Icon
Datan laadun arviointi: Tekniikoita ja käytäntöjä IABlogi

Datan laadun arviointi: Tekniikoita ja käytäntöjä

08.05.2024 | iab

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

18.06.2024

Digimainonnan määrä Euroopassa +11% kasvussa 2023

IAB Europe julkaisi 12.6.2024 AdEx-yhteenvetoraportin digitaalisen mediamainonnan määrästä Euroopassa vuonna 2023. 63 % kaikesta Euroopan mediamainonnasta oli digitaalista ja digimainonnan määrä kasvoi 11,1 % vuoteen 2022 verrattuna. Digimainonnan kokonaisvolyymi Euroopassa oli vuonna 2023 lähes 97 miljardia euroa. AdEx-tutkimuksen tiedonkeruu tehtiin 29 Euroopan maassa.

lue lisää

18.06.2024

IAB Jäsenesittely: Martin Kokholm ja AudienceProject

Tässä blogisarjassa tutustumme IAB:n uusiin jäseniin hieman paremmin! Nyt on vuorossa Martin Kokholm ja AudienceProject

lue lisää

17.06.2024

IAB Jäsenesittely: Idlis ja Mikko Kivistö

Tässä blogisarjassa tutustumme IAB:n uusiin jäseniin hieman paremmin! Nyt on vuorossa Idlis ja Mikko Kivistö

lue lisää

14.06.2024

IAB Studio: Erotu joukosta pelimainonnalla

IAB Studio jaksot ovat napostelupituisia podcast jaksoja päivän polttavista aiheista ja tällä kertaa studioon päästettiin pelimainonnan ammattilaisia: Aleksi Ylitalo RTL AdAlliancelta, Patrik Hautala GroupM:ltä ja Stina Backman Telialta.

lue lisää