج ، سيتم دمج منصة HubSpot والبيانات دون الحاجة إلى كود.

    قم بتصدير جميع بيانات HubSpot الخاصة بك بسلاسة (مثل التذاكر والمنتجات ورسائل البريد الإلكتروني وتحليلات الويب) إلى Excel بالإضافة إلى دمج بياناتك مع أدوات ذكاء الأعمال ، مثل Tableau.

    8. أتاكاما

    أتاكاما هي منصة لإدارة البيانات والحوكمة بها أدوات لجودة البيانات ، وإدارة البيانات ، وكتالوج البيانات ، وإدارة البيانات المرجعية ، وتكامل البيانات ، وتوصيف البيانات.

    توفر ميزات تحليل وإدارة بيانات الأداة نظرة ثاقبة على جودة بياناتك. كما أنها تساعدك على التحقق من صحة بياناتك ، وتحسينها ، وتصفية أي بيانات منخفضة الجودة أو غير صحيحة ، ومراقبة الجودة بمرور الوقت.

    احصل على نظرة عامة شاملة على جودة البيانات

    إن ضمان جودة البيانات ليس بالأمر السهل دائمًا ، ولكن الوقت والجهد الذي تبذله في ذلك يؤتي ثماره على المدى الطويل – مدى نجاح عملك. يسمح لقادة الفريق باتخاذ قرارات مستنيرة وقائمة على البيانات. لكل محترف لتحسين جودة بياناته.