データ品質に関する最も典型的な 5 つの問題

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企業のデータの品質が低いと、意思決定、顧客関係、マーケティング活動の信頼性、およびその他の領域がすべて損なわれます。 データ品質に関する最も一般的な XNUMX つの問題に関するガイドを使用して、データのバグや矛盾を修正することで、組織のデータ分析と意思決定能力を向上させることができます。

データの品質に問題があると、問題が発生する可能性があります。 リアルタイム e コマース システムの大部分は、いつでもダウンする可能性があります。 なぜそれが起こるのですか？ まあ、ウェブサイトはコメント領域にアルファベット文字を期待しているかもしれません. 読めない「TAB」文字があるため、システム障害の連鎖を引き起こします。 データ品質の専門家はこれらの問題から解放され、ビジネス リーダーやシニア マネージャーは、ビジネスに影響を与えることを恐れるべきです。 平均的な人は、「TAB」文字がウェブサイトをクラッシュさせるのに十分なほど重要であると考えるのは退屈だと思うかもしれません.

私たちは、小さなデータ品質の問題でさえ、会社を一時的に不自由にする可能性があると結論付けました. フォローアップの自然な質問は、「そもそもこれらのデータ品質の問題の原因は何ですか?」というものです。 データ品質に関する一般的な問題は次のとおりです。

データに問題があるのはなぜですか?

時間の経過とともに、さまざまな形でデータセットに問題が発生する可能性があります。 ただし、残念ながら、ある程度の低品質のデータは避けられません。 データ品質に関するほとんどの問題は、オペレータが最初にデータを入力したときまでさかのぼることができます。 これは、データ収集方法に欠陥があるか、データを入力する個人の精度が原因である可能性があります。 他の問題が時間の経過とともに発生し、現在のデータベースに影響を与える可能性があります。形式の基準が変更されたり、消費者情報が変更されたりするためです。 問題が発生した場合、企業はデータ入力、管理戦略、および適切なツールを使用して、問題を容易に特定して解決できます。

データ品質に関する最も頻繁な問題

データ収集中に発生したエラーから古い情報まで、いくつかの頻繁な問題がデータの品質を損なう可能性があります。 データ品質の問題に注意を払い、それらを解決するためのメカニズムを構築することは非常に重要です。これらの問題は実質的に避けられませんが、修正される可能性があるためです。 以下は、情報を収集し、企業のデータベースを維持する際に発生する最も典型的な問題です。

1. 欠落または未完成の情報

質問に答えるのを忘れたり、フォームを急いで読んだりしませんか? これらはすべて、データ入力中によくあることです。 企業は、消費者情報の全体像を把握したり、データが不足している場合、データから信頼できる推論を行うことができません。

幸いなことに、企業は、必須フィールドを設定できるソフトウェアを採用することで、この問題を迅速に解決できる可能性があります。 このプログラムでは、すべてのフィールドに入力するまでフォームを送信できません。この問題に対処するためのルールを追加すると、フォームや問い合わせに役立つ場合があります。 問い合わせ内容によっては、特定の文字を使用できない場合や、数値のみのフィールドまたは金額や日付を指定するフィールドの使用が必要な場合があります。 これらの手法は、データがデータベースに入力される前に、データの品質を向上させるためにユーザーが実行できる予防措置の代表例です。

2. データの複製

組織に影響を与えるデータ品質に関する最も一般的な問題の XNUMX つは、重複レコードの存在です。 企業がさまざまなデータ収集ツールや手法を利用する場合、情報の重複は避けられません。 データベース内の重複データを定期的にチェックするシステムは、直接の連絡、電話、オンライン フォームで収集された大量のデータを処理する場合に不可欠です。

以前に収集された消費者データが改訂されると、重複は通常、意図しない結果になります。 たとえば、顧客のアカウントを見つけるために顧客の電子メール アドレスが必要になる場合があります。 システムがユーザーの現在の電子メール アドレスを受け入れなくなった場合、ユーザーは既存のアカウントを更新するのではなく、新しいアカウントを作成することを選択できます。

あなたの会社は、重複を削除して同様のレコードをマージするためのプログラムを購入する必要があります。 あなたの会社は非常に大量のデータを受け取るため、この問題を解決するのは面倒で、非現実的なほど時間がかかります。

3.フォーマットの不一致

日付、住所、および数字に起因する膨大な量のデータの書式設定エラーは、イライラすることがあります。 日付 (生年月日など) を手動で入力すると、0 桁の月と日、1 桁の月と日、1 桁の年、2016 桁の年、またはそれぞれの組み合わせなど、さまざまな組み合わせが可能になります。セパレーターなし。 「XNUMX」を「O」、「XNUMX」を「I」と書く場合はどうでしょうか。 「XNUMX 年 XNUMX 月 XNUMX 日」のように日付を完全に綴る場合、日付のつづりが間違っているか、非標準の形式で書かれている可能性があります。

一部のエントリでは正しい場所とは異なる場所に郵便番号が含まれている可能性があるため、住所にも影響があります。 データが一貫してフォーマットされていないと、レポートの生成、分析の実施、意味のある比較が難しくなります。 多くのフォーマット エラーが発生する可能性があるため、定期的にデータを評価してサニタイズすることが不可欠です。 住所検証ツールは、企業がデータの不一致を排除し、調査の質を向上させるために使用できるデータ クリーニング ツールの一例にすぎません。

4.間違い

データ品質の問題の最も一般的な原因の XNUMX つは、フォームに入力する際の間違いです。 データ入力プロセスにおいて人的ミスは避けられません。 したがって、責任は誰にもあるわけではありません。 とはいえ、これは解決しなければならない深刻な問題です。 技術の進歩により、人為的ミスの影響は軽減されましたが、プロセスには依然として人が不可欠です。 「住所」列に人の名前が入力されるなど、間違ったフィールドにデータを入力または入力する際の間違いは一般的です。 また、意図的に虚偽の情報を入力し、必要なフィールドをスキップしてフォームを送信する人もいます。 このような間違いが発生する可能性はありますが、ユーザーはその影響を軽減するためにいくつかの措置を講じる場合があります。

5. 多様な言語と測定システム

情報が処理され、使用される方法は、グローバル化の影響を大きく受けています。 より厳格な入学ポリシーが必要です。 その結果、すべてのシステムは、特に多くの国で消費者やデータ入力の専門家を抱える企業にとって、測定単位と潜在的な不正確さを警告する方法を明確に定義する必要があります。 細部への注意が欠けていると、在庫発注の間違いがより一般的になります。 単位の誤りは、使用する物質が少なすぎたり多すぎたりするなど、重大な結果をもたらす可能性があります。 企業は、重量、長さ、距離、通貨などのさまざまな指標を考慮した、統一されたデータ品質基準を確立する必要があります。

データの品質の向上とその修正方法

あなたの会社が新しいクライアント情報を定期的に収集したり、データベースを長期間保持している場合、データ品質の問題が発生することは間違いありません。 幸いなことに、データの収集と管理を容易にするツールがいくつか用意されています。 電子メール監視の Data Quality は、データの入力ミスを防ぎ、既存のデータ セットをクリーンアップするための貴重なツールです。