悪いデータはあなたの会社にいくらかかりますか？
ビッグデータの世界では、悪いデータがますます一般的になっています。問題の一部は、そのデータの管理と整理を支援するために使用するテクノロジーによって促進されています。よりオンデマンドで、パーソナライズされ、データサイエンスを活用するために急いで、クラウドコンピューティング、モビリティ、ソーシャルコラボレーション、強化された分析を採用しました。顧客データのすべての断片のすべてのスクラップは貴重です。しかしそうすることで、データ品質管理も失効させました。
そして、部門が不正確であるにもかかわらず数を求めているとき、それはそれらの誤りに基づく不十分な決定の波及効果につながります。しかし、実際にどれだけの費用がかかるのでしょうか。そして、データの衛生状態が悪化する前にそれを阻止するために何ができるでしょうか。詳細を見てみましょう。
会社の問題–ITの問題だけではありません
ほんの数年前の2013年でも、迫り来る悪意のあるデータの不安が明らかになりました。 Gartnerは、調査対象のさまざまな企業を調査し、データ品質には年間1,400万ドル以上の費用がかかることを知りました。今、私たちが今日どれだけ接続されているか想像してみてください。問題がどのように指数関数的に悪化するかがわかります。
悪いデータコスト
多くの企業は、すべてを理解するために部門を混乱させようとして、このすべての情報をITの肩に直接整理して管理するタスクを課しています。しかし、悪いデータはサーバーやデータベースだけでなく、すべての人に影響を及ぼします。この時代、それは非常にビジネス上の問題です。
そして、それは顧客データ以外のコストも考慮に入れていません。顧客の名前や詳細のいくつかの不正確さは1つのことです。しかし、多くの場合、データの維持に関連する企業文化によっては、生産性、セキュリティ、費用対効果の高い意思決定など、他のビジネス分野にも影響を与える可能性があります。
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要するに、これは私たちがお金を投げ続けることができる問題ではなく、それがなくなるか、うまくいくことを願っています。
「データ品質」とは正確には何ですか？
データ自体を把握する前に、「それ」が何であるかを理解することが重要です。別のGartnerの調査によると、データ品質は次のようないくつかの異なる点で調べられます。
存在（組織にはそもそもデータがありますか？）
妥当性（値は許容範囲ですか？）
一貫性（同じデータが異なる場所に保存されている場合、それらは同じ値を持ちますか？）
整合性（データ要素とデータセット間の関係がどれほど正確か）
精度（データがモデル化するオブジェクトのプロパティを正確に記述しているかどうか）
関連性（データが目的をサポートするのに適切かどうか）
これは、「手作業で」クリーンアップするための多くの情報です。
オプションのポートフォリオ
この課題の緊急性の高まりに対応するために、利用可能な多くのデータクレンジングソリューションがあります。これらの企業は通常、データ品質の全体像を見て、レコード全体の標準化を支援します。多くの場合、データを内部および外部から調達して、全体的な関連性と一貫性を最大化するのに役立ちます。
ビジネスアーセナルの他のツールと同様に、データクレンジングのニーズに対応するオプションのポートフォリオを用意することは賢明なアイデアです。情報を最新の状態に保つために必要なのは1回限りのデータクレンジングだけである場合もあれば、継続的な作業が必要な場合もあります。理想的には、別のシステムに移行する場合やマスマーケティングキャンペーンを行う場合は、データ品質のクリーンアップを1回だけ行う必要があります。そうしないと、情報が頻繁に処理されない場合、情報が劣化し、問題が大幅に悪化する可能性があります。
特に大規模なデータセットやエラーが発生しやすいデータセットの場合、データ品質クレンジングツールが自動的に実行されるように設定されている場合があります。これらのタイプのシステムは、特定の間隔でデータをクレンジングするか、継続的なデータ品質の監視が重要な場合にマネージャーとスタッフに通知することができます。
データ品質ソリューションプロバイダーで何を探すべきか
非常に多くのオプションが利用可能であり、常に多くのツールが作成されているため、必要なものが本当にわからない場合でも、オプションを絞り込んでみるのは大変なことです。最終的に何を決定しても、提案されたソリューションは絶対に次のことができる必要があります。
会社の現在のデータ衛生状態に基づいて、即時の影響と顕著な改善を提供できる
リアルタイムの情報と履歴の詳細の両方を活用–顧客、スタッフ、製品、技術、プロセス
予測分析、予測、モデリングなどの新しいテクノロジーを使用できるようにするための強固な基盤があります
すべてを有効で一貫性のある状態に保ちながら、データの量、速度、多様性に基づいてスケーリングと適応を行う
そして、悪いデータのコストが年々増加し続ける可能性があるのと同じように、このチャートに示されているように、正確なデータを持つことによる節約は同じくらい大きいです（それ以上ではないにしても）fr
om RingLead：
コスト削減
クリーンなデータがもたらす違いは何でしょう。
もちろん、コスト削減は1つのことですが、多くの場合、経営陣（および他の経営幹部）は単に節約を望んでいるだけでなく、収益の観点からも直接的な相関関係を見たいと考えています。本当の問題は、クリーンなデータが私たちにどれだけ役立つかということです。同じリングリードチャートからの架空の（非常に現実的ではありますが）例を次に示します。
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そして、収益と節約に加えて、クリーンなデータのメリットはさらに大きくなります。データの信頼性が高まると、データに裏打ちされた信頼性と意思決定の基盤が強化されます。レポートがより正確になります。顧客はより正確なパーソナライズに対応します。すべての部門で、生産性と効率が向上しています。それは勝利のサイクルです。
ご覧のとおり、いくつかの不正確なレコードや標準化されていないエントリは大きな問題ではないように見えますが、ビジネスが拡大するにつれて、ますます多くの情報が断片化され、問題が発生します。コストはエスカレートします。効率が急落します。しかし、同じように、今少し使うことで、時間の経過とともにはるかに大きな利益を得ることができます。そして、確かで信頼できる情報に基づいて開始または改善されたキャンペーンは、重要な洞察と指標をさらに深めるために何度も何度も見ることができるキャンペーンです。
自社でデータクレンジング戦略を使用していますか？それはあなたにとってどのようにうまくいきましたか？その結果、パフォーマンスが向上したことはありますか？それとも、影響を与えることに関しては、審査員はまだ出ていませんか？以下のコメントであなたのストーリーを私たちと共有してください。
著者について：Sherice Jacobは、説得力のあるコピーライティング、ユーザーフレンドリーなデザイン、スマートな分析分析を通じて、ビジネスオーナーがウェブサイトのデザインを改善し、コンバージョン率を高めるのを支援します。 iElectrify.comで詳細を確認し、無料のWebコピーの調整と変換のチェックリストを今すぐダウンロードしてください。
