De ultieme gids voor CRM-gegevensreiniging en reiniging

Definitie, Voordelen, Componenten, en hoe uw gegevens te reinigen in BULK

Laatst gewijzigd door Ben Ford, op 26/Feb/2023

Bij het gebruik van gegevens zijn de meeste mensen het erover eens dat uw inzichten en analyse slechts zo goed zijn als de gegevens die u gebruikt. In wezen, vuilnis gegevens in is afval analyse uit. Gegevensreiniging, ook wel datareiniging en data schrobben genoemd, is een van de belangrijkste stappen voor uw organisatie als u een cultuur wilt creëren rond kwaliteit data besluitvorming.

Wat is CRM data reiniging?

Gegevensreiniging reiniging is het proces van vaststelling of verwijdering van onjuiste, beschadigde, onjuist geformatteerde, dupliceerde of onvolledige gegevens binnen een dataset. Bij het combineren van meerdere gegevensbronnen zijn er veel mogelijkheden om gegevens te dupliceren of verkeerd te labelen. Als gegevens onjuist zijn, zijn resultaten en algoritmen onbetrouwbaar, ook al kunnen ze er correct uitzien. Er is geen enkele absolute manier om de exacte stappen in het gegevensreinigingsproces voor te schrijven omdat de processen zullen variëren van dataset tot dataset. Maar het is cruciaal om een sjabloon voor uw gegevensreinigingsproces vast te stellen zodat u weet dat u het elke keer op de juiste manier doet.

Wat is het verschil tussen CRM-gegevensreiniging en gegevenstransformatie?

CRM Gegevensreiniging is het proces dat gegevens verwijdert die niet in uw CRM thuishoren. Data transformatie is het proces van het omzetten van gegevens van het ene formaat of structuur in een ander. Transformatieprocessen kunnen ook worden aangeduid als data wringling, of data munging. Dit artikel richt zich op de processen van het reinigen van CRM-gegevens en op ruwe data die u van plan bent te importeren in onze CRM.

Hoe maak je gegevens schoon?

Hoewel de technieken voor gegevensreiniging kunnen variëren naar gelang van de soorten gegevens die uw bedrijf opslaat, kunt u deze basisstappen volgen om een kader voor uw organisatie in kaart te brengen.

Stap 1: Verwijder dubbele of irrelevante rijen

Verwijder ongewenste rijen uit uw dataset, inclusief dubbele rijen of irrelevante gegevens. Gedupliceerde rijen zullen het vaakst plaatsvinden tijdens data-import of ineraties met onze systemen. Wanneer u gegevens van meerdere plaatsen importeert, gegevens schrapt of gegevens van klanten of meerdere afdelingen ontvangt, zijn er mogelijkheden om dubbele gegevens te maken. Deduplicatie is een van de grootste gebieden die in dit proces worden overwogen.

Stap 2: Herstel structurele fouten

Structurele fouten zijn wanneer u gegevens meet of overdraagt en merkt vreemde namen conventies, typefouten, of onjuiste kapitalisatie. Deze inconsistenties kunnen leiden tot verkeerde categorieën of klassen. Bijvoorbeeld, kunt u vinden

Stap 3: Filter ongewenste gegevens

Vaak, voordat u gegevens importeert in uw crm vindt u taht sommige van de rijen hebben irrlenat gegevens die u niet kunt gebruiken bijvoorbeeld leads zonder e-mail. Filter die rijen voor de import.

Stap 4: ontbrekende gegevens verwerken

U kunt ontbrekende gegevens niet negeren omdat veel velden ontbrekende waarden niet accepteren. Er zijn een paar manieren om met ontbrekende gegevens om te gaan. Geen van beide is optimaal, maar beide kunnen worden overwogen.

Als een eerste optie, kunt u rijen die ontbrekende waarden, maar dit doen zal vallen of informatie verliezen, dus let op voordat u het verwijdert.
Als tweede optie kunt u ontbrekende waarden invoeren op basis van andere rijen; opnieuw is er een kans om de integriteit van de gegevens te verliezen omdat u mogelijk werkt vanuit aannames en niet uit feitelijke waarnemingen.
Als derde optie, kunt u de manier waarop de gegevens worden gebruikt om effectief te navigeren nul waarden.

Stap 5: Valideren en vragen

Aan het einde van het gegevensreinigingsproces moet u deze vragen kunnen beantwoorden als onderdeel van de basisvalidatie:

Klinkt dat logisch?

Volgen de gegevens de passende regels voor het gebied?
Bewijst het of weerlegt het je werktheorie, of brengt het enig inzicht aan het licht?
Kunt u trends in de data vinden om u te helpen uw volgende theorie te vormen?
Zo niet, is dat vanwege een kwestie van gegevenskwaliteit?

Valse conclusies als gevolg van onjuiste of smerige gegevens kunnen slecht bedrijfsstrategie en besluitvorming informeren. Valse conclusies kunnen leiden tot een beschamend moment in een rapportage bijeenkomst wanneer u zich realiseert dat uw gegevens niet opstaan om te controleren. Voordat u er bent, is het belangrijk om een cultuur van kwaliteit data in uw organisatie te creëren. Om dit te doen, moet u de tools documenteren die u zou kunnen gebruiken om deze cultuur te creëren en wat gegevenskwaliteit voor u betekent.

Probeer ZaapIT gratis om uw CRM-gegevens in bulk en automatisch schoon te maken.

Probeer Zaapit nu gratis!

Onderdelen van kwaliteitsgegevens

Het bepalen van de kwaliteit van de gegevens vereist een onderzoek van de kenmerken ervan, vervolgens het wegen van die kenmerken volgens wat het belangrijkste is voor uw organisatie en de toepassing(s) waarvoor ze zullen worden gebruikt.

5 kenmerken van kwaliteitsgegevens

Geldigheid. De mate waarin uw gegevens voldoen aan bepaalde zakelijke regels of beperkingen.
Nauwkeurigheid. Zorg ervoor dat uw gegevens dicht bij de werkelijke waarden liggen.
Volledigheid. De mate waarin alle vereiste gegevens bekend zijn.
Samenhang. Zorg ervoor dat uw gegevens consistent zijn binnen dezelfde dataset en/of over meerdere datasets.
Uniformiteit. De mate waarin de gegevens worden gespecificeerd met dezelfde maateenheid.

Voordelen van gegevensreiniging

Het hebben van schone gegevens zal uiteindelijk de totale productiviteit verhogen en zorgen voor de hoogste kwaliteit informatie in uw besluitvorming. Voordelen zijn:

Verwijderen van fouten wanneer meerdere bronnen van gegevens in het spel zijn.
Minder fouten maken voor gelukkigere klanten en minder gefrustreerde medewerkers.
Mogelijkheid om de verschillende functies in kaart te brengen en wat uw gegevens moeten doen.
Monitoring van fouten en betere rapportage om te zien waar fouten vandaan komen, waardoor het gemakkelijker is om onjuiste of corrupte gegevens voor toekomstige toepassingen op te lossen.
Het gebruik van tools voor gegevensreiniging zal leiden tot efficiëntere bedrijfspraktijken en snellere besluitvorming.

Gegevensreinigingstools en software voor efficiëntie

Software zoals ZaapITkan u helpen een kwaliteit data cultuur door het verstrekken van visuele en directe manieren om uw gegevens te combineren en schoon te maken. Zaap IT heeft twee producten: Dedup-manager voor het reinigen van duplicaten en Smart-mass-update voor het beheren van elk type CRM-gegevens (update/create/convert/delete/import/etc). Met behulp van de tools van ZaapIT kan een databasebeheerder een aanzienlijke hoeveelheid tijd besparen door analisten of beheerders te helpen hun analyses sneller te starten en meer vertrouwen te hebben in de gegevens. Het begrijpen van datakwaliteit en de tools die u nodig hebt om gegevens te creëren, beheren en transformeren is een belangrijke stap in de richting van efficiënte en effectieve zakelijke beslissingen. Dit cruciale proces zal een datacultuur in uw organisatie verder ontwikkelen.