![要让数据发挥价值？先做好 7 步数据清理！]( "要让数据发挥价值？先做好 7 步数据清理！")
来源 ：CDO之家
作者：Mel Dixon
全文共 2681个字，建议阅读需 5 分钟
本文首次出现在 GMA 与数据洞察专家REaD Group合作编写的报告中。
数据的全部价值只有在准确、最新和合法的情况下才能发挥出来。它为提高业务效率和生产力、改进营销工作和提高整个业务的投资回报率奠定了基础。
大量令人担忧的研究表明，组织一直未能夺取对其数据的控制权。IBM 的研究表明，27% 的企业领导者不确定他们使用的数据有多少是准确的。根据同一份报告，据说不良数据每年使美国经济损失约 2.3 万亿美元。
虽然跨国公司的风险可能更高，但建立正确的流程以确保数据保持准确和更新对中小企业来说也越来越重要。
数据保护法规不歧视，质量数据的价值可以帮助各种规模的企业做出更好的决策并最终取得更好的结果。
我们都知道干净、准确和全面可靠的数据对于出色营销的重要性。但我们当中有多少人真正做到了呢？在本文中，我们总结了确保您拥有可靠数据所需的操作——获取数据洞察力的7 个数据清理步骤！
01 从数据审核开始
第一步是发现整个组织中数据的当前状态。在审核您的数据时，您应该：
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评估数据输入：你能应付你收集的数据量吗？您的数据输入实际上是在帮助业务还是只是在制造更多噪音？优先考虑有用且可管理的数据集，并丢弃其余数据集。这使您能够将数据清理集中在真正重要的领域，而不是将资源浪费在几乎没有价值的数据输入上。
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评估数据质量：现在您已经确定了最重要的数据输入，您需要检查它们是否干净。数据是否正确？有代表性吗？必须在整个组织内评估数据卫生。
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评估整个业务范围：检查贵公司依赖的所有系统来获取内部客户信息。这包括所有收集客户信息的平台，包括：CRM、网络分析、注册表和调查表。
02 设定明确的目标
有效的数据清理需要一组商定的 KPI。例如，您的目标可能是在给定月份清除一定数量的联系人。数据清理工具可以自动执行此过程，或者可以为各个团队成员指定特定目标，例如每月删除或统一一定数量的重复联系人。
KPI 还可以与您更广泛的业务目标相关联。例如，通过拥有更准确的数据，您的销售团队将掌握有关潜在潜在客户的更准确信息。他们也将更有效率和生产力（即他们不会追逐重复的联系人）；所有这些都使销售团队更有能力推动更多的销售转化。
03 收集正确的数据
从长远来看，在入口点标准化接触将节省大量时间和精力。通过创建将数据导入系统的单一、一致的方法，您可以避免混乱的联系表格和/或为同一个人创建重复的联系人。——这需要智能过滤。
例如，当有人在表单上输入信息（无论是客户还是员工）时，可以建立一个流程来确保不会在第一时间输入错误的值，并且更难创建重复值。最终，标准化将收集不良数据的风险降至最低。
04 跨团队、跨平台——整合数据
1、跨系统整合数据
每个组织都使用一系列平台，例如：CRM、移动应用程序和网络分析、营销自动化和社交媒体等。只要有可能，这些平台都需要集成：系统需要相互通信，以便当客户的详细信息在一个系统中更新时，它会在另一个系统中自动更新。
或者，在跟踪用户旅程的情况下，可以跨多个设备准确跟踪和映射潜在客户，从而全面了解他们的行为。主数据管理中的单一客户视图 (SCV) 解决方案是一个技术示例，该技术映射和统一了原本完全不同的用户旅程，同时确保在流程中清理数据。
2、跨团队整合数据
完整的收集数据需要打破部门墙，实现跨团队整合和共享，确保整个组织中数据的明确所有权。在收集数据的业务的每个领域，都应委托个人维护数据并确保其保持清洁。这些人有责任确保收集的任何数据都是有目的和准确的。良好的数据质量需要整个企业的领导力。
“如果没有系统的方法来启动和保持数据清洁，就会发生不良数据。”
DataZ 首席执行官 Donato Diorio
05 做一个负责任的数据管理者
干净的数据也需要是负责任的来源数据。可以说，确保以尊重个人隐私的透明方式收集客户数据是一种良好的商业实践，但根据 GDPR，这也是一项法律要求。因此，需要建立风险评估流程。
“测量和监控”过程可以通过自动化工具来辅助，这些工具可以自动突出显示保存时间过长或不准确的数据。它有助于确保数据清理不是一次性事件，而是正在进行的数据风险评估的一部分，以保护自己和个人数据。
06 验证和增强数据
数据的价值取决于其质量。是否准确、详细、有代表性；可以依靠它来帮助为所有业务领域的决策提供信息。如果它不准确，那么它可能会误导并导致错误的决策。数据卫生工具可以提供帮助。
可以手动或通过自动工具验证数据的准确性。为了速度、准确性和成本；值得投资于自动丰富、附加、清理和/或删除重复数据的系统。在没有这项技术的情况下，确保有一个明确的时间框架/时间表来进行数据清理和增强活动。
1、数据聚合：
确保您拥有的有关客户、潜在客户和联系人的所有汇总数据都是最新的。在转向潜在客户之前优先考虑现有客户——因为这些客户为企业提供了最大的价值。
2、数据丰富：
这是将第三方数据与您现有的客户数据数据库合并以创建更详细或整体的图片的过程。这也将使您真正了解客户、他们的支出、交易等。请记住：收集的数据需要满足监管要求并尊重个人的隐私权。
3、数据去重：
描述确保在您的数据库中删除相同信息的重复副本的过程。除了可能节省给同一联系人的电话/电子邮件/信件（以及花费双方的时间）外，重复数据集还会增加带宽和存储方面的巨大成本。
07 让数据说话
最后，您需要确保数据以每个人都能理解的方式分布。可以访问和理解数据的越多，每个人和团队的能力就越大，他们在数据清理过程中的利益就越大。数据可视化工具可以在整个企业建立和维护健康的数据文化方面发挥重要作用。
45% 的数据领导者认为缺乏数据可视化是实现业务目标的障碍。
自动验证：麦克米伦集团案例研究
作为一家癌症慈善机构，麦克米伦需要准确的数据库才能联系需要其服务的人。还要确保通信不会针对错误的人。使用数据管理系统的自动定制数据清理服务，从 Macmillan 的数据库中提取的每个活动数据选择都经过评估，以确保联系方式的准确性——包括已故、离开者以及（如果有的话）搬迁的新地址。这不仅确保了他们的数据准确和最新，而且还允许他们为未来设定一些具有挑战性的高价值目标。
写在最后
任何认真对待数据驱动的企业（至少，在正确的方向上）都需要确保他们的数据真正可靠。第一步是执行审计，如上所述，因为这将突出最关注的领域，并为制定切实可行的清洁时间表提供基础，首先解决最紧迫的问题。
与任何清洁任务一样，它绝不是一次性工作，因此请确保将其安排为常规任务，每六个月或每年一次。保持领先，您的营销肯定会收获成果。
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原文始发于微信公众号（谈数据）：要让数据发挥价值？先做好 7 步数据清理！
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