Der ultimative Leitfaden für CRM Datenreinigung und Reinigung

Definition, Vorteile, Komponenten und wie Sie Ihre Daten in BULK reinigen

Letzte Änderung von Ben Ford, am 26/Feb/2023

Bei der Verwendung von Daten stimmen die meisten Menschen zu, dass Ihre Erkenntnisse und Analysen nur so gut sind wie die von Ihnen verwendeten Daten. Im Wesentlichen, Mülldaten in ist Müllanalyse aus. Datenreinigung, auch als Datenreinigung und Datenreinigung bezeichnet, ist einer der wichtigsten Schritte für Ihre Organisation, wenn Sie eine Kultur rund um die Entscheidungsfindung von Qualitätsdaten erstellen möchten.

Was ist die CRM-Datenreinigung?

Datenreinigung Reinigung ist der Prozess der Fixierung oder Entfernung von fehlerhaften, beschädigten, falsch formatierten, doppelten oder unvollständigen Daten innerhalb eines Datensatzes. Bei der Kombination mehrerer Datenquellen gibt es viele Möglichkeiten, Daten zu duplizieren oder zu missbrauchen. Wenn Daten falsch sind, sind Ergebnisse und Algorithmen unzuverlässig, auch wenn sie richtig aussehen können. Es gibt keine absolute Möglichkeit, die genauen Schritte im Datenreinigungsprozess zu verschreiben, da die Prozesse von Datensatz zu Datensatz variieren. Aber es ist entscheidend, eine Vorlage für Ihren Datenreinigungsprozess zu erstellen, damit Sie wissen, dass Sie es jedes Mal richtig machen.

Was ist der Unterschied zwischen CRM-Datenreinigung und Datentransformation?

CRM Datenreinigung ist der Prozess, der Daten entfernt, die nicht in Ihrem CRM gehören. Die Datentransformation ist der Prozess der Umwandlung von Daten aus einem Format oder einer Struktur in ein anderes. Transformationsprozesse können auch als Daten-Wrangling oder Daten-Munging bezeichnet werden. Dieser Artikel konzentriert sich auf die Prozesse der Reinigung Ihrer auslaufenden CRM-Daten und auf Rohdaten, die Sie in unseren CRM importieren möchten.

Wie reinigen Sie Daten?

Während die für die Datenreinigung verwendeten Techniken je nach den Arten von Daten, die Ihr Unternehmen speichert, variieren können, können Sie diesen grundlegenden Schritten folgen, um einen Rahmen für Ihre Organisation abzubilden.

Schritt 1: Entfernen Sie doppelte oder irrelevante Zeilen

Entfernen Sie unerwünschte Zeilen aus Ihrem Datensatz, einschließlich doppelter Zeilen oder irrelevanter Daten. Duplikate Zeilen werden am häufigsten während der Datenimporte oder Ingerationen mit unseren Systemen passieren. Wenn Sie Daten von mehreren Orten importieren, Daten abkratzen oder Daten von Kunden oder mehreren Abteilungen empfangen, gibt es Möglichkeiten, doppelte Daten zu erstellen. Die Deduplizierung ist eines der größten Bereiche, die in diesem Prozess zu berücksichtigen sind.

Schritt 2: Strukturfehler beheben

Strukturfehler sind, wenn Sie Daten messen oder übertragen und seltsame Namenskonventionen, Typos oder falsche Kapitalisierung bemerken. Diese Inkonsistenzen können irremarkierte Kategorien oder Klassen verursachen. Zum Beispiel können Sie finden “N/A” und “Nicht anwendbar” beide erscheinen, aber sie sollten als die gleiche Kategorie analysiert werden.

Schritt 3: Filtern unerwünschter Daten

Oft, bevor Sie Daten in Ihren crm importieren, finden Sie taht einige der Zeilen haben irrlenat Daten, die Sie nicht verwenden können, z.B. Leads ohne E-Mail. Filtern Sie diese Zeilen vor dem Import.

Schritt 4: Handle fehlende Daten

Sie können fehlende Daten nicht ignorieren, weil viele Felder fehlende Werte nicht akzeptieren. Es gibt ein paar Möglichkeiten, mit fehlenden Daten zu umgehen. Auch nicht optimal, aber beide können berücksichtigt werden.

Als erste Option können Sie Zeilen fallen, die fehlende Werte haben, aber dies wird Daten fallen oder verlieren, so beachten Sie dies, bevor Sie es entfernen.
Als zweite Option können Sie fehlende Werte basierend auf anderen Zeilen eingeben; wiederum besteht die Möglichkeit, die Integrität der Daten zu verlieren, weil Sie möglicherweise aus Annahmen und nicht tatsächlichen Beobachtungen arbeiten.
Als dritte Option können Sie die Art und Weise ändern, wie die Daten verwendet werden, um Nullwerte effektiv zu navigieren.

Schritt 5: Gültig und QA

Am Ende des Datenreinigungsprozesses sollten Sie diese Fragen als Teil der Grundvalidierung beantworten können:

Haben die Daten Sinn?

Befolgen die Daten die entsprechenden Regeln für ihr Feld?
Beweist es Ihre Arbeitstheorie oder bringt Einblicke ins Licht?
Können Sie Trends in den Daten finden, um Ihnen zu helfen, Ihre nächste Theorie zu bilden?
Wenn nicht, ist das wegen einer Datenqualität?

Falsche Schlussfolgerungen aufgrund falscher oder "dirty" Daten können schlechte Geschäftsstrategie und Entscheidungsfindung informieren. Falsche Schlussfolgerungen können zu einem peinlichen Moment in einem Reporting-Meeting führen, wenn Sie erkennen, dass Ihre Daten nicht zur Kontrolle stehen. Bevor Sie dort ankommen, ist es wichtig, eine Kultur der Qualitätsdaten in Ihrer Organisation zu erstellen. Um dies zu tun, sollten Sie die Tools dokumentieren, die Sie verwenden könnten, um diese Kultur zu erstellen und welche Datenqualität Ihnen bedeutet.

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Komponenten von Qualitätsdaten

Die Bestimmung der Qualität der Daten erfordert eine Prüfung ihrer Eigenschaften, dann wiegen diese Eigenschaften entsprechend dem, was für Ihre Organisation und die Anwendung(en), für die sie verwendet werden.

5 Merkmale der Qualitätsdaten

Gültig. Der Grad, in dem Ihre Daten den definierten Geschäftsregeln oder Einschränkungen entsprechen.
Genauigkeit. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten in der Nähe der wahren Werte sind.
Vollständigkeit. Der Grad, in dem alle benötigten Daten bekannt sind.
Konsistenz. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten innerhalb desselben Datensatzes und/oder über mehrere Datensätze konsistent sind.
Uniformität. Der Grad, in dem die Daten mit derselben Maßeinheit angegeben werden.

Vorteile der Datenreinigung

Saubere Daten werden letztendlich die Gesamtproduktivität erhöhen und qualitativ hochwertige Informationen in Ihrer Entscheidungsfindung ermöglichen. Zu den Leistungen gehören:

Entfernung von Fehlern, wenn mehrere Datenquellen im Spiel sind.
Weniger Fehler machen für glücklichere Kunden und weniger vertrauenswürdige Mitarbeiter.
Fähigkeit, die verschiedenen Funktionen zu ordnen und was Ihre Daten tun sollen.
Fehler überwachen und besser melden, um zu sehen, woher Fehler kommen, so dass es einfacher ist, falsche oder korrupte Daten für zukünftige Anwendungen zu beheben.
Die Verwendung von Werkzeugen zur Datenreinigung wird zu effizienteren Geschäftspraktiken und schnelleren Entscheidungsfindungen führen.

Datenreinigungswerkzeuge und Software für Effizienz

Software wie ZaapITSie können helfen, eine Qualitätsdatenkultur zu steuern, indem Sie visuelle und direkte Möglichkeiten bieten, Ihre Daten zu kombinieren und zu reinigen. Zaap IT hat zwei Produkte: Dedup-Manager für die Reinigung von Duplikaten und Smart-mass-update für die Verwaltung jeder Art CRM-Daten (Update/create/convert/delete/import/etc). Die Verwendung von ZaapIT-Tools kann einen Datenbankadministrator eine erhebliche Zeit sparen, indem Analysten oder Administratoren ihre Analysen schneller starten und mehr Vertrauen in die Daten haben. Das Verständnis der Datenqualität und der Tools, die Sie benötigen, um Daten zu erstellen, zu verwalten und zu transformieren, ist ein wichtiger Schritt, um effiziente und effektive Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dieser entscheidende Prozess wird eine Datenkultur in Ihrer Organisation weiterentwickeln.