Оригинальное название: CRM Data Cleaning and Cleansing

Определение, преимущества, компоненты и способы очистки ваших данных в BULK

Последнее изменение Бена Форда, 26 февраля / 2023

При использовании данных большинство людей согласны с тем, что ваши идеи и анализ так же хороши, как и данные, которые вы используете. По сути, данные о мусоре - это анализ мусора. Очистка данных, также называемая очисткой данных, является одним из наиболее важных шагов для вашей организации, если вы хотите создать культуру принятия решений о качестве данных.

Что такое очистка данных CRM?

Очистка данных Очистка - это процесс исправления или удаления неправильных, поврежденных, неправильно отформатированных, дублирующих или неполных данных в наборе данных. При объединении нескольких источников данных существует множество возможностей для дублирования или неправильной маркировки данных. Если данные неверны, результаты и алгоритмы ненадежны, даже если они выглядят правильно. Нет единого абсолютного способа назначить точные шаги в процессе очистки данных, потому что процессы будут варьироваться от набора данных к набору данных. Но важно создать шаблон для процесса очистки данных, чтобы вы знали, что каждый раз делаете это правильно.

В чем разница между очисткой данных CRM и преобразованием данных?

CRM Очистка данных - это процесс, который удаляет данные, которые не принадлежат вашей CRM. Преобразование данных — это процесс преобразования данных из одного формата или структуры в другой. Процессы трансформации также можно назвать борьбой с данными или перемешиванием данных. Эта статья посвящена процессам очистки ваших исходящих данных CRM и исходных данных, которые вы планируете импортировать в нашу CRM.

Как вы очищаете данные?

Хотя методы, используемые для очистки данных, могут варьироваться в зависимости от типа данных, хранящихся в вашей компании, вы можете следовать этим основным шагам, чтобы наметить структуру для вашей организации.

Шаг 1: Удалите дубликаты или нерелевантные строки

Удалите ненужные строки из вашего набора данных, включая дубликаты строк или нерелевантные данные. Дублирующие строки чаще всего происходят во время импорта данных или ингерации с нашими системами. Когда вы импортируете данные из нескольких мест, собираете данные или получаете данные от клиентов или нескольких отделов, есть возможность создавать дублирующие данные. Дедупликация является одной из самых больших областей, которые следует учитывать в этом процессе.

Шаг 2: Исправление структурных ошибок

Структурные ошибки — это когда вы измеряете или передаете данные и замечаете странные соглашения об именах, опечатки или неправильную капитализацию. Эти несоответствия могут привести к неправильно обозначенным категориям или классам. Например, вы можете найти «N/A» и «Неприменимые», но они должны быть проанализированы как одна и та же категория.

Шаг 3: Отфильтровать нежелательные данные

Часто, прежде чем импортировать данные в свой CRM, вы обнаружите, что некоторые строки имеют данные irrlenat, которые вы не можете использовать, например, лиды без электронной почты. Фильтруйте эти строки перед импортом.

Шаг 4: Обработка недостающих данных

Вы не можете игнорировать недостающие данные, потому что многие поля не принимают недостающие значения. Есть несколько способов справиться с отсутствующими данными. Ни один из них не является оптимальным, но оба можно рассматривать.

В качестве первого варианта вы можете выбросить строки, которые имеют недостающие значения, но это приведет к падению или потере информации, поэтому помните об этом, прежде чем удалять ее.
В качестве второго варианта вы можете ввести недостающие значения на основе других строк; опять же, есть возможность потерять целостность данных, потому что вы можете работать на основе предположений, а не фактических наблюдений.
В качестве третьего варианта вы можете изменить способ использования данных для эффективной навигации по нулевым значениям.

Шаг 5: Проверка и QA

В конце процесса очистки данных вы должны быть в состоянии ответить на эти вопросы в рамках базовой проверки:

Имеют ли данные смысл?

Соблюдают ли данные соответствующие правила для своей области?
Доказывает или опровергает вашу рабочую теорию или проливает свет на какие-либо прозрения?
Можете ли вы найти тенденции в данных, чтобы помочь вам сформировать свою следующую теорию?
Если нет, то связано ли это с проблемой качества данных?

Ложные выводы из-за неправильных или «грязных» данных могут повлиять на плохую бизнес-стратегию и принятие решений. Ложные выводы могут привести к неловкому моменту на собрании, когда вы понимаете, что ваши данные не выдерживают проверки. Прежде чем попасть туда, важно создать культуру качественных данных в вашей организации. Для этого вы должны задокументировать инструменты, которые вы можете использовать для создания этой культуры, и то, что для вас означает качество данных.

Попробуйте ZaapIT бесплатно очистить данные CRM оптом и автоматически.

Попробуйте Zaapit бесплатно прямо сейчас!

Компоненты качественных данных

Определение качества данных требует изучения их характеристик, а затем взвешивания этих характеристик в соответствии с тем, что наиболее важно для вашей организации и приложения (приложений), для которых они будут использоваться.

5 характеристик качественных данных

Действительность. Степень соответствия ваших данных определенным бизнес-правилам или ограничениям.
Точность. Убедитесь, что ваши данные близки к истинным значениям.
Полнота. Степень, в которой известны все необходимые данные.
Последовательность. Убедитесь, что ваши данные соответствуют одному и тому же набору данных и/или нескольким наборам данных.
Единообразие. Степень, в которой данные указаны с использованием той же единицы измерения.

Преимущества очистки данных

Наличие чистых данных в конечном итоге повысит общую производительность и позволит получать информацию самого высокого качества при принятии решений. Преимущества включают:

Устранение ошибок при использовании нескольких источников данных.
Меньше ошибок делают более счастливых клиентов и менее разочарованных сотрудников.
Возможность отображения различных функций и того, что ваши данные предназначены для выполнения.
Мониторинг ошибок и лучшая отчетность, чтобы увидеть, откуда происходят ошибки, что облегчает исправление неправильных или поврежденных данных для будущих приложений.
Использование инструментов для очистки данных будет способствовать более эффективной деловой практике и более быстрому принятию решений.

Инструменты очистки данных и программное обеспечение для повышения эффективности

Программное обеспечение ZaapITЭто может помочь вам создать качественную культуру данных, предоставляя визуальные и прямые способы объединения и очистки ваших данных. Заап Имеет два продукта: Dedup-manager для очистки дубликатов и Smart-mass-update для управления данными CRM любого типа (обновление / создание / преобразование / удаление / импорт / и т. Д.). Использование инструментов ZaapIT может сэкономить администратору базы данных значительное количество времени, помогая аналитикам или администраторам быстрее начать свой анализ и иметь больше уверенности в данных. Понимание качества данных и инструментов, необходимых для создания, управления и преобразования данных, является важным шагом на пути к принятию эффективных бизнес-решений. Этот важный процесс будет способствовать дальнейшему развитию культуры данных в вашей организации.