Ο απόλυτος οδηγός για τον καθαρισμό και τον καθαρισμό δεδομένων CRM

Ορισμός, Οφέλη, Εξαρτήματα και πώς να καθαρίσετε τα δεδομένα σας στο BULK

Τελευταία τροποποίηση από Ben Ford, στις 26/Feb/2023

Όταν χρησιμοποιούν δεδομένα, οι περισσότεροι άνθρωποι συμφωνούν ότι οι γνώσεις και η ανάλυσή σας είναι μόνο τόσο καλές όσο τα δεδομένα που χρησιμοποιείτε. Ουσιαστικά, τα δεδομένα των σκουπιδιών είναι ανάλυση σκουπιδιών. Ο καθαρισμός δεδομένων, που αναφέρεται επίσης ως καθαρισμός δεδομένων και καθαρισμός δεδομένων, είναι ένα από τα πιο σημαντικά βήματα για τον οργανισμό σας, αν θέλετε να δημιουργήσετε μια κουλτούρα γύρω από την ποιότητα λήψης αποφάσεων δεδομένων.

Τι είναι ο καθαρισμός δεδομένων CRM;

Καθαρισμός δεδομένων ο καθαρισμός είναι η διαδικασία στερέωσης ή αφαίρεσης λανθασμένων, αλλοιωμένων, λανθασμένα μορφοποιημένων, διπλών ή ελλιπών δεδομένων εντός ενός συνόλου δεδομένων. Κατά τον συνδυασμό πολλαπλών πηγών δεδομένων, υπάρχουν πολλές ευκαιρίες για τα δεδομένα που πρέπει να αναπαραχθούν ή να χαρακτηριστούν λανθασμένα. Αν τα δεδομένα είναι λανθασμένα, τα αποτελέσματα και οι αλγόριθμοι είναι αναξιόπιστοι, παρόλο που μπορεί να φαίνονται σωστά. Δεν υπάρχει κανένας απόλυτος τρόπος για να συνταγογραφήσει τα ακριβή βήματα στη διαδικασία καθαρισμού δεδομένων, επειδή οι διαδικασίες θα διαφέρουν από σύνολο δεδομένων σε σύνολο δεδομένων. Αλλά είναι σημαντικό να καθιερώσετε ένα πρότυπο για τη διαδικασία καθαρισμού των δεδομένων σας έτσι ώστε να ξέρετε ότι το κάνετε με τον σωστό τρόπο κάθε φορά.

Ποια είναι η διαφορά μεταξύ καθαρισμού δεδομένων CRM και μετασχηματισμού δεδομένων;

CRM Ο καθαρισμός δεδομένων είναι η διαδικασία που αφαιρεί δεδομένα που δεν ανήκουν στο CRM σας. Μετατροπή δεδομένων είναι η διαδικασία μετατροπής δεδομένων από μια μορφή ή δομή σε άλλη. Οι διαδικασίες μετασχηματισμού μπορούν επίσης να αναφέρονται ως διαπληκτισμοί δεδομένων, ή διαρροές δεδομένων. Αυτό το άρθρο εστιάζει στις διαδικασίες καθαρισμού των δεδομένων CRM εξόδου σας και σε ακατέργαστα δεδομένα που σκοπεύετε να εισαγάγετε στο CRM μας.

Πώς καθαρίζεις τα δεδομένα;

Ενώ οι τεχνικές που χρησιμοποιούνται για τον καθαρισμό δεδομένων μπορεί να διαφέρουν ανάλογα με τους τύπους των δεδομένων που αποθηκεύει η εταιρεία σας, μπορείτε να ακολουθήσετε αυτά τα βασικά βήματα για να χαρτογραφήσετε ένα πλαίσιο για τον οργανισμό σας.

Βήμα 1: Αφαίρεση διπλών ή άσχετων γραμμών

Αφαίρεση ανεπιθύμητων σειρών από το σύνολο δεδομένων σας, συμπεριλαμβανομένων διπλών σειρών ή άνευ σημασίας δεδομένων. Οι διπλές σειρές θα συμβαίνουν πιο συχνά κατά την εισαγωγή ή τις αναπαραστάσεις δεδομένων με τα συστήματά μας. Όταν εισάγετε δεδομένα από πολλαπλά μέρη, αποκόπτετε δεδομένα, ή λαμβάνετε δεδομένα από πελάτες ή από πολλαπλά τμήματα, υπάρχουν ευκαιρίες για τη δημιουργία διπλών δεδομένων. Η αποδιάρθρωση είναι μία από τις μεγαλύτερες περιοχές που πρέπει να εξετασθεί σε αυτή τη διαδικασία.

Βήμα 2: Διόρθωση διαρθρωτικών σφαλμάτων

Διαρθρωτικά σφάλματα είναι όταν μετράτε ή μεταφέρετε δεδομένα και να παρατηρήσετε παράξενες συμβάσεις ονοματοδοσίας, τυπογραφία, ή λανθασμένη κεφαλαιοποίηση. Αυτές οι ασυνέπειες μπορεί να προκαλέσουν λανθασμένες κατηγορίες ή κατηγορίες. Για παράδειγμα, μπορεί να βρείτε “N/A” και “Not Applicable” εμφανίζονται και οι δύο, αλλά θα πρέπει να αναλυθούν ως η ίδια κατηγορία.

Βήμα 3: Φίλτρο ανεπιθύμητων δεδομένων

Συχνά, πριν από την εισαγωγή δεδομένων στο crm σας θα βρείτε taht κάποια από τις σειρές έχουν irrlenat δεδομένα που δεν μπορείτε να χρησιμοποιήσετε π.χ. οδηγεί χωρίς ηλεκτρονικό ταχυδρομείο. Φιλτράρετε τις σειρές πριν από την εισαγωγή.

Βήμα 4: Χειρισμός ελλειπόντων δεδομένων

Δεν μπορείτε να αγνοήσετε τα ελλείποντα δεδομένα επειδή πολλά πεδία δεν θα δεχτούν τις ελλείπουσες τιμές. Υπάρχουν μερικοί τρόποι να αντιμετωπίσεις τα χαμένα δεδομένα. Ούτε είναι το βέλτιστο, αλλά και τα δύο μπορούν να ληφθούν υπόψη.

Ως πρώτη επιλογή, μπορείτε να dropτε σειρές που έχουν ελλείπουσες τιμές, αλλά κάνοντας αυτό θα ρίξει ή να χάσει πληροφορίες, οπότε να είστε προσεκτικοί με αυτό πριν την αφαιρέσετε.
Ως δεύτερη επιλογή, μπορείτε να εισάγετε ελλείπουσες τιμές με βάση άλλες σειρές· και πάλι, υπάρχει μια ευκαιρία να χάσετε την ακεραιότητα των δεδομένων επειδή μπορεί να λειτουργεί από υποθέσεις και όχι πραγματικές παρατηρήσεις.
Ως τρίτη επιλογή, μπορεί να αλλάξετε τον τρόπο με τον οποίο τα δεδομένα χρησιμοποιούνται για την αποτελεσματική πλοήγηση σε μηδενικές τιμές.

Βήμα 5: Επικύρωση και QA

Στο τέλος της διαδικασίας καθαρισμού δεδομένων, θα πρέπει να είστε σε θέση να απαντήσετε σε αυτές τις ερωτήσεις ως μέρος της βασικής επικύρωσης:

Βγάζει νόημα τα δεδομένα;

Ακολουθεί τα δεδομένα τους κατάλληλους κανόνες για το πεδίο του;
Αποδεικνύει ή διαψεύδει τη θεωρία σου ή φέρνει κάποια διορατικότητα στο φως;
Μπορείτε να βρείτε τάσεις στα δεδομένα για να σας βοηθήσουν να διαμορφώσετε την επόμενη θεωρία σας;
Εάν όχι, αυτό οφείλεται στο ζήτημα της ποιότητας των δεδομένων;

Τα ψευδή συμπεράσματα λόγω λανθασμένων ή “βρώμικων” δεδομένων μπορούν να ενημερώσουν την κακή επιχειρηματική στρατηγική και τη λήψη αποφάσεων. Τα ψευδή συμπεράσματα μπορούν να οδηγήσουν σε μια δύσκολη στιγμή σε μια συνάντηση αναφοράς όταν συνειδητοποιείτε ότι τα δεδομένα σας δεν αντιστέκονται στον έλεγχο. Πριν φτάσετε εκεί, είναι σημαντικό να δημιουργήσετε μια κουλτούρα ποιοτικών δεδομένων στον οργανισμό σας. Για να το κάνετε αυτό, θα πρέπει να τεκμηριώσετε τα εργαλεία που θα μπορούσατε να χρησιμοποιήσετε για να δημιουργήσετε αυτή την κουλτούρα και τι σημαίνει για εσάς η ποιότητα των δεδομένων.

Δοκιμάστε το ZaapIT δωρεάν για να καθαρίσετε τα δεδομένα CRM σας χύμα και αυτόματα.

Δοκιμάστε το ZaapIT ΔΩΡΕΑΝ τώρα!

Εξαρτήματα δεδομένων ποιότητας

Ο καθορισμός της ποιότητας των δεδομένων απαιτεί μια εξέταση των χαρακτηριστικών του, στη συνέχεια, τη ζύγιση αυτών των χαρακτηριστικών ανάλογα με το τι είναι πιο σημαντικό για την οργάνωσή σας και την ή τις εφαρμογές για τις οποίες θα χρησιμοποιηθούν.

5 χαρακτηριστικά των δεδομένων ποιότητας

Ισχύς. Ο βαθμός στον οποίο τα δεδομένα σας συμμορφώνονται με καθορισμένους επιχειρηματικούς κανόνες ή περιορισμούς.
Ακρίβεια. Βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα σας είναι κοντά στις πραγματικές τιμές.
Ολοκληρότητα. Ο βαθμός στον οποίο είναι γνωστά όλα τα απαιτούμενα δεδομένα.
Συνέπεια. Βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα σας είναι συνεπή στο ίδιο σύνολο δεδομένων ή/και σε πολλαπλά σύνολα δεδομένων.
Ομοιομορφία. Ο βαθμός στον οποίο προσδιορίζονται τα δεδομένα χρησιμοποιώντας την ίδια μονάδα μέτρησης.

Οφέλη του καθαρισμού δεδομένων

Έχοντας καθαρά δεδομένα θα αυξήσει τελικά τη συνολική παραγωγικότητα και να επιτρέψει την υψηλότερη ποιότητα πληροφοριών στη λήψη αποφάσεων σας. Τα οφέλη περιλαμβάνουν:

Αφαίρεση σφαλμάτων όταν υπάρχουν πολλαπλές πηγές δεδομένων.
Λιγότερα λάθη κάνουν για τους πιο ευτυχισμένους πελάτες και τους λιγότερο καταθλιμμένους υπαλλήλους.
Δυνατότητα χαρτογράφησης των διαφορετικών λειτουργιών και του τι σκοπεύουν να κάνουν τα δεδομένα σας.
Παρακολούθηση σφαλμάτων και καλύτερη αναφορά για να δούμε από πού προέρχονται τα λάθη, καθιστώντας ευκολότερη τη διόρθωση λανθασμένων ή διεφθαρμένων δεδομένων για μελλοντικές εφαρμογές.
Η χρήση εργαλείων για τον καθαρισμό δεδομένων θα κάνει για πιο αποτελεσματικές επιχειρηματικές πρακτικές και ταχύτερη λήψη αποφάσεων.

Εργαλεία και λογισμικό καθαρισμού δεδομένων για αποδοτικότητα

Λογισμικό όπως το ZaapITμπορεί να σας βοηθήσει να οδηγήσετε μια κουλτούρα δεδομένων ποιότητας παρέχοντας οπτικούς και άμεσους τρόπους για να συνδυάσετε και να καθαρίσετε τα δεδομένα σας. Ζάαπ Η IT διαθέτει δύο προϊόντα: Dedup-manager για τον καθαρισμό διπλών και Smart-mass-update για τη διαχείριση οποιουδήποτε τύπου δεδομένων CRM (ενημέρωση/δημιουργία/μετατροπή/διαγραφή/εισαγωγή/ κλπ). Χρησιμοποιώντας τα εργαλεία του ZaapIT μπορεί να σώσει έναν διαχειριστή βάσεων δεδομένων σημαντικό χρονικό διάστημα βοηθώντας αναλυτές ή διαχειριστές να ξεκινήσουν τις αναλύσεις τους γρηγορότερα και να έχουν περισσότερη εμπιστοσύνη στα δεδομένα. Η κατανόηση της ποιότητας των δεδομένων και των εργαλείων που χρειάζεστε για να δημιουργήσετε, να διαχειριστείτε και να μεταμορφώσετε τα δεδομένα είναι ένα σημαντικό βήμα προς τη λήψη αποτελεσματικών και αποτελεσματικών επιχειρηματικών αποφάσεων. Αυτή η κρίσιμη διαδικασία θα αναπτύξει περαιτέρω μια κουλτούρα δεδομένων στον οργανισμό σας.