彻底解决数据质量问题的五个简单步骤

有了质量上乘的数据，算法的精确度可以提高 28 % ，从而使细分更加精确，并增加销售量。问题是，许多企业都没有高质量的数据。因此，44 % 的项目需要对 Artefact 数据库进行清理，因为这些数据可能不完整、部分损坏或没有特征。.

为了提高组织数据的质量，营销专家可以开始应用以下建议：

在解决问题的同时，我们也要对其进行分析。数据质量问题在各部门都很严重。因此，必须遵循 “分点路线”，这样才能发现困难，重新获取信息，并理解与数据有关的每个问题的深刻性和根本原因。.

例如，一位客户指出，使用 retargeting 对其客户关系管理（CRM）产生的不良结果是由于数据质量不佳造成的。但经过分析，我们发现客户使用的是不正确的 Google Analytics 激活组。问题不在于数据质量，而在于对不同数据组合的误读。.

在确定了数据质量问题之后，您需要设计一个数据管理员，为这些问题找到解决方案，并管理、控制和监测运行中的数据。.

数据管理人员负责执行所有必要的跟踪和行动计划。这样可以确保所生成数据的质量（不同来源和系统之间的差异、完整性、实时性等），并将所有数据（来源、类型、质量、可靠性等）记录在案，以便以安全的方式进行保管，方便查阅，并以正确的方式加以利用。.

要找到一名合格的数据管理员并不容易。加快这一进程的策略是，先从外部顾问开始，然后让内部顾问负责这项工作。.

虽然数据管理员可以负责数据的质量，但要确保所有项目的成功，还需要组织内不同部门的支持。一个由专家组成的统一管理网络可以为数据管理人员提供关于每个部门所发生的事情的重要信息、文件和知识。.

数据管理人员还应与数据 SPOC 合作，将其视为 “功能设备”，邀请各部门的专业人员按照明确的目标开展工作。SPOCs 必须向其部门提供信息，以确保数据的完整记录透明、易懂和易于获取。.

大多数市场营销专家在数据组织方面存在不足，他们往往不知道从何入手。他们必须根据使用情况来确定自己的目标，以便利用质量更高的数据来改善或消除使用情况。这就是理由：

如果你的组织中有一个数据质量专家团队，你就需要具备适当的方法和工具能力。.

尽管如此，您的组织仍需要专门的工具来检测、评估、清理和纠正数据质量问题。通过定义明确的手动程序，可以恢复数据遗产的知识，并帮助更好地理解数据质量问题的根本原因。.

然后，优先选择对企业至关重要但又不存在严重问题的数据（客户数据、销售数据等），并定义设备之间的流程，以便检测数据的质量问题和解决方法。例如，可以创建一个内部面板，用于定期验证客户数据的完整性和有效性，比较电子邮寄地址或网站访问量等参考点。.

当您对数据的质量有了更高的要求时，您可以使用 Talend 或 Attacama 等工具，它们可以帮助您自动检测、完善和创建转发计划。这类专用工具可与数据生态系统（datalake、数据仓库等）连接，形成一个真正的数据质量控制中心。.

请记住，如果不加以重视，不正确的数据可能会影响您企业的发展，而这是没有理由的。市场营销专家可以通过一些实用的方法，轻松地开始清理数据基础。最重要的是开始。正如老子所说“千里之行始于足下”.