L'ultima guida per la pulizia e la pulizia dei dati CRM

Definizione, vantaggi, componenti e come pulire i dati in BULK

Ultima modifica di Ben Ford, il 26/Feb/2023

Quando si utilizzano i dati, la maggior parte delle persone concorda sul fatto che le informazioni e le analisi sono altrettanto valide dei dati che si sta utilizzando. In sostanza, i dati della spazzatura sono fuori analisi della spazzatura. La pulizia dei dati, indicato anche come pulizia dei dati e la pulizia dei dati, è uno dei passaggi più importanti per la vostra organizzazione se si desidera creare una cultura intorno al processo decisionale dei dati di qualità.

Cos'è la pulizia dei dati CRM?

Pulizia dei dati pulizia è il processo di fissaggio o rimozione di dati errati, corrotti, formattati erroneamente, duplicati o incompleti all'interno di un set di dati. Quando si combinano più fonti di dati, ci sono molte opportunità per i dati da duplicare o smarrire. Se i dati sono errati, i risultati e gli algoritmi sono inaffidabili, anche se possono sembrare corretti. Non c'è un modo assoluto per prescrivere i passaggi esatti nel processo di pulizia dei dati perché i processi variano da dataset a dataset. Ma è fondamentale stabilire un modello per il processo di pulizia dei dati in modo da sapere che lo stai facendo nel modo giusto ogni volta.

Qual è la differenza tra la pulizia dei dati CRM e la trasformazione dei dati?

C. La pulizia dei dati è il processo che rimuove i dati che non appartengono al CRM. La trasformazione dei dati è il processo di conversione dei dati da un formato o da una struttura in un altro. I processi di trasformazione possono anche essere indicati come data wrangling o data munging. Questo articolo si concentra sui processi di pulizia dei dati CRM in uscita e sui dati grezzi che si prevede di importare nel nostro CRM.

Come si puliscono i dati?

Mentre le tecniche utilizzate per la pulizia dei dati possono variare in base ai tipi di dati che la vostra azienda memorizza, è possibile seguire questi passaggi di base per mappare un quadro per la vostra organizzazione.

Passo 1: Rimuovere righe duplicate o irrilevanti

Rimuovere le righe indesiderate dal dataset, incluse le righe duplicate o i dati irrilevanti. Le righe duplicate si verificheranno più spesso durante l'importazione di dati o le iscrizioni con i nostri sistemi. Quando si importano dati da più luoghi, si raschiano i dati, o si ricevono i dati da client o reparti multipli, ci sono opportunità per creare dati duplicati. La deduplicazione è una delle aree più grandi da considerare in questo processo.

Fase 2: correggere gli errori strutturali

Gli errori strutturali sono quando si misurano o trasferiscono i dati e si notano convenzioni di denominazione strane, tipologie, o capitalizzazione errata. Queste incongruenze possono causare categorie o classi mal etichettate. Ad esempio, si possono trovare “N/A” e “Not Applicable” entrambi appaiono, ma devono essere analizzati come la stessa categoria.

Passo 3: filtrare i dati indesiderati

Spesso, prima di importare i dati nel vostro crm troverete taht alcuni delle righe hanno irrlenat dati che non è possibile utilizzare, ad esempio, conduce senza e-mail. Filtra quelle righe prima dell'importazione.

Passo 4: gestire i dati mancanti

Non è possibile ignorare i dati mancanti perché molti campi non accetteranno i valori mancanti. Ci sono un paio di modi per affrontare i dati mancanti. Né è ottimale, ma entrambi possono essere considerati.

Come prima opzione, è possibile rilasciare righe che hanno valori mancanti, ma facendo questo cadere o perdere informazioni, quindi essere consapevoli di questo prima di rimuoverlo.
Come seconda opzione, è possibile inserire valori mancanti in base ad altre righe; ancora una volta, c'è l'opportunità di perdere l'integrità dei dati perché si può essere operativi da assunzioni e non osservazioni effettive.
Come terza opzione, si potrebbe modificare il modo in cui i dati vengono utilizzati per navigare efficacemente valori nulli.

Passo 5: Convalida e QA

Al termine del processo di pulizia dei dati, si dovrebbe essere in grado di rispondere a queste domande come parte della validazione di base:

I dati hanno senso?

I dati seguono le regole appropriate per il suo campo?
Dimostra o smentisce la tua teoria del lavoro, o porta qualche informazione alla luce?
Puoi trovare le tendenze dei dati per aiutarti a formare la tua teoria successiva?
In caso contrario, è a causa di un problema di qualità dei dati?

False conclusioni a causa di dati errati o “dirty” possono informare la cattiva strategia aziendale e il processo decisionale. Le false conclusioni possono portare a un momento imbarazzante in una riunione di report quando si rende conto che i dati non si alzano a controllare. Prima di arrivarci, è importante creare una cultura dei dati di qualità nella vostra organizzazione. Per fare questo, è necessario documentare gli strumenti che si potrebbe utilizzare per creare questa cultura e ciò che la qualità dei dati significa per voi.

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Componenti dei dati di qualità

Determinare la qualità dei dati richiede un esame delle sue caratteristiche, quindi pesare quelle caratteristiche secondo ciò che è più importante per la vostra organizzazione e l'applicazione (i) per cui saranno utilizzati.

5 caratteristiche dei dati di qualità

Validità. Il grado in cui i tuoi dati sono conformi a regole aziendali o vincoli definiti.
Accuratezza. Assicurarsi che i dati siano vicini ai veri valori.
Complessità. Il grado in cui tutti i dati richiesti sono noti.
Consistenza. Assicurarsi che i dati siano coerenti all'interno dello stesso dataset e/o attraverso più set di dati.
Uniformità. Il grado in cui i dati sono specificati utilizzando la stessa unità di misura.

Vantaggi della pulizia dei dati

Avere dati puliti alla fine aumenterà la produttività complessiva e consentire le informazioni di alta qualità nel processo decisionale. I vantaggi includono:

Rimozione degli errori quando sono in gioco più fonti di dati.
Meno errori fanno per clienti più felici e dipendenti meno frustrati.
Capacità di mappare le diverse funzioni e ciò che i dati sono destinati a fare.
Monitoraggio degli errori e migliore reporting per vedere da dove vengono gli errori, rendendo più facile correggere i dati errati o corrotti per le applicazioni future.
L'utilizzo di strumenti per la pulizia dei dati farà per pratiche aziendali più efficienti e un processo decisionale più rapido.

Strumenti di pulizia dei dati e software per l'efficienza

Software come ZaapITpuò aiutarti a guidare una cultura dei dati di qualità fornendo modi visivi e diretti per combinare e pulire i tuoi dati. Zaap Ha due prodotti: Dedup-manager per la pulizia di duplicati e Smart-mass-update per la gestione di qualsiasi tipo di dati CRM (aggiornamento/creare/convert/delete/import/etc). Utilizzando gli strumenti di ZaapIT è possibile salvare un amministratore di database una quantità significativa di tempo aiutando analisti o amministratori a avviare le loro analisi più velocemente e avere più fiducia nei dati. Capire la qualità dei dati e gli strumenti necessari per creare, gestire e trasformare i dati è un passo importante per prendere decisioni aziendali efficienti ed efficaci. Questo processo cruciale svilupperà ulteriormente una cultura dei dati nella vostra organizzazione.