Многие представители бизнеса, такие как менеджеры по продажам и руководители высшего звена, используют метрики качества данных, чтобы помочь улучшить показатели продаж своей команды и добиться лучших результатов. Существует несколько типов метрик качества данных, и каждый из них имеет различные цели. Изучение показателей качества данных может помочь вам использовать их в своих командах и собирать более актуальную информацию, которую можно использовать для увеличения продаж.
В этой статье мы дадим определение метрик качества данных, опишем способы их использования и перечислим несколько типов, которые обычно применяются в бизнесе.
Что такое метрики качества данных?
Метрики качества данных - это показатели, которые вы можете использовать для оценки качества данных. Они могут помочь вам провести различие между высококачественными и некачественными данными, и на их основе можно принимать решения, связанные с маркетингом или распределением ресурсов. Показатели качества данных можно применять в различных отраслях, включая здравоохранение, научные круги, финансы, технологии и страхование.
Способы использования метрик качества данных в бизнесе
Вот несколько способов использования метрик качества данных в бизнесе:
Установите целевые показатели качества данных
Возможно, вы захотите установить целевые показатели качества данных после внутреннего аудита или жалобы клиента. Цель может помочь вам измерить успех инициативы по обеспечению качества данных за определенный период времени. Например, предположим, что ваш отдел обслуживания клиентов получает ряд жалоб от клиентов на неправильную адресную информацию. Вы можете поставить цель повысить точность адресов на 20% в течение следующего квартала.
Оцените качество данных
Вы можете провести оценку качества данных путем изучения исторических записей и анализа информации, которую вы храните о своих клиентах и бизнес-процессах с течением времени. Такой анализ позволяет выявить потенциальные проблемы и способы повышения качества данных. Вы также можете создать систему измерения для сбора и анализа статистических данных о качестве хранимых вами данных.
Повышение ожиданий в отношении обслуживания клиентов
Установив четкие целевые показатели качества данных, вы сможете обучить сотрудников службы поддержки вопросам качества данных, с которыми они могут сталкиваться на регулярной основе. При надлежащей подготовке вы можете лучше удовлетворить потребности клиентов. Например, вы можете уменьшить количество звонков в службу поддержки клиентов, связанных с информацией об адресе и счете, поставив цель сократить количество клиентов, сообщающих неверную информацию.
4 типа метрик качества данных
Вот несколько типов показателей качества данных.
1. Метрики точности
Эти показатели помогут вам оценить точность ваших данных. Точность данных - это мера того, насколько точно ваши данные соответствуют фактам, которые они представляют. Чем более точными данными вы располагаете, тем лучше вы понимаете эту информацию. Одним из видов метрики точности является точность. Точность определяет долю фактических элементов данных, которые вы записываете или храните. Например, если у вас 100 сотрудников, но вы записываете данные только о 80 сотрудниках, точность составляет 80%.
Recall - это еще один тип метрики точности, которая измеряет, сколько элементов в списке существует и сколько из них релевантны для конкретных видов анализа. Вы можете рассчитать его как соотношение между количеством правильных элементов и общим количеством элементов, которые соответствуют критериям, установленным вами для результатов сопоставления. Некоторые менеджеры по продажам могут также использовать такие показатели точности, как процентиль и стандартное отклонение. Процент - это мера того, насколько вероятно, что значение в вашем наборе данных достигает целевых значений, а стандартное отклонение - это мера того, насколько разбросаны значения от своей средней точки.
2. Метрики целостности
Метрики целостности помогут вам оценить целостность ваших данных при передаче их между различными системами. Высокая целостность данных позволяет проводить более точный анализ, что позволяет лучше соответствовать ожиданиям клиентов. Если вы не испытываете никаких непреднамеренных изменений при передаче данных в разные места, значит, они обладают высокой целостностью.
Одним из способов измерения целостности ваших данных является проведение аудита транзакций. Этот вид аудита может сообщить вам, сколько операций не соответствуют всем установленным правилам. Например, если клиент приходит в страховую компанию и заполняет заявление, не указывая номер телефона, но позже получает телефонный звонок из компании с просьбой указать номер, возможно, в процессе ввода данных была допущена ошибка. Нулевые значения и отсутствующие точки данных также могут выявить случаи низкой целостности данных.
3. Показатели согласованности
Показатели согласованности помогают вам оценить, соответствуют ли значения в вашем наборе данных тем значениям, которые вы ранее записали и сохранили. Последовательность позволяет повысить качество данных за счет того, что все данные остаются неизменными. Одним из важных показателей согласованности является согласованность дат. Согласованность дат измеряет, сколько дат в наборе данных выходят за пределы исторического диапазона. Числовая согласованность может сказать вам, сколько значений в наборе данных отличается от ожидаемого диапазона.
4. Метрика полноты
Показатели полноты помогут вам оценить полноту ваших данных. Полнота данных - это мера того, насколько полно, точно и репрезентативно определенный набор данных. Вы можете использовать эту оценку, чтобы выявить потенциальные пробелы в ваших данных и определить, как заполнить эти пробелы.
Одной из важных метрик полноты данных является минимальная встречаемость. Эта метрика показывает, сколько значений в наборе данных встречается реже, чем определенное число раз. Еще одна метрика полноты, которую используют профессионалы, - это максимальная временная задержка. Максимальный временной лаг измеряет время между моментом наступления события и моментом его регистрации в вашей системе. Идеально, если временная задержка меньше, так как это может указывать на меньшие различия между первичным и реплицируемым набором данных.
- indeed.com
Поделиться
