Mỗi ngày trong tổ chức của bạn, một lượng lớn dữ liệu khách hàng được thu thập từ các hệ thống trực tuyến và nội bộ khác nhau. Thông tin này được chuyển đến các nền tảng phân tích của bạn bằng cách đi qua các quy trình công nghệ khác nhau trên đường đi.
Điều quan trọng là phải xem xét những gì có thể xảy ra trong quá trình thu thập và chuyển đổi dữ liệu này. Các vấn đề thường phát sinh như dấu thời gian được ghi lại ở múi giờ không chính xác, các mục nhập trùng lặp hoặc không chính xác và lưu lượng truy cập không phải của con người không bị phát hiện làm sai lệch số liệu. Ngoài ra, các phòng ban khác nhau trong một tổ chức có thể thiếu sự liên kết về cách xác định các thuật ngữ cơ bản. Ví dụ, những gì chính xác cấu thành một “người dùng hoạt động” có thể có ý nghĩa khác nhau đối với quản lý sản phẩm so với tiếp thị.
Khi những mâu thuẫn như vậy không được giải quyết đúng cách, chúng có thể dẫn đến sự khác biệt trong dữ liệu cuối cùng. Những khác biệt này làm suy yếu độ tin cậy và độ tin cậy của thông tin. Do đó, các nhóm có thể ngần ngại sử dụng dữ liệu thiếu sót để thông báo cho các dự án và quyết định quan trọng. Trong trường hợp nghiêm trọng, một số bên liên quan thậm chí có thể quyết định chỉ dựa vào các giả định của riêng họ thay vì phân tích dữ liệu.
Nghiên cứu nhấn mạnh chất lượng dữ liệu kém phổ biến đã trở nên phổ biến như thế nào. Theo một cuộc khảo sát với hơn 500 chuyên gia dữ liệu, khoảng 77% cho biết các công ty của họ gặp phải một số vấn đề về chất lượng dữ liệu. Đa số áp đảo, 91%, tin rằng những vấn đề này tác động tiêu cực đến hiệu suất của tổ chức.
Rõ ràng, một chiến lược chủ động là cần thiết để bảo vệ độ tin cậy của dữ liệu trước khi phân tích bị nhầm lẫn. Dưới đây là một số mẹo về cách thực hiện cách tiếp cận chủ động để ngăn chặn sự khác biệt về dữ liệu.
Định nghĩa về sự khác biệt dữ liệu
Sự khác biệt dữ liệu là sự bất đồng giữa hai tập dữ liệu tương ứng. Ví dụ: hai nền tảng phân tích có thể báo cáo tỷ lệ thoát khác nhau cho cùng một trang đích.
Sự khác biệt về dữ liệu là phổ biến khi dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn, chẳng hạn như các công cụ SaaS và nền tảng trực tuyến. Điều này là do các công cụ khác nhau có thể sử dụng các định nghĩa khác nhau cho cùng một thuật ngữ, theo dõi dữ liệu khác nhau và sử dụng các tiêu chí khác nhau để tính toán số liệu.
Mặc dù không thể loại bỏ hoàn toàn sự khác biệt về dữ liệu, nhưng điều quan trọng là phải giảm thiểu và ngăn chặn chúng càng nhiều càng tốt.
Chi phí ẩn của sự khác biệt dữ liệu
Sự khác biệt về dữ liệu có thể có tác động tài chính đáng kể đến các doanh nghiệp. Một cuộc khảo sát với 1.200 người dùng CRM cho thấy 44% số người được hỏi ước tính rằng dữ liệu CRM chất lượng kém khiến công ty của họ mất hơn 10% doanh thu hàng năm. Và các nhà kinh tế của Gartner ước tính rằng trung bình, các tổ chức phải chịu chi phí tổng cộng khá lớn 12,9 triệu đô la hàng năm do dữ liệu kém hoặc không nhất quán.
Ba nguyên nhân hàng đầu thường gặp nhất của sự khác biệt dữ liệu trong phân tích kinh doanh
- Thu thập dữ liệu không chuẩn:
Sự khác biệt về dữ liệu thường phát sinh do các biến thể trong phương pháp theo dõi, quy ước đặt tên và định nghĩa dữ liệu trên các nguồn dữ liệu khác nhau. Ví dụ: các nền tảng khác nhau có thể đo lường và ghi lại các số liệu khác nhau, dẫn đến sự không nhất quán trong dữ liệu. Các yếu tố khác góp phần vào việc không chuẩn hóa bao gồm các biến thể trong mô hình phân bổ, địa điểm sự kiện, múi giờ và phương pháp theo dõi. Những khác biệt này có thể dẫn đến những thách thức khi cố gắng phân tích và so sánh dữ liệu một cách chính xác, đặc biệt là khi làm việc với nhiều nhà cung cấp phần mềm hoặc đáp ứng các yêu cầu báo cáo cho các thực thể khác nhau.
- Làm sạch dữ liệu và kiểm soát chất lượng không đầy đủ:
Thực hành làm sạch dữ liệu không đầy đủ và thiếu cơ chế kiểm soát chất lượng mạnh mẽ có thể gây ra lỗi và sự khác biệt vào dữ liệu. Điều này có thể bao gồm các vấn đề như kiểu dữ liệu không hợp lệ, lỗi cú pháp, bản ghi không đầy đủ và các mục nhập trùng lặp. Sự khác biệt cũng có thể xảy ra khi các công cụ phân tích khác nhau áp dụng các quy trình lọc hoặc chuyển đổi dữ liệu khác nhau, dẫn đến các biến thể trong phân tích cuối cùng. Thực hiện các quy trình làm sạch dữ liệu hiệu quả, bao gồm chẩn đoán tự động và kiểm tra xác nhận, là điều cần thiết để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu được sử dụng để phân tích.
- Giới hạn lấy mẫu và dữ liệu:
Lấy mẫu dữ liệu là một kỹ thuật thường được sử dụng trong phân tích để ước tính kết quả dựa trên một tập hợp con của dữ liệu. Tuy nhiên, việc sử dụng lấy mẫu có thể gây ra sự khác biệt nếu không được quản lý đúng cách. Kích thước và phương pháp lựa chọn của mẫu có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của phân tích. Dữ liệu được lấy mẫu có thể không thể hiện đầy đủ toàn bộ tập dữ liệu hoặc có thể thể hiện sự thiên vị do các yếu tố như chỉ chọn một phần cụ thể của dữ liệu hoặc tập trung vào một số nhân khẩu học nhất định. Điều quan trọng là phải hiểu những hạn chế của việc lấy mẫu dữ liệu và xem xét tác động tiềm năng của nó đối với tính chính xác của kết quả phân tích.
Cách ngăn chặn và giải quyết sự khác biệt về dữ liệu
Sự khác biệt về dữ liệu có thể dẫn đến thông tin chi tiết bị bỏ lỡ, quyết định bị trì hoãn và giờ kỹ thuật, tất cả đều làm tăng chi phí và chi phí cơ hội. Để ngăn chặn và giải quyết sự khác biệt về dữ liệu, bạn có thể làm theo các bước sau:
- Tập trung thu thập dữ liệu:
Khi dữ liệu được thu thập và lưu trữ ở những nơi khác nhau, có thể khó xác định và giải quyết sự khác biệt. Ví dụ: nhóm tiếp thị và bán hàng có thể vô tình sử dụng các mô hình phân bổ khác nhau cho cùng một chiến dịch, trong khi nhóm hỗ trợ sản phẩm và khách hàng có thể có các định nghĩa khác nhau cho người dùng không gắn kết.
Để giải quyết những khác biệt này, việc hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn vào một kho lưu trữ duy nhất, chẳng hạn như nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP), là rất quan trọng. Bạn có thể sử dụng nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) như DataS CDP để tập trung dữ liệu từ nhiều nguồn và tạo nguồn sự thật được chia sẻ cho tổ chức của mình.
- Kế hoạch theo dõi dữ liệu:
Thực hiện kế hoạch theo dõi dữ liệu là một bước quan trọng trong việc ngăn chặn sự khác biệt dữ liệu trong một tổ chức. Kế hoạch theo dõi là một tài liệu phác thảo các sự kiện dữ liệu sẽ được thu thập, bao gồm các thuộc tính của chúng, quy ước đặt tên và lý do đằng sau việc theo dõi các sự kiện này để đạt được mục tiêu kinh doanh. Nó cũng bao gồm các phương pháp theo dõi được sử dụng.
Bằng cách yêu cầu tất cả các phòng ban trong tổ chức tuân thủ một kế hoạch theo dõi duy nhất, có thể tránh được sự khác biệt về dữ liệu. Để đảm bảo việc áp dụng trên toàn công ty, điều quan trọng là phải tạo một kế hoạch theo dõi giải quyết các yêu cầu thu thập dữ liệu cụ thể và trường hợp sử dụng của từng nhóm. Kế hoạch theo dõi nên được coi là một tài liệu động có thể được cập nhật và sửa đổi khi cần thiết để cải thiện các tiêu chuẩn dữ liệu và phù hợp với các loại sự kiện bổ sung khi doanh nghiệp phát triển.
- Từ điển dữ liệu được chia sẻ:
Từ điển dữ liệu cung cấp một danh sách đầy đủ các yếu tố dữ liệu, định nghĩa của chúng và các thuộc tính liên quan. Để tạo ra một từ điển dữ liệu thành công, điều quan trọng là phải liên quan đến các bộ phận khác nhau trong việc phát triển và thực thi nó. Ngay cả những thuật ngữ dường như phổ biến như “người dùng” hoặc “phiên” cũng có thể dẫn đến tranh chấp, vì vậy việc thu hút các bên liên quan từ các nhóm khác nhau là rất quan trọng. Mặc dù quá trình này có thể đòi hỏi thời gian, sự phối hợp và đàm phán đáng kể, nhưng đáng để thiết lập một sự hiểu biết chung.
Ví dụ: Google Analytics cung cấp ví dụ về định nghĩa dữ liệu cho chỉ số “Phần trăm cuộn”, cho biết tỷ lệ phần trăm của trang mà người dùng đã cuộn. Ngoài ra, các chỉ số và sự kiện quan trọng như chuyển đổi có thể yêu cầu giải thích chi tiết hơn, bao gồm phương pháp tính toán và mối quan hệ của chúng với các đối tượng dữ liệu khác.
Để nâng cao định nghĩa dữ liệu trong từ điển, có thể hữu ích khi bao gồm các tài nguyên bổ sung như liên kết đến các thuật ngữ liên quan hoặc tài liệu bên ngoài giải thích sự khác biệt giữa các đối tượng dữ liệu tương tự. Trong trường hợp các điều khoản nhất định thường xuyên bị tranh chấp, sẽ có lợi khi tạo và liên kết với một tài nguyên nội bộ cung cấp lời giải thích và biện minh kỹ lưỡng cho các điều khoản được xác định.
- Tự động phát hiện các vấn đề về chất lượng dữ liệu:
Tự động hóa chẩn đoán các vấn đề về chất lượng dữ liệu là điều cần thiết, đặc biệt là khi xử lý khối lượng lớn các sự kiện hàng ngày. Chỉ riêng việc kiểm tra và kiểm tra thủ công là không thực tế để duy trì chất lượng dữ liệu. Để giải quyết vấn đề này, một số tác vụ nhất định có thể được tự động hóa, bao gồm:
- Gắn cờ dữ liệu xấu: Triển khai các quy trình tự động để xác định và gắn cờ dữ liệu không chính xác, không hợp lệ, trùng lặp hoặc không đầy đủ. Điều này giúp nhanh chóng xác định và giải quyết các vấn đề về chất lượng dữ liệu.
- Ngăn chặn dữ liệu xấu tiếp cận kho lưu trữ và các công cụ xuôi dòng: Tự động hóa có thể được sử dụng để ngăn dữ liệu thiếu sót được gửi đến kho dữ liệu và các công cụ xuôi dòng. Bằng cách thực hiện kiểm tra xác thực và bộ lọc, dữ liệu sai có thể bị chặn và ngăn chặn lan truyền thêm.
- Chuyển đổi, làm sạch, sao chép và xác thực dữ liệu: Các công cụ tự động hóa có thể được sử dụng để thực hiện chuyển đổi dữ liệu, tác vụ làm sạch, quy trình chống trùng lặp và xác thực dữ liệu. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu được chuẩn hóa, nhất quán và tuân thủ các quy tắc và tiêu chuẩn được xác định trước.
DataS cũng có thể giúp bạn xác định sự khác biệt về dữ liệu. Ví dụ: DataS có thể xác định khi nào một sự kiện được theo dõi đi chệch khỏi kế hoạch theo dõi đã thiết lập, chẳng hạn như sử dụng các kiểu đặt tên hoặc định dạng đầu vào khác nhau hoặc chứa các thuộc tính không đầy đủ hoặc không hợp lệ. Nó làm sạch dữ liệu trước khi gửi đến kho dữ liệu, công cụ phân tích và ứng dụng kinh doanh. Bằng cách tự động hóa các quy trình này, sự khác biệt được giải quyết trong thời gian thực, ngăn chặn các vấn đề về chất lượng dữ liệu ảnh hưởng đến tính toàn vẹn của dữ liệu được lưu trữ trong kho dữ liệu.