המדריך האולטימטיבי לניקוי נתונים של CRM וניקוי

הגדרה, הטבות, Components, וכיצד לנקות את הנתונים שלך ב- BULK

שינוי אחרון של בן פורד, ב-26/Feb/2023

כאשר משתמשים בנתונים, רוב האנשים מסכימים שהתובנות והניתוח שלך טובים רק כמו הנתונים שאתה משתמש בהם. למעשה, נתוני אשפה הם ניתוח זבל. ניקוי נתונים, המכונה גם ניקוי נתונים וקידוד נתונים, הוא אחד השלבים החשובים ביותר עבור הארגון שלך אם אתה רוצה ליצור תרבות סביב קבלת החלטות נתונים איכותיים.

מהו ניקוי נתונים של CRM?

ניקוי נתונים ניקוי הוא תהליך של תיקון או הסרת נתונים לא נכונים, מושחתים, מעוצבים באופן שגוי, משוכפלים או לא שלמים בתוך נתונים. כאשר משלבים מקורות נתונים מרובים, יש הזדמנויות רבות לנתונים להיות משוכפלים או מופרעים. אם הנתונים אינם נכונים, התוצאות והאלגוריתמים אינם אמינים, למרות שהם עשויים להיראות נכונים. אין דרך מוחלטת לרשום את השלבים המדויקים בתהליך ניקוי הנתונים, משום שהתהליכים ישתנו מהנתונים ועד תחילת הנתונים. אבל חשוב להקים תבנית עבור תהליך ניקוי הנתונים שלך, כך שאתה יודע שאתה עושה את זה בדרך הנכונה בכל פעם.

מה ההבדל בין ניקוי נתונים של CRM לבין שינוי נתונים?

CRM CRM ניקוי נתונים הוא התהליך שמסיר נתונים שאינם שייכים ל- CRM. טרנספורמציה בנתונים היא תהליך של המרת נתונים מתבנית או מבנה אחד למשנהו. תהליכי טרנספורמציה יכולים להיקרא גם שטף נתונים, או העברת נתונים. מאמר זה מתמקד בתהליכים של ניקוי נתוני CRM היציאה שלך ועל נתונים גולמיים שאתה מתכנן לייבא לתוך ה- CRM שלנו.

איך לנקות נתונים?

בעוד שהטכניקות המשמשות לניקוי נתונים עשויות להשתנות בהתאם לסוגים של נתונים שהחברה שומרת, תוכל לעקוב אחר השלבים הבסיסיים האלה כדי למפות מסגרת עבור הארגון שלך.

שלב 1: להסיר שורות כפולות או לא רלוונטיות

הסר שורות לא רצויות מהנתונים שלך, כולל שורות כפולות או נתונים לא רלוונטיים. שורות מצטברות יתרחשו לרוב במהלך ייבוא נתונים או אי התאמה עם המערכות שלנו. כאשר אתה לייבא נתונים ממקומות מרובים, גרד נתונים, או לקבל נתונים מלקוחות או מחלקות מרובות, יש הזדמנויות ליצור נתונים משוכפלים. De-duplication הוא אחד האזורים הגדולים ביותר שיש לקחת בחשבון בתהליך זה.

שלב 2: תיקון שגיאות מבניות

שגיאות מבניות הן כאשר אתה מודד או מעביר נתונים ומבחין במוסכמות שמות מוזרות, הקלדיאו או הון שגוי. חוסר עקביות אלה עלולים לגרום לקטגוריות או לשיעורים שגויים. לדוגמה, אתה יכול למצוא "N/A" ו-"Not Applicable" שניהם מופיעים, אבל יש לנתח אותם באותה קטגוריה.

שלב 3: נתונים לא רצויים

לעתים קרובות, לפני ייבוא נתונים לתוך ה crm שלך תמצא כמה שורות יש נתונים irrlenat כי אתה לא יכול להשתמש e.g. מוביל ללא דואר אלקטרוני. מסנן שורות אלה לפני היבוא.

שלב 4: יד חסרה נתונים

אתה לא יכול להתעלם מהנתונים החסרים כי שדות רבים לא יקבלו ערכים חסרים. יש כמה דרכים להתמודד עם נתונים חסרים. לא אופטימלי, אבל שניהם יכולים להיחשב.

כאפשרות ראשונה, אתה יכול להוריד שורות חסרות ערכים, אבל עושה את זה ישחרר או לאבד מידע, אז להיות מודע לכך לפני הסרתו.
כאופציה שנייה, אתה יכול לספוג ערכים חסרים המבוססים על שורות אחרות; שוב, יש הזדמנות לאבד את השלמות של הנתונים כי אתה עשוי לפעול מתוך הנחות ולא תצפיות בפועל.
כאופציה שלישית, אתה יכול לשנות את הדרך שבה הנתונים משמשים כדי לנווט ביעילות ערכי אפס.

שלב 5: אימות ו QA

בסוף תהליך ניקוי הנתונים, אתה צריך להיות מסוגל לענות על שאלות אלה כחלק אימות בסיסי:

האם המידע הגיוני?

האם המידע עוקב אחר הכללים המתאימים לתחום שלו?
האם זה מוכיח או מפריך את תורת העבודה שלך, או להביא תובנה לאור?
אתה יכול למצוא מגמות בנתונים כדי לעזור לך ליצור את התיאוריה הבאה שלך?
אם לא, האם זה בגלל נושא איכות נתונים?

מסקנות כוזבות בגלל נתונים לא נכונים או "מלוכלכים" יכולים להודיע על אסטרטגיה עסקית גרועה וקבלת החלטות. מסקנות כוזבות יכולות להוביל לרגע מביך בפגישה של דיווח כאשר אתה מבין שהנתונים שלך לא עומדים למבחן. לפני שאתה מגיע לשם, חשוב ליצור תרבות של נתונים איכותיים בארגון שלך. כדי לעשות זאת, עליך לתעד את הכלים בהם תוכל להשתמש כדי ליצור תרבות זו ומה משמעות איכות הנתונים עבורך.

נסה ZaapIT בחינם כדי לנקות את נתוני ה- CRM שלך בכמויות גדולות ובאופן אוטומטי.

נסו את זאק בחינם עכשיו!

נתונים איכותיים

קביעת איכות הנתונים מחייבת בחינה של המאפיינים שלה, ולאחר מכן לשקול את המאפיינים האלה על פי מה החשוב ביותר לארגון שלך ואת היישום(s) שעבורם הם ישמשו.

5 מאפיינים של נתונים איכותיים

אימות. התואר שבו הנתונים שלך מתאימים לכללים עסקיים מוגדרים או למגבלות.
דמוקרטיה. ודא שהמידע שלך קרוב לערכים האמיתיים.
שלמות. המידה שבה כל הנתונים הנדרשים ידועה.
יציבות. ודא כי הנתונים שלך עקביים באותה נתונים ו / או על פני מספר ערכות נתונים.
אחידות. התואר שבו הנתונים מוגדרים באמצעות אותה יחידת מדידה.

היתרונות של ניקוי נתונים

לאחר שמידע נקי יגביר בסופו של דבר את הפרודוקטיביות הכוללת ויאפשר את המידע האיכותי ביותר בקבלת ההחלטות שלך. היתרונות כוללים:

הסרת שגיאות כאשר מקורות מרובים של נתונים נמצאים במשחק.
שגיאות קטנות יותר הופכות ללקוחות מאושרים יותר ולעובדים פחות מוכרים.
היכולת למפות את הפונקציות השונות ומה הנתונים שלך נועדו לעשות.
מעקב אחר שגיאות ודיווח טוב יותר כדי לראות מהיכן שגיאות מגיעות, מה שהופך את זה קל יותר לתקן נתונים לא נכונים או מושחתים עבור יישומים עתידיים.
שימוש בכלים לניקוי נתונים יעשה עבור שיטות עסקיות יעילות יותר וקבלת החלטות מהירה יותר.

כלי ניקוי נתונים ותוכנה ליעילות

תוכנה כמו ZaapITיכול לעזור לך להניע תרבות נתונים איכותית על ידי מתן דרכים חזותיות ופנימיות לשלב ולנקות את הנתונים שלך. זאק יש לו שני מוצרים: Dedup-manager לניקוי משוכפלים ו-Smart-mass-update לניהול כל סוג של נתונים של CRM (עדכון / יצירה / ביטול / ביטול / הודעה / etc). שימוש בכלים של ZaapIT יכול להציל מנהל מסד נתונים כמות משמעותית של זמן על ידי סיוע לאנליסטים או למנהלים להתחיל את הניתוחים שלהם מהר יותר ויש להם יותר ביטחון בנתונים. הבנת איכות הנתונים ואת הכלים שאתה צריך ליצור, לנהל ולשנות נתונים היא צעד חשוב לקראת קבלת החלטות עסקיות יעילות ויעילות. תהליך חיוני זה יתפתח עוד תרבות נתונים בארגון שלך.