Очистка и обогащение данных

Данные являются важным аспектом для современного бизнеса, позволяющим расти и опережать своих конкурентов. Компании генерируют данные с ошеломляющей скоростью, и ими необходимо хорошо управлять для дальнейшего использования для получения информации и принятия более эффективных бизнес-решений. Управление данными - довольно трудоемкая, но необходимая задача компаний для поддержания эффективности своих операций.

Обогащение данных и Очистка данных - это два термина, которые используются вместе, когда речь заходит об управлении данными для улучшения функционирования бизнеса. Оба они играют важную роль от загрузки данных до генерации аналитических данных, поскольку это помогает улучшить качество данных, получить доступ к большему количеству данных, упростить скрытые шаблоны и т.д.

Обогащение данных и очистка данных - это разные процессы, позволяющие контролировать качество и доступность данных. Обогащение данных и очистка данных помогают поддерживать высокое качество данных, а также их актуальность для более быстрого и точного анализа данных. 

Что такое обогащение данных?

Обогащение данных - это процесс извлечения данных из сторонних или внешних источников данных и загрузки их в существующую базу данных. Это используется для улучшения общего маркетинга и продаж. Обогащение данных направлено на предоставление дополнительной информации, полезной для принятия решений, основанных на данных, для ускорения роста и изменения подхода.

Если у вас есть доступ к большему количеству данных, то вы сможете легче понимать данные, выявлять закономерности и извлекать информацию. Обогащение данных превращает исходные данные в ценную информацию для лучшего принятия решений. Исходный код, который уже есть у компании, используется для добавления к другим существующим данным после преобразования, что позволяет объединять фрагменты данных и обеспечивает лучшее понимание.

Ключевые особенности обогащения данных

Некоторые из основных функций обогащения данных перечислены ниже:

• Сокращение оттока: процесс обогащения данных добавляет данные и устраняет препятствия на пути пользователя, снижая уровень оттока.
• Служба добавления данных: С помощью инструмента обогащения данных вы можете легко добавлять данные, соответствующие требованиям бизнеса.
• Максимизирует заботу о клиентах: Обогащение данных улучшает заботу о клиентах, определяя сегменты клиентов, которые необходимо поддерживать.

Что такое очистка данных?

Очистка данных - это процесс, позволяющий сделать вашу базу данных действительной, чистой и точной. Необработанные и неточные данные могут привести к ложным выводам, которые, как правило, приводят к принятию неправильных бизнес-решений. Кроме того, без очистки данных вы тратите время на обработку данных, которые не имеют отношения к вашему бизнесу. Например, это может поставить под угрозу ваши маркетинговые кампании по электронной почте, отправляя слишком много неправильных электронных писем.

Очистка данных является важным шагом для принятия точных и более совершенных решений. Это позволяет исправлять неправильные, неуместные данные и выявлять пробелы. Это делает данные согласованными и предсказуемыми благодаря точной информации. Кроме того, очистка данных помогает вам лучше понимать данные перед их очисткой.

Ключевые особенности очистки данных

Ниже перечислены некоторые особенности очистки данных:

• Минимизация рисков: Безопасность данных и разрешения являются важными аспектами управления базами данных. Выбор в пользу регулярной очистки данных помогает компаниям отслеживать разрешения на контакты с клиентами.
• Повышение производительности: Очистка данных обеспечивает доступ к чистым и отфильтрованным данным, что позволяет ускорить и упростить анализ данных.
• Улучшайте процесс принятия решений: Чистые данные генерируют точные результаты, которые помогают компаниям принимать более эффективные решения, способствуют лучшему пониманию своей аудитории.

Обогащение данных против очистки данных: процесс

Обогащение данных - это непрерывный процесс, который необходимо регулярно отслеживать, поскольку данные о клиентах - это всего лишь моментальный снимок, который со временем устаревает и нуждается в обновлении. Например, со временем может меняться зарплата сотрудника, его семейное положение, номер телефона, должность и т.д., Что требует обновления базы данных. Компаниям следует регулярно проводить обогащение данных, используя инструменты подготовки данных и другое стороннее программное обеспечение, используемое для управления данными и их синхронизации с использованием конвейеров данных.

Процесс очистки данных отличается в зависимости от набора данных и требований компании. Процесс состоит в основном из 4 шагов, которые включают анализ очистки данных и представление данных. Шаги для процесса очистки данных приведены ниже:

• Профилирование: На начальном этапе данные проверяются для понимания качества данных, чтобы пользователи могли определить, какие проблемы в данных необходимо устранить. Обычно он изучает взаимосвязи между элементами данных, проверяет качество данных, собирает статистику по предоставленным наборам данных для обнаружения ошибок.
• Очистка: Это основной этап процесса очистки данных, на котором исправляются ошибки в данных и другие несоответствия данных, дублирования, избыточность.
• Проверка: После очистки данных компании проверяют и инспектируют данные, чтобы убедиться, что процесс очистки данных успешен, точен и согласован с внутренними правилами и стандартами качества данных.
• Отчетность: Отчеты об очищенных данных должны затем доводиться до сведения ИТ-команд, руководителей предприятий, чтобы иметь дело с тенденциями качества данных

Обогащение данных против очистки данных: преимущества

Преимущества обогащения данных:

• Позволяет собирать ценные данные: Обогащение данных позволяет компаниям описывать актуальность ценных данных, которые соответствуют требованиям компании и решают проблемы. Обогащенные данные помогают пользователям ориентироваться в данных, находить новые шаблоны и вопросы, которые можно задать своим клиентам.
• Повышение точности данных: Данные необходимо регулярно обновлять, поскольку они постоянно изнашиваются. Если в данных есть какие-либо изменения, их необходимо обновить в базе данных. С помощью обогащения данных возможно повысить точность данных, поскольку процедура проверяет информацию, чтобы гарантировать, что данные в базе данных являются актуальными для получения хороших результатов.
• Экономит время: Обогащение данных сокращает время и усилия, поскольку доступ к большему количеству данных позволяет пользователям эффективно автоматизировать работу. В соответствии с требованиями автоматизация обогащения данных стандартизирует ценности, фокусируясь на наиболее значимом воздействии, которое вы можете оказать на целевую группу клиентов.

Преимущества очистки данных:

• Улучшенное принятие решений: Точные и очищенные данные позволяют пользователям получать лучшие результаты с помощью приложений для анализа данных. Это позволяет компаниям принимать более перспективные решения, основанные на данных, для бизнес-операций и стратегий.
• Снижение затрат на обработку данных: очистка данных защищает данные от несоответствий и ошибок, которые могут стать проблемой для приложений аналитики. Отказ от ненужной обработки данных экономит время и затраты, поскольку командам не нужно продолжать исправлять одни и те же ошибки в наборах данных.
• Лучшая операционная производительность: Высококачественные данные позволяют компаниям оставаться в курсе требований к выполнению различных операций. Это помогает избежать нехватки запасов, задержек доставки и других бизнес-проблем, которые приводят к увеличению затрат, снижению доходов и нарушению отношений с клиентами.

Схема процесса очистки и обогащения данных

Приложения для обогащения данных

Варианты использования обогащения данных:

• Использование данных о клиентах для маркетинга: Маркетинг является одной из первых отраслей, которая использует обогащение данных. Это позволяет компаниям глубже понимать поведение клиентов. Для сбора данных и их анализа используются различные инструменты.
• Анализ данных о недвижимости для страховых рисков: Обогащение данных обеспечивает доступ к большому количеству информации, которая позволяет компаниям получать подробную информацию о многих факторах, влияющих на страховые риски.
• Идеи для поставщиков услуг связи: Обогащение данных обеспечивает лучшее понимание существующих и новых клиентов, что может быть выгодно телекоммуникационным компаниям благодаря пониманию демографических факторов, таких как возраст, уровень дохода и предпочтения в образе жизни.

Приложения для очистки данных

Некоторые из применений очистки данных:

• Очистка озера данных: Озера данных хранят необработанные данные из нескольких источников, и важно выполнить очистку этих данных, чтобы соответствовать требованиям бизнеса и предоставлять высококачественные данные.
• Системы CRM (управления взаимоотношениями с клиентами) содержат данные о продажах и маркетинге для продавцов. Это позволяет компаниям автоматически очищать данные в CRM-системах и сохранять их готовыми к анализу.
• Использование машинного обучения и искусственного интеллекта в процессе очистки данных экономит время и повышает производительность.

Как часто вы должны очищать и обогащать свои данные?

• Очистка и обогащение данных - это не разовые задачи. Данные распадаются и становятся непригодными для использования, что означает важность постоянной очистки. Надеюсь, вы также постоянно собираете новые контакты, а это значит, что в вашу базу данных всегда можно добавить новую информацию.
• В зависимости от жизненного цикла вашего клиента, в конечном итоге вы можете столкнуться со снижением скорости почти на 5% каждый месяц.
• Целостность данных должна быть приоритетом для отделов продаж и маркетинга, поэтому вам следует очищать и обогащать свои данные в течение года, чтобы иметь на вооружении исправную базу данных. Частота зависит от типичного жизненного цикла клиента и того, насколько велика ваша база данных электронной почты.