1. Статьи
  2. Зачем вам нужен аудит данных и как его проводить
Для доступа к заказчикам и разработчикам необходимо авторизоваться
14 октября 2021 в 11:39

Слово «аудит» звучит напряженно. Но аудит данных приносит реальную пользу вашему бизнесу.

Изображение героя: Зачем нужен аудит данных и как его проводить

Аудит данных может помочь вашему бизнесу решить основные проблемы - от безопасности до точности данных клиентов - и получить выгоду, решая проблемы без промедления.

Безопасность данных является серьезной проблемой для предприятий любого размера; вам не нужно слишком далеко искать, чтобы найти громкие нарушения, затрагивающие компании, организации и даже города . Соблюдение правовых норм - еще одно важное соображение, особенно после принятия Закона Калифорнии о конфиденциальности потребителей (CCPA) и Общего регламента ЕС по защите данных (GDPR). Хранение данных ? Еще одна реальная и серьезная проблема для предприятий любой формы и размера.

Однако аудит данных важен не только из-за ключевых проблем бизнеса. По данным Gartner, к 2021 году более 40% всех проектов по обработке данных и аналитике будут связаны с тем или иным аспектом клиентского опыта (CX) (полная статья доступна клиентам Gartner).

Поскольку бизнес-решения все больше зависят от аналитики, очень важно, чтобы команды полностью доверяли своим данным.

Аудит, направленный на повышение вашей уверенности и качества бизнес-данных, - это не только точность. Аудит может выявить разрозненные хранилища, проблемы с доступом или области, в которых может быть полезна большая глубина или широта сбора данных.

В этом вступлении к аудиту данных мы рассмотрим основы и 1-2-3 успешного процесса аудита.

1-2-3s и азбука графики аудита данных

1-2-3s аудита данных

Ваш аудит качества данных должен улучшить бизнес-аналитику. Чтобы это произошло, выполните следующие три шага.

1. Привлекайте соответствующие заинтересованные стороны

Вполне возможно, что у вас есть соответствующий клиентский опыт или маркетинговые данные, хранящиеся в разных отделах. У вашего отдела продаж может быть важная личная информация и история покупок, у ИТ- отдела может быть информация об опыте работы с веб-сайтом и его производительности, а у отдела маркетинга могут быть оценки удовлетворенности клиентов (CSAT) и показатели переходов по цифровым кампаниям.

В зависимости от организационной структуры и информационной архитектуры данные по отделам, командам или отдельным лицам могут быть разрозненными. Прежде чем приступить к оценке качества данных, необходимо убедиться, что вы не упускаете основных участников или компонентов.

 Чем заняться в вашем бизнесе:  назначьте встречу с руководителями группы или разошлите опрос компании, чтобы определить, кто использует данные, относящиеся к CX. Используйте результаты встречи или опроса, чтобы найти ключевых заинтересованных лиц, которые должны быть вовлечены в ваш процесс аудита данных. Эти заинтересованные стороны должны иметь возможность рассказать вам, какие данные они используют, как они их используют, где они хранятся и как часто обновляются.

2. Определите, где находятся ваши данные и как они хранятся.

Теперь, когда вы знаете, кто и как использует ваши данные, внимательно изучите свою информационную инфраструктуру и процессы. Некоторые данные хранятся только в одном месте, в то время как другие данные хранятся на нескольких каналах или платформах? Если данные, хранящиеся в нескольких местах, нуждаются в обновлении, изменяются ли они одновременно или есть задержка для одного канала?

Хранятся ли некоторые данные в недоступном месте (например, в личном файле Excel или электронном письме), когда они могут понадобиться другим членам группы? Объединены ли некоторые данные в рамках вашего CRM-решения или платформы данных о клиентах , но не вся важная информация?

 Чем заняться в вашем бизнесе: на  самом деле обозначьте, какой тип информации у вас есть и кому нужен к ней доступ. Обратите внимание на частоту сбора или обновления информации. К концу этого шага вы должны иметь полное представление о собственной информационной архитектуре вашей компании.

3. Внимательно изучите, какие данные у вас есть, и оцените качество.

Даже если отделы эффективно обмениваются информацией, а ваши данные хранятся и обновляются доступным и своевременным образом, у вас все равно могут быть проблемы с качеством данных. Вот почему ваш последний шаг - смотреть на ваши данные через призму трех основных значений данных: точность, широта и согласованность - азбука.

Мы объясним, как подходить к каждой из этих ценностей в разделе ниже, но стоит сначала спросить себя, каковы ваши приоритеты, если вы обнаружите проблемы, которые необходимо решить для всех трех.

Выполнение первых двух шагов, возможно, уже помогло понять приоритеты. Встречи с заинтересованными сторонами могут вызвать жалобы на неточности, или вы могли выявить проблемы с согласованностью при определении того, где и как хранятся ваши данные. Такое понимание может прояснить, на чем следует сосредоточить дополнительное внимание на этапе оценки.

 Чем заняться в вашем бизнесе:  внимательно оценивайте свои данные на предмет точности, широты и последовательности. Следите за повторяющимися ошибками, проблемами форматирования или структурирования, пробелами или методологическими проблемами. К концу этого шага вы должны иметь глубокое понимание того, что происходит с вашими данными.

Азбука аудита данных

Теперь, когда вы знаете, кто использует ваши данные, как они их используют и как / где они хранятся, вы можете сосредоточиться на качестве данных. Для оценки качества данных используйте точность, широту и согласованность в качестве основных ценностей, с которыми нужно сравнивать свои данные.

ccuracy

Под точностью мы имеем в виду достоверную информацию. Несмотря на все ваши усилия, неточности могут закрасться в ваши данные самыми разными способами.

Например, на ваш веб-сайт могут проникнуть боты, создавая след вводящих в заблуждение данных о веб-трафике, которые в конечном итоге могут повлиять на ваши оценки производительности. В этой ситуации вы можете использовать файл robots.txt для блокировки ботов, чтобы повысить точность аналитики трафика.

Человеческая ошибка - частый источник неточностей. Поиск способов автоматизации определенных задач - простой способ сократить количество человеческих ошибок. Программное обеспечение для управления данными или интеграции данных может выявлять потенциальные ошибки и выявлять выбросы в полях, которые должны иметь стандартный формат. Для малых предприятий с ограниченным бюджетом в каталоге Platforms есть несколько вариантов freemium .

B читает

Под широтой мы понимаем информацию, которая включает желаемый объем и представляет интересующую вас группу. Имейте в виду, что это не просто вопрос широты сбора данных . У вас может быть достаточно широкий круг интересов, а также разрозненность, препятствующая широкому доступу к информации в вашей организации.

Спросите себя (и других заинтересованных сторон), действительно ли ваши данные представляют вашу клиентскую базу и их взаимодействие с вашей компанией. Есть ли сегмент вашей клиентской базы, который отсутствует в процессе сбора данных, например, нечасто фиксируемые покупки в магазине? Работа с заинтересованными сторонами имеет решающее значение для поиска и решения проблем, связанных с объемом данных.

Выполнение анализа пробелов может пролить свет на широкие проблемы, поэтому обязательно посмотрите на свои невыполненные цели CX, чтобы определить, не хватает ли вам точек данных, необходимых для достижения ваших целей.

C onsistency

Под согласованностью мы подразумеваем информацию, которая придерживается определенных форматов и методологий, без пробелов и отклонений. Если есть аномалии в форматировании данных, некоторая информация может быть потеряна при фильтрации для анализа. Если есть несоответствия в методологии, ваш общий анализ может быть ошибочным.

На детальном уровне согласованность может просто означать, что все используют один и тот же формат для кодирования или хранения информации (например, согласованные форматы штатов США). На макроуровне это означает, что необходимо внимательно изучить свою методологию, чтобы убедиться, что она остается согласованной для каждой точки данных, как в процессе, так и по частоте.

Платформа данных клиентов может помочь в обеспечении стандартизации формата данных, а также унифицировать разрозненные источники данных. Даже небольшие изменения - например, использование сотрудниками раскрывающегося списка значений в вашей CRM (в отличие от ввода значений в виде произвольного текста) - могут улучшить как согласованность, так и точность.

Возможности для автоматизации аудита ваших данных

Существует множество программных решений, которые могут помочь вам с точностью, полнотой и согласованностью данных.

В зависимости от ваших целей вам может потребоваться помощь в создании автоматизированных рабочих процессов, которые проверяют, помечают или обмениваются данными в стандартных форматах. В зависимости от ваших конкретных потребностей программное обеспечение для обеспечения качества данных, управления данными или интеграции данных может стать идеальным решением для вашего бизнеса.

Этот пост является одним из серии о данных об опыте работы с клиентами, и мы продолжим говорить о платформах данных о клиентах в ближайшие недели! Следите за обновлениями, чтобы узнать, как найти ценные контекстные данные и как выбрать правильную платформу данных о клиентах для вашей стратегии персонализации.

Ищете программное обеспечение для работы с клиентами? Ознакомьтесь со списком лучших программных решений для обслуживания клиентов Platforms .