Datan laadun arviointi: Tekniikoita ja käytäntöjä
Data on nykyaikaisen liiketoiminnan valuutta, ja sen laatu on kriittinen tekijä menestyksen kannalta. Datan arvo määräytyy pitkälti sen laadun kautta, ja jotta siitä saadaan maksimaalinen arvo, tulee sitä hallita tehokkaasti. Näin datan hallinnasta tulee prosessi, joka mahdollistaa organisaation datan hyödyntämisen strategisessa päätöksenteossa ja liiketoiminnan tulosten parantamisessa sen eri prosessien kautta, kuten markkinoinnin ja myynnin.
Datasta on tullut koko ajan kriittisempi resurssi markkinoinnin tehostamiseen ja kohdentamiseen. Erityisesti asiakasdata sen moninaisissa muodoissaan mahdollistaa niin kampanjoiden suunnittelun kun tuloksien analysoinnin. Kuka on lojaaliasiakas? Mikä on asiakaspoistuma? Kuka on kiinnostunut tuotteista ja palveluista? Millaisia erityispiirteitä näillä kontakteilla on? Jos data ei ole kunnossa, on vaikea tehdä tiedolla johdettuja päätöksiä, ja lähtökohdat markkinointiin ovat heikot.
Tässä blogissa pureudutaan datan laadun arviointiin, ja esitellään tekniikoita datan laadun varmistamiseksi.
Mitä on datan laatu?
Datan laatu on moniulotteinen käsite, joka voidaan jakaa kahteen pääluokkaan: luontaiset ja kontekstiriippuvaiset piirteet.
Luontaiset piirteet
Luontaiset piirteet ovat niitä, jotka ovat riippumattomia datan käytöstä ja ulkoisista tekijöistä. Ne ovat datan perusominaisuuksia, jotka eivät muutu, eikä ne ole riippuvaisia siitä, missä tai miten dataa käytetään.
Kontekstiriippuvaiset piirteet
Toisaalta, kontekstiriippuvaiset piirteet ovat dynaamisia. Ne muuttuvat datan käyttötarkoituksen ja käyttöympäristön mukaan ja ovat ratkaisevia datan hyödyllisyyden kannalta projektin tai analyysin aikana.
Tekninen laatu tai koettu laatu
Nämä kaksi luokkaa voidaan myös ilmaista termeillä datan tekninen laatu ja datan koettu laatu. Tekninen laatu viittaa datan objektiivisiin mittareihin, kun taas koettu laatu heijastaa subjektiivista näkemystä datan arvosta.
Luontaisen laadun vaikutus
Korkealaatuinen luontainen data luo vankan perustan kontekstuaaliselle arvioinnille. Kun data on luontaisesti laadukasta, se antaa paremmat mahdollisuudet hyödyntää sitä päätöksenteossa projektien aikana.
Niin kokeneet johtajat, liiketoiminnan vetäjät, kuin markkinoijat aloittavat datalähtöisen päätöksenteon vasta ja vain, kun he ovat vakuuttuneita datan luotettavuudesta ja laadusta.
Vaikka emme tässä blogissa syvenny jokaiseen kriteeriin erikseen, kriteeristön moninaisuus osoittaa, kuinka haastava aihe datan laatu ja sen hallinnointi voi olla.
Datan laadunhallinnassa ei ole yhtä oikeaa tapaa; jokainen organisaatio kohtaa ainutlaatuisia haasteita ja mahdollisuuksia. Siksi on tärkeää, että kukin organisaatio valitsee ne kriteerit, jotka parhaiten tukevat heidän toimintaansa ja tavoitteitaan. Lue blogin lopusta DAMA:sta ja työkalusta jolla voit edistää oman organisaatiosi datan laatuun johtavia hankkeita.
Datan laadun arviointi: keskeiset kriteerit
Datan laadun arvioinnissa keskitytään esimerkiksi seuraaviin kysymyksiin:
- Kuinka tarkkaa ja virheetöntä data on?
- Onko datassa kaikki tarpeellinen tieto?
- Milloin dataa on viimeksi päivitetty?
- Noudattaako data organisaatiosi standardeja?
Näitä kysymyksiä voidaan pitää datan laadun luontaisten kriteerien esimerkkeinä, jotka sisältävät muun muassa tarkkuuden, kattavuuden, ajantasaisuuden ja turvallisuuden. Nämä kriteerit mahdollistavat datan laadun objektiivisen arvioinnin riippumatta siitä, miten dataa käytetään.
Data voi myös olla kontekstiriippuvaista. Kontekstiriippuvaisuudella tarkoitetaan datan relevanssia, käytettävyyttä, luotettavuutta ja soveltuvuutta tietyssä käyttöyhteydessä.
Esimerkkejä datan laadun arvionnista
Asiakasdata on markkinoijalle tärkeä resurssi, jota hyödynnetään markkinoinnin kohdentamiseen, personointiin ja automaatioprosessien kehittämiseen.
Esimerkki luonnollisen datan laadun arvioinnista: Etunimen etsintä
Kysymys kuuluu: Löytyykö asiakastietokannasta asiakkaan etunimi? Tämä testaa datan peruslaatua - onko tieto siellä, missä sen pitäisi olla? Tämä arviointi ei ota huomioon datan käyttötarkoitusta, vaan keskittyy sen löydettävyyteen ja oikeellisuuteen. Laadun varmistamiseksi voidaan käyttää automatisointia, kuten pakollisia kenttiä, jotka varmistavat tietojen täydellisyyden.
Esimerkki kontekstuaalisesta datan laadun arvioinnista: Personoitu viestintä
Entäpä kun markkinointitiimi haluaa käyttää etunimeä personoidakseen viestintää?
Tässä kontekstissa datan saatavuus ja luotettavuus ovat avainasemassa. Ei riitä, että etunimi on tietokannassa; sen on oltava myös oikein. Väärä etunimi voi johtaa huonoon asiakaskokemukseen.
Osaatko luokitella, edustaako alla olevat esimerkit luontaista vai kontekstiriippuvaista datan laadun arviointia?
1. Asiakaspalautteen analysointi:
- Kysymys: Onko asiakaspalautteessa mainittu tuotteen nimi oikein?
- Laadun arviointi: Tarkistetaan, vastaako mainittu tuotenimi tietokannassa olevaa nimeä. Tämä varmistaa, että palaute kohdistuu oikeaan tuotteeseen.
2. Varastotietojen päivitys:
- Kysymys: Heijastavatko varastotiedot reaaliaikaista tilannetta?
- Laadun arviointi: Vertaillaan varastojärjestelmän tietoja fyysiseen varastoon. Ajantasaisuus on kriittinen tekijä toimitusketjun hallinnassa.
3. Markkinointikampanjoiden kohdentaminen:
- Kysymys: Ovatko asiakassegmentit määritelty oikein kampanjaa varten?
- Laadun arviointi: Analysointi, että segmentointi perustuu oikeaan ja relevanttiin dataan.
Tekniikat laadun varmistamiseen
Datan profilointi – Tunne datasi
Datan profilointi on noussut suosituksi keskustelunaiheeksi datan parissa työskentelevien keskuudessa. Lähde tutkimusretkelle datasi syövereihin, sukella syvälle, ui tietovirrassa, tai valitse muu sopiva urheiluvertaus. Profilointi on diagnostinen työkalu datan erityispiirteiden, suhteiden, kaavojen ja poikkeamien tunnistamiseen.
Datan puhdistus – Välttämättömyys, ei vain hyve
Datan puhdistus on prosessi, joka usein oletetaan itsestäänselväksi, mutta todellisuudessa se vaatii huolellisuutta ja jatkuvuutta. Puhdistusprosessien laiminlyönti voi johtaa datan tehokkuuden heikkenemiseen ajan myötä. Säännöllinen puhdistus pitää yllä datan laatua ja estää yksittäisten toimenpiteiden muuttumisen työläiksi resurssisyöpöiksi.
Datan validointi – Sääntöjen noudattamisen tarkistus
Datan kontekstisidonnaisen käytön mahdollistamiseksi on tärkeää, että datasi noudattaa tiukkoja standardeja ja sääntöjä. Tarkista säännöllisesti, että datasi täyttää määrittämäsi kriteerit.
Datan auditointi – Turvallisuuden takaava katselmointi
Auditoinnilla on tärkeä ominaisuus datasi turvallisuuden kannalta. Nykyisissä ympäristöissä myös sinulla on vastuu huolehtia datastasi, ja väärinkäytöksillä ja virheillä saattaa olla vakavia seurauksia. Muista hyödyntää työkaluja, joilla datasi pysyy tulkittavana ja on helposti näkyvilläsi.
Datan hallinta – prosessit, prosessit ja prosessit
Ilman selkeitä prosesseja, rooleja ja vastuita datan hallinta voi muodostua kaoottiseksi. Tietoinen pyrkimys prosessien määrittelyyn on avain järjestäytyneeseen datan hallintaan.
Data laadun työkalut – vähennä manuaalisia toimia
Vaikka laadunvarmistusprosessi vaatii usein huomattavaa manuaalista panostusta, oikeanlaisten työkalujen käyttöönotto voi vapauttaa arvokkaita resursseja. Tämä mahdollistaa virheiden tehokkaamman tunnistamisen ja korjaamisen, sekä koneoppimisen ja sitä laajemman tekoälyn soveltamisen, mikä tehostaa koko laadunvarmistusprosessia.
Datan laadun ulottuvuudet: DAMA:n 60 kriteerin opas
Kansainvälinen DAMA-yhdistys on tehnyt merkittävän panoksen datan laadun ymmärtämiseen julkaisemalla 60 kriteeriä, joilla mitata ja määritellä datan laatua standardoidusti. DAMA International on kansainvälinen johtava tiedonhallinnan voittoa tavoittelematon organisaatio, jonka tarkoituksena on edistää ja kehittää tiedonhallinnan ja informaation roolia tärkeänä varallisuutena organisaatioiden kehittämisessä.
DAMA Alankomaiden yksikkö on tarjonnut työkalun tämän valinnan helpottamiseksi. Heidän vuoden 2020 julkaisunsa tarjoaa kattavan oppaan datan laadun eri ulottuvuuksien valintaan, auttaen organisaatiotasi tunnistamaan ne kriteerit, jotka ovat olennaisimpia. TÄSSÄ
Laadukkaan datan merkitys organisaatioille
Datan laadun varmistaminen on jokaisen organisaation tulevaisuuden kasvun kulmakivi. Se ei ole minkään yhden organisaation tehtävä, vaan kaikkien yhdessä. Datan laadun tärkeyden korostaminen kaikille sen parissa toimiville, oli kyse sitten asiakaspalvelu, markkinointi, talous, liiketoiminta tai IT, mahdollistaa datan muuttumisen organisaatiosi valuutaksi. Tämä matka vaatii niin ihmisten, prosessien kuin teknologian tuomista yhteen saumattomaksi kokonaisuudeksi datan ympärille.
Juha Jantunen,
Samuel Tenhunen,
Mari Jauhola ja
Tiia Toivonen
IABlogin Facebook kommentit
Uusina IAB-painopisteinä tekoäly ja Retail Media - IAB Finlandin syyskokouksessa 27.11.2024 sovittiin vuoden 2025 painopisteet ja äänestettiin yhdistykselle uusi hallitus. Painopisteissä yhdistyy täysin uudet teemat, kuten tekoäly ja Retail Media, IAB:n perinteisiin vahvuuksiin liittyen digimainonnan kohdentamiseen sekä mittaamiseen. Uusina jäseninä hallitukseen valittiin seuraavaksi kahdeksi vuodeksi Clear Channel, Posti, Elisa, Veikkaus, Relevant ja IPG/Kinesso.
lue lisää29.11.2024
Mainostajat vahvasti mukana IAB Finlandin hallituksessa
Uusina IAB-painopisteinä tekoäly ja Retail Media - IAB Finlandin syyskokouksessa 27.11.2024 sovittiin vuoden 2025 painopisteet ja äänestettiin yhdistykselle uusi hallitus. Painopisteissä yhdistyy täysin uudet teemat, kuten tekoäly ja Retail Media, IAB:n perinteisiin vahvuuksiin liittyen digimainonnan kohdentamiseen sekä mittaamiseen. Uusina jäseninä hallitukseen valittiin seuraavaksi kahdeksi vuodeksi Clear Channel, Posti, Elisa, Veikkaus, Relevant ja IPG/Kinesso.
lue lisää11.11.2024
Verkkomainonnan osuus jo yli 60 %
Verkkomainonnan määrä vuoden 2024 kolmannella kvartaalilla oli noin 180 miljoonaa euroa. Vuoden 2023 vastaavaan kvartaaliin verrattuna digimainonnan määrä kasvoi noin viisi prosenttia. Verkkomainonnan osuus kaikesta mediamainonnasta Q3/2024 aikana oli peräti 62 %.
lue lisää01.11.2024
IAB arvioi natiivimainonnan määrän Suomessa
IAB Finlandin sisältömarkkinoinnin työryhmä on arvioinut natiivimainonnan määrän Suomessa. Suurimpien kotimaisten mediatalojen sekä natiiviverkostojen myymän natiivimainonnan kumulatiivinen määrä vuonna 2023 oli noin 15,8 miljoonaa euroa.
lue lisää28.10.2024
MIXX kumppanuudet myynnissä!
Haemme 2-3 Platina -kumppania MIXX Awardsille, IAB:n toista kertaa järjestämälle värikkäälle palkintogaalalle, jossa digimarkkinoinnin innovaatiot ja edelläkävijät kerätään yhteen.
lue lisää