.svg)
Posprzątaj swoje dane i dąż do płynnej integracji i wiarygodnych analiz!
wstęp
Czyste dane to esencja dzisiejszego świata opartego na analizie danych! Dokładne dane są podstawą do znaczącej analizy, interpretacji i podejmowania decyzji. Bez względu na to, jak dobrze dane są gromadzone, zawsze mogą zawierać błędy, luki lub duplikaty. Błędy lub niezgodności wynikają często z niedokładności przy wprowadzaniu danych, gromadzeniu ich z różnych systemów lub w różnym czasie.
Czyste, dokładne dane są niezbędne dla poprawności dalszej analizy i interpretacji. Proces ich czyszczenia obejmuje różne techniki, takie jak usuwanie błędów, uzupełnianie brakujących danych, usuwanie duplikatów, normalizacja danych i wiele innych.
W jednym z naszych projektów, pionier w dziedzinie farmacji rozpoczął projekt dotyczący jakości danych przed migracją wielu źródeł danych do systemu CRM Salesforce. Celem było udoskonalenie i zapewnienie dokładności, spójności i kompletności danych do przeniesienia, aby maksymalizować skuteczność nowego systemu CRM. Projekt obejmował dokładne audyty różnych źródeł danych, identyfikację anomali i opracowanie strategii naprawy ewentualnych problemów.
co możesz osiągnąć?
We are ready for your project.
stay in touch with us
Jakościowe dane w nowoczesnym biznesie.
W Laurens Coster najwyższej jakości oferujemy usługi w zakresie jakości danych, które podnoszą integralność Twoich danych i pozwalają na sotareczanie niezawodnej wiedzy. Niezależnie od tego, czy przygotowujesz się do przeprowadzenia migrację CRM czy starasz się zoptymalizować zarządzanie danymi, nasze rozwiązania zapewniają dokładność, spójność i kompletność Twoich danych.
Optymalizacja dla maksymalnej skuteczności.
Praca nad zapewnianiem jakości danych obejmuje skrupulatne audyty różnych źródeł danych, identyfikację anomalii i opracowanie dopasowanych strategii w celu rozwiązania wykrytych problemów. Za pomocą zaawansowanych technik czyszczenia danych, korygujemy błędy, duplikaty i nieistotne dane, przygotowując Twoje dane do bezproblemowej migracji i zachowując ich integralność.
Jakościowe dane jako krok w stronę jakościowej analityki.
Dzięki sprawdzonym przez nas danym, możesz zaufać ich niezawodności, a to umożliwia, na przykład, dostarczanie cennych informacji umożliwiających skuteczne podejmowanie decyzji do Twojego nowego systemu CRM, takiego jak Salesforce. Ulepsz zarządzanie relacjami z klientami, zoptymalizuj procesy i udoskonalaj strategie opartych na danych.
Osiągnij z nami nowe cele.
Maksymalizuj potencjał swoich danych dzięki jakościowym danym. Jeśli dbasz o integralność danych w swoim biznesie, Laurens Coster może być partnerem, który pomoże w uwolnieniu ich prawdziwej mocy, przyczyniając się do Twojego sukcesu.
.svg){kind=logo}
Posprzątaj swoje dane i dąż do płynnej integracji i wiarygodnych analiz!
W czasach cyfrowej ewolucji, dane stanowią podstawę sukcesu każdej organizacji. Jednak wraz z rosnącym wolumenem gromadzonych danych, zapewnienie jakości danych stało się trudniejsze niż kiedykolwiek wcześniej. Zarządzanie jakością danych to zestaw praktyk, które utrzymują standard na każdym etapie przetwarzania danych, od pozyskiwania, przez analizę, aż do aktywacji.
Dlaczego potrzebujesz zarządzania jakością danych?
Krytyczne ilości danych stwarzają wyzwanie dla firm posiadających niskiej jakości dane, utrudniając wydobycie istotnych informacji. DQM (Data Quality Management) pomaga zidentyfikować i rozwiązać błędy, zapewnić dokładność danych oraz pilnować, by służyły zamierzonym celom.
- Lepsze działanie firmy: Odpowiednie zarządzanie danymi usprawnia podejmowanie decyzji na wszystkich szczeblach operacyjnych, poprawiając efektywność biznesową.
- Wydajne wykorzystanie zasobów: DQM (zarządzanie jakością danych) zapobiega marnowaniu zasobów, prowadząc do lepszych wyników i alokacji zasobów.
- Przewaga konkurencyjna: Dane wysokiej jakości chronią reputację firmy, budując przewagę konkurencyjną nad innymi.
- Dobre leady sprzedażowe: Dokładne dane o klientach generują lepsze leady i wyższe wskaźniki konwersji.
Najważniejsze elementy Data Quality Management
Dobry system zarządzania jakością danych (DQM) obejmuje oczyszczanie i profilowanie danych.
- Data Cleansing - oczyszczanie danych: Korygowanie błędów, duplikatów i standaryzacja reprezentacje danych. Zapewnienie, że dane spełniają wymagania analizy.
- Data Profiling - profilowanie: Monitorowanie dane w celu sprawdzenia i potwierdzenia miar, zależności i opisów. Dzięki temu łatwo wyłapać niezgodności, które wymagają poprawy.
W jaki sposób mierzyć jakość danych?
Metryki jakości danych są kluczowe przy ocenie działań mających na celu poprawę jakości danych. Kluczowe metryki to:
- Dokładność: Mierzy zdolność danych do dokładnego odzwierciedlania opisywanych zdarzeń lub obiektów.
- Kompletność: Wskazuje na wszechstronność danych umożliwiającą wyciąganie sensownych wniosków.
- Spójność: Zapewnia spójność danych w różnych zbiorach danych.
- Integralność: Testuje zgodność danych z procedurami organizacyjnymi i zapewnia bezbłędność danych.
- Terminowość: Ocenia gotowość danych do użycia.
Przykłady Metryk
- Stosunek ilości danych do błędów: Śledzi znane błędy w zbiorze danych.
- Liczba pustych wartości: Liczy puste pola wskazujące na brakujące lub źle umieszczone informacje.
- Czas osiągnięcia wartości: Ocenia czas potrzebny do przeliczenia wniosków.
- Wskaźnik błędów transformacji danych: Śledzi częstotliwość niepowodzeń transformacji danych.
- Koszty przechowywania danych: Odzwierciedla poprawę jakości danych wraz ze spadkiem kosztów przechowywania.
Zapewnienie jakości danych może wydawać się trudne, ale organizacje, które wykorzystują DQM, zyskują przewagę konkurencyjną. Pomożemy oczyścić Twoje zbiory danych i zapewnić jakość danych w Twojej organizacji.
RIVA (Audyt Danych)
RIVA to model audytu źródeł danych, stworzony przez Laurens Coster, przydatny przed rozpoczęciem projektów integracji danych.
Hurtownie Danych
Wzmocnij swoje możliwości analityczne dzięki dostosowanej do potrzeb hurtowni danych.
Dashboardy analityczne
Podgląd danych i wyników zawsze pod ręką! Dzięki dashboardom w biurze i na urządzeniach mobilnych.
