Le guide ultime pour le nettoyage et le nettoyage des données CRM

Définition, avantages, composants et comment nettoyer vos données dans BULK

Dernière modification par Ben Ford, le 26/février/2023

Lors de l'utilisation des données, la plupart des gens s'accordent à dire que vos idées et vos analyses sont seulement aussi bonnes que les données que vous utilisez. Essentiellement, l'analyse des déchets est terminée. Le nettoyage des données, également appelé nettoyage des données et nettoyage des données, est l'une des étapes les plus importantes pour votre organisation si vous voulez créer une culture autour de la prise de décision de données de qualité.

Qu'est-ce que le nettoyage des données CRM?

Nettoyage des données nettoyage est le processus de fixation ou de suppression de données incorrectes, corrompues, mal formatées, dupliquées, ou incomplètes dans un ensemble de données. Lorsqu'on combine plusieurs sources de données, il existe de nombreuses possibilités de reproduction ou d'étiquetage erroné. Si les données sont incorrectes, les résultats et les algorithmes sont peu fiables, même s'ils peuvent sembler corrects. Il n'existe aucun moyen absolu de prescrire les étapes exactes du processus de nettoyage des données, car les processus varient d'un ensemble de données à l'autre. Mais il est crucial d'établir un modèle pour votre processus de nettoyage des données afin que vous sachiez que vous le faites de la bonne façon à chaque fois.

Quelle est la différence entre le nettoyage des données CRM et la transformation des données?

CRM Le nettoyage des données est le processus qui supprime les données qui n'appartiennent pas à votre CRM. La transformation des données est le processus de conversion des données d'un format ou d'une structure en un autre. On peut aussi appeler processus de transformation des données le brouillage ou le brouillage des données. Cet article se concentre sur les processus de nettoyage de vos données CRM de sortie et sur les données brutes que vous envisagez d'importer dans notre CRM.

Comment nettoyer les données ?

Alors que les techniques utilisées pour le nettoyage des données peuvent varier selon les types de données que votre entreprise stocke, vous pouvez suivre ces étapes de base pour cartographier un cadre pour votre organisation.

Étape 1: Supprimer les lignes dupliquées ou non pertinentes

Supprimez les lignes indésirables de votre ensemble de données, y compris les lignes dupliquées ou les données non pertinentes. Des lignes dupliquées se produiront le plus souvent lors de l'importation ou de l'incorporation de données avec nos systèmes. Lorsque vous importez des données à partir de plusieurs endroits, grattez des données ou recevez des données de clients ou de ministères multiples, il y a des occasions de créer des données dupliquées. La dédoublement est l'un des domaines les plus importants à considérer dans ce processus.

Étape 2: Correction des erreurs structurelles

Les erreurs structurelles sont lorsque vous mesurez ou transférez des données et remarquez des conventions de noms étranges, des typos ou une capitalisation incorrecte. Ces incohérences peuvent causer des catégories ou des classes mal étiquetées. Par exemple, vous pouvez trouver les deux apparaissent, mais ils doivent être analysés dans la même catégorie.

Étape 3: Filtrer les données indésirables

Souvent, avant d'importer des données dans votre crm, vous trouverez taht certaines des lignes ont des données Irrlenat que vous ne pouvez pas utiliser par exemple leads sans email. Filtrer ces lignes avant l'importation.

Étape 4: Gérer les données manquantes

Vous ne pouvez pas ignorer les données manquantes car de nombreux champs n'accepteront pas les valeurs manquantes. Il y a deux façons de traiter les données manquantes. Ni l'un ni l'autre n'est optimal, mais les deux peuvent être considérés.

Comme première option, vous pouvez déposer des lignes qui ont des valeurs manquantes, mais faire cela va tomber ou perdre des informations, alors attention à cela avant de le supprimer.
Comme deuxième option, vous pouvez saisir des valeurs manquantes basées sur d'autres lignes; encore une fois, il ya une possibilité de perdre l'intégrité des données parce que vous pouvez fonctionner à partir d'hypothèses et non d'observations réelles.
En tant que troisième option, vous pouvez modifier la façon dont les données sont utilisées pour naviguer efficacement des valeurs nulles.

Étape 5 : Valider et QA

À la fin du processus de nettoyage des données, vous devriez être en mesure de répondre à ces questions dans le cadre de la validation de base:

Les données ont-elles un sens?

Les données suivent-elles les règles appropriées pour son domaine?
Est-ce que cela prouve ou réfute votre théorie de travail, ou apporte un éclairage à la lumière?
Pouvez-vous trouver des tendances dans les données pour vous aider à former votre prochaine théorie?
Dans la négative, est-ce en raison d'un problème de qualité des données?

Fausses conclusions en raison de données incorrectes ou incorrectes peuvent influencer la mauvaise stratégie d'entreprise et la prise de décision. De fausses conclusions peuvent conduire à un moment embarrassant dans une réunion de rapport quand vous réalisez que vos données ne résistent pas à l'examen. Avant d'y arriver, il est important de créer une culture de données de qualité dans votre organisation. Pour ce faire, vous devez documenter les outils que vous pourriez utiliser pour créer cette culture et ce que la qualité des données signifie pour vous.

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Composantes des données de qualité

Pour déterminer la qualité des données, il faut examiner ses caractéristiques, puis peser ces caractéristiques en fonction de ce qui est le plus important pour votre organisation et de la ou des applications pour lesquelles elles seront utilisées.

5 caractéristiques des données de qualité

Validité. La mesure dans laquelle vos données sont conformes à des règles ou des contraintes professionnelles définies.
Précision. Assurez-vous que vos données sont proches des vraies valeurs.
Complètement. La mesure dans laquelle toutes les données requises sont connues.
Cohérence. Assurez-vous que vos données sont cohérentes dans le même ensemble de données et/ou entre plusieurs ensembles de données.
Uniformité. La mesure dans laquelle les données sont spécifiées en utilisant la même unité de mesure.

Avantages du nettoyage des données

Avoir des données propres augmentera finalement la productivité globale et permettra d'obtenir des informations de la plus haute qualité dans votre prise de décision. Les avantages sont les suivants :

Suppression des erreurs lorsque plusieurs sources de données sont en jeu.
Moins d'erreurs font pour les clients plus heureux et les employés moins frustrés.
Possibilité de cartographier les différentes fonctions et ce que vos données sont censées faire.
Surveiller les erreurs et mieux signaler pour voir d'où viennent les erreurs, ce qui facilite la correction des données incorrectes ou corrompues pour les applications futures.
L'utilisation d'outils de nettoyage des données permettra d'améliorer l'efficacité des pratiques commerciales et d'accélérer la prise de décisions.

Outils de nettoyage des données et logiciels pour l'efficacité

Des logiciels comme ZaapITpeuvent vous aider à conduire une culture de données de qualité en fournissant des moyens visuels et directs pour combiner et nettoyer vos données. Zaap L'informatique a deux produits : Dedup-manager pour le nettoyage des duplicatas et Smart-mass-update pour la gestion de tout type de données CRM (mise à jour/créer/convert/delete/import/etc). L'utilisation des outils de ZaapIT permet d'économiser beaucoup de temps à un administrateur de base de données en aidant les analystes ou les administrateurs à commencer leurs analyses plus rapidement et à avoir plus confiance dans les données. Comprendre la qualité des données et les outils dont vous avez besoin pour créer, gérer et transformer des données est une étape importante vers la prise de décisions efficaces et efficientes. Ce processus crucial développera davantage une culture de données dans votre organisation.