Dữ liệu giúp các thương hiệu hiểu khách hàng, giao tiếp hiệu quả hơn và thúc đẩy các cơ hội kinh doanh mới. Hiện nay, các công ty đang tìm cách dân chủ hóa dữ liệu của họ và điều chỉnh tổ chức của họ theo cách họ đổi mới, quản lý và kích hoạt dựa trên hiểu biết sâu sắc về khách hàng.
Tuy nhiên, điều đó sẽ không thể thực hiện được nếu không có dữ liệu sạch để cung cấp năng lượng cho hệ thống của bạn.
Để triển khai thành công một nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP), bạn phải có dữ liệu sạch để đưa vào đó. Dữ liệu sạch cũng cần thiết để đào tạo trí tuệ nhân tạo nhằm đảm bảo các thuật toán cung cấp thông tin chuyên sâu một cách an toàn và chính xác. Đổi lại, việc làm sạch dữ liệu phải được xem là mục tiêu chính trong quá trình triển khai CDP.
Làm sạch dữ liệu là gì?
Dọn dẹp dữ liệu, còn được gọi là lọc dữ liệu hoặc làm sạch dữ liệu, là quá trình sửa hoặc xóa dữ liệu không chính xác, không đầy đủ, trùng lặp, bị hỏng hoặc được định dạng kém trong một tập dữ liệu. Quá trình này bao gồm việc xác định lỗi dữ liệu và sau đó sửa hoặc xóa dữ liệu đó. Làm sạch dữ liệu là một tập hợp con của chiến lược và quy trình quản lý dữ liệu tổng thể của tổ chức.
Việc làm sạch dữ liệu có thể cần thiết vì nhiều lý do. Một trong những cách phổ biến nhất là giải quyết các vấn đề phát sinh trong quá trình hợp nhất dữ liệu. Khi dữ liệu được tích hợp giữa các nguồn hoặc hệ thống, thông tin đôi khi có thể bị trùng lặp, dán nhãn sai hoặc bị hỏng. Nói tóm lại, dữ liệu của bạn có thể bị bẩn.
Vấn đề với dữ liệu bẩn là nếu nó được đưa vào các hệ thống khác, nó sẽ dẫn đến kết quả sai lệch và không chính xác. Những điểm không chính xác này có thể làm suy yếu niềm tin vào phân tích các công ty đang sử dụng để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Nó cũng có thể tác động đến lợi nhuận. Dựa theo Nghiên cứu dữ liệu kho báudữ liệu chất lượng kém có thể dẫn đến việc nhắm mục tiêu không chính xác, giảm năng suất và lãng phí chi tiêu tiếp thị.
Hiểu làm sạch dữ liệu
Việc dữ liệu nằm rải rác trên nhiều silo là một trong những thách thức lớn nhất đối với việc làm sạch dữ liệu. Dữ liệu cần được tập trung vào cơ sở dữ liệu như CDP hoặc giải pháp quản lý dữ liệu khác để có thể áp dụng các tiêu chuẩn quản lý dữ liệu phù hợp. Đối với các công ty lớn hơn hoặc các công ty xử lý các tập dữ liệu khổng lồ, dữ liệu thường có thể là sự kết hợp của Dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúckhiến việc tích hợp gặp chút khó khăn.
Các thuộc tính của dữ liệu sạch là gì?
Có nhiều thuộc tính dữ liệu sạch tiêu chuẩn mà các tổ chức sử dụng để theo dõi và đo lường vệ sinh dữ liệu. Những vấn đề bạn quyết định tập trung vào sẽ phụ thuộc vào hoạt động kinh doanh, chiến lược, khách hàng và ngành cụ thể của bạn. Một số thuộc tính dữ liệu sạch bao gồm:
- Sự chính xác: Dữ liệu của bạn gần với giá trị thực của nó đến mức nào.
- sự hoàn thiện: Tập dữ liệu của bạn hoàn chỉnh đến mức nào.
- Tính nhất quán: Mức độ nhất quán của dữ liệu trên các tập dữ liệu của bạn.
- Tính đồng nhất: Dữ liệu của bạn thống nhất như thế nào so với các phép đo thông thường.
- hiệu lực: Dữ liệu của bạn tuân thủ các quy tắc như thế nào.
Cách làm sạch dữ liệu của bạn
Có nhiều kỹ thuật và công nghệ khác nhau được triển khai để làm sạch dữ liệu. Sự kết hợp nào bạn sử dụng sẽ phù hợp với loại dữ liệu bạn có và cần quản lý. Dưới đây là một số bước cơ bản để đảm bảo việc vệ sinh dữ liệu được áp dụng và xác thực một cách nhất quán.
- Thanh tra và kiểm toán. Các tổ chức phải hiểu dữ liệu họ có và hình dạng của nó trước khi sử dụng
- Làm sạch. Loại bỏ trùng lặp các tập dữ liệu của bạn là một trong những bước đầu tiên để làm sạch dữ liệu của bạn. Sửa lỗi cấu trúc và xóa các điểm dữ liệu không liên quan cũng là một phần của bước này. Mọi dữ liệu còn thiếu cũng cần được được xác định và bổ sung.
- Xác thực/QA. Dữ liệu cần được kiểm tra sau quá trình làm sạch để đảm bảo dữ liệu tuân thủ các tiêu chuẩn quản trị dữ liệu.
Giữ dữ liệu của bạn sạch sẽ
Giữ dữ liệu của bạn sạch sẽ là một yêu cầu cho tiếp thị hiện đại. Ban đầu, nó có vẻ không hấp dẫn, nhưng khi bạn xem xét tất cả các hệ thống làm sạch nguồn cấp dữ liệu, điều quan trọng nhất đối với các CIO, CDO và CMO có tầm nhìn tương lai.
Dữ liệu bẩn sẽ dẫn đến dư thừa, lãng phí công sức và tài nguyên, hoạt động kém hiệu quả và đưa ra quyết định kém. Và đừng mong đợi triển khai các giải pháp công nghệ tiếp thị tiên tiến một cách hiệu quả mà không cần làm sạch và lọc dữ liệu của bạn trước – làm như vậy sẽ chỉ là một điều bất lợi.
Nguồn : cdp.com (post by Automation bot)