3 Modi Per Superare le Sfide della Qualità dei Dati in un Progetto di Analisi

3 Modi per Superare le Sfide della Qualità dei Dati in un Progetto di Analisi

Strategie provate per affrontare i problemi di qualità dei dati nei progetti di analisi

Pulire i tuoi dati è come pulire la tua dieta; sai che dovresti farlo, ma le ciambelle sono troppo allettanti!

Richiede disciplina, processi e responsabilità da parte della leadership per dare priorità. Ma è spesso l’aspetto più trascurato di qualsiasi progetto di dati. Se la tua organizzazione lo ha ignorato per anni e ora ti trovi nel bel mezzo di un progetto che non riesci a completare, questo articolo è proprio per te.

Ecco tre modi per superare i problemi di qualità dei dati in qualsiasi progetto di analisi.

1. Inizia con la Fine – Qual è il Problema Aziendale che Stai Risolvendo?

C’è molta confusione inutile quando i progetti vanno male.

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Devi diventare un ninja della prioritizzazione e capire quali dati contano davvero. Se il tuo risultato finale richiede l’analisi del churn del cliente, concentra i tuoi sforzi sulla priorità dei dati che aiuteranno nelle offerte di customer retention. È semplice, ma nel mondo reale, i dati sono disordinati e i sistemi sono separati e non documentati.

Iniziare con la fine ti aiuterà a tracciare una linea fino ai tuoi dati problematici e individuare esattamente dove i tuoi progetti devono concentrare i loro sforzi.

Esempio Reale

Ero coinvolto in un progetto per consolidare i sistemi clienti obsoleti al fine di identificare gli indirizzi dei clienti più aggiornati e accurati per le campagne di marketing. Sono stati sprecati quasi sei mesi cercando di pulire i dati degli indirizzi dei clienti nei sistemi sorgente, il che alla fine non era necessario. Questo perché i requisiti non sono stati tradotti in modo accurato; era sufficiente avere la prima riga dell’indirizzo e il codice postale per individuare un cliente. Il resto dei dati poteva essere aggiunto utilizzando un dataset di riferimento come il File degli Indirizzi dei Codici Postali (PAF) di Royal Mail. Inizia con la fine; cosa stai cercando di raggiungere?

2. Definisci Quanto Buoni Devono Essere i Tuoi Dati – Non Saranno al 100%

La maggior parte delle volte, i tuoi dati non dovranno essere completi e accurati al 100%.