O guia final para limpeza e limpeza de dados CRM

Definição, benefícios, componentes e como limpar seus dados em BULK

Última modificação por Ben Ford, em 26/Fev/2023

Ao usar dados, a maioria das pessoas concorda que seus insights e análises são tão bons quanto os dados que você está usando. Essencialmente, dados de lixo são análises de lixo. A limpeza de dados, também referida como limpeza de dados e limpeza de dados, é um dos passos mais importantes para sua organização se você quiser criar uma cultura em torno da tomada de decisão de dados de qualidade.

O que é a limpeza de dados CRM?

Limpeza dos dados limpeza é o processo de fixação ou remoção de dados incorretos, corrompidos, formatados incorretamente, duplicados ou incompletos dentro de um conjunto de dados. Ao combinar múltiplas fontes de dados, existem muitas oportunidades para que os dados sejam duplicados ou rotulados incorretamente. Se os dados estiverem incorretos, os resultados e algoritmos não são confiáveis, mesmo que possam parecer corretos. Não há uma maneira absoluta de prescrever os passos exatos no processo de limpeza de dados, pois os processos vão variar de dataset para dataset. Mas é crucial estabelecer um modelo para o seu processo de limpeza de dados para que você saiba que está fazendo da maneira certa todas as vezes.

Qual é a diferença entre limpeza de dados de CRM e transformação de dados?

CRM A limpeza de dados é o processo que remove dados que não pertencem ao seu CRM. A transformação de dados é o processo de conversão de dados de um formato ou estrutura em outro. Processos de transformação também podem ser referidos como troca de dados, ou munging de dados. Este artigo foca nos processos de limpeza de seus dados de CRM de saída e em dados brutos que você planeja importar para o nosso CRM.

Como você limpa dados?

Embora as técnicas utilizadas para a limpeza de dados possam variar de acordo com os tipos de dados que sua empresa armazena, você pode seguir esses passos básicos para mapear um framework para sua organização.

Passo 1: Remover linhas duplicadas ou irrelevantes

Remova linhas indesejadas do seu conjunto de dados, incluindo linhas duplicadas ou dados irrelevantes. As linhas duplicadas ocorrerão mais frequentemente durante a importação de dados ou ingerações com nossos sistemas. Quando você importa dados de vários lugares, raspar dados ou receber dados de clientes ou vários departamentos, há oportunidades de criar dados duplicados. A desduplicação é uma das maiores áreas a serem consideradas neste processo.

Passo 2: Corrigir erros estruturais

Erros estruturais são quando você mede ou transfere dados e nota convenções de nomeação estranhas, erros de digitação ou capitalização incorreta. Essas inconsistências podem causar categorias ou classes mal marcadas. Por exemplo, você pode encontrar "N/A" e "Não Aplicável" ambos aparecem, mas eles devem ser analisados como a mesma categoria.

Passo 3: Filtrar dados indesejados

Freqüentemente, antes de importar dados para o seu crm você vai encontrar taht algumas das linhas têm dados irlenat que você não pode usar por exemplo leads sem e-mail. Filtrar essas linhas antes da importação.

Passo 4: Lidar com dados em falta

Você não pode ignorar dados em falta porque muitos campos não aceitarão valores em falta. Existem algumas maneiras de lidar com dados em falta. Nenhum deles é ideal, mas ambos podem ser considerados.

Como primeira opção, você pode soltar linhas que têm valores em falta, mas fazer isso irá cair ou perder informações, então tenha cuidado com isso antes de removê-lo.
Como segunda opção, você pode inserir valores ausentes com base em outras linhas; novamente, há uma oportunidade de perder integridade dos dados porque você pode estar operando a partir de suposições e não observações reais.
Como uma terceira opção, você pode alterar a forma como os dados são usados para navegar efetivamente valores nulos.

Passo 5: Validar e QA

No final do processo de limpeza de dados, você deve ser capaz de responder a essas perguntas como parte da validação básica:

Os dados fazem sentido?

Os dados seguem as regras apropriadas para o seu campo?
Prova ou refuta sua teoria de trabalho, ou traz alguma visão à luz?
Você pode encontrar tendências nos dados para ajudá-lo a formar sua próxima teoria?
Se não, isso é por causa de uma questão de qualidade de dados?

Falsas conclusões por causa de dados incorretos ou “sujos” podem informar estratégia de negócios ruim e tomada de decisão. Falsas conclusões podem levar a um momento embaraçoso em uma reunião de relatórios quando você percebe que seus dados não resistem ao escrutínio. Antes de chegar lá, é importante criar uma cultura de dados de qualidade em sua organização. Para fazer isso, você deve documentar as ferramentas que você pode usar para criar esta cultura e o que a qualidade dos dados significa para você.

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Componentes de dados de qualidade

Determinar a qualidade dos dados requer um exame de suas características, em seguida, pesar essas características de acordo com o que é mais importante para sua organização eo(s) aplicativo(s) para o qual eles serão utilizados.

5 características dos dados de qualidade

Validade. O grau de conformidade dos seus dados com as regras ou restrições definidas de negócio.
Precisão. Certifique-se de que seus dados estejam próximos dos valores verdadeiros.
Completo. O grau em que todos os dados necessários são conhecidos.
Coerência. Certifique-se de que seus dados sejam consistentes dentro do mesmo conjunto de dados e/ou em vários conjuntos de dados.
Uniformidade. O grau em que os dados são especificados utilizando a mesma unidade de medida.

Benefícios da limpeza de dados

Ter dados limpos irá, em última análise, aumentar a produtividade global e permitir a mais alta qualidade de informações em sua tomada de decisão. Os benefícios incluem:

Remoção de erros quando várias fontes de dados estão em jogo.
Menos erros fazem para clientes mais felizes e funcionários menos frustrados.
Capacidade de mapear as diferentes funções e o que seus dados pretendem fazer.
Monitorando erros e reportando melhor para ver de onde os erros estão vindo, tornando mais fácil corrigir dados incorretos ou corrompidos para aplicações futuras.
A utilização de ferramentas para a limpeza de dados permitirá práticas empresariais mais eficientes e uma tomada de decisão mais rápida.

Ferramentas de limpeza de dados e software para eficiência

Software como ZaapITpode ajudá-lo a conduzir uma cultura de dados de qualidade, fornecendo formas visuais e diretas de combinar e limpar seus dados. Zaap A TI tem dois produtos: Dedup-manager para limpeza de duplicatas e Smart-mass-update para gerenciar qualquer tipo de dados CRM (atualização/criação/conversão/delete/importação/etc). Usando as ferramentas de ZaapIT pode economizar um administrador de banco de dados uma quantidade significativa de tempo ajudando analistas ou administradores a iniciar suas análises mais rapidamente e ter mais confiança nos dados. Compreender a qualidade dos dados e as ferramentas que você precisa para criar, gerenciar e transformar dados é um passo importante para tomar decisões de negócios eficientes e eficazes. Este processo crucial irá desenvolver ainda mais uma cultura de dados em sua organização.