데이터는 오늘날 기업을 위한 새로운 기름입니다. 모든 비즈니스는 신중하게 얻은 데이터에서 가치와 통찰력을 이끌어내는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 마케터, 에이전시, 미디어 회사 등에 가장 큰 자산이 되었습니다. 그러나 데이터는 품질이 높을 때만 가치 있고 유용할 수 있습니다.
반대로 잘못된 데이터는 기껏해야 중요하지 않으며 기업을 재앙과 막대한 재정적 손실로 몰고 갈 수 있습니다. IBM의 연구에 따르면 막대한 정보 비용이 연간 3.1조 XNUMX억 달러 미국 경제에만. 이것은 실수를 수정하고 불충분한 데이터로 인한 잘못된 결정을 만회하는 데 드는 비용입니다. 데이터에 대한 표준을 유지하고 전반적인 품질을 개선하는 것은 매우 중요합니다.
데이터 품질이란 무엇입니까?
획득한 데이터는 데이터가 사용되는 결과를 뒷받침해야 합니다. 데이터 품질은 특정 데이터 세트가 목적을 달성하는 데 얼마나 적합한지를 측정합니다. 이 목적은 운영, 의사 결정, 제품 개발, 진행 상황 예측 또는 신제품 연구에서의 데이터 사용 범위가 될 수 있습니다. 표준 데이터 품질 측정에는 완전성, 유효성, 정확성 및 적시성이 포함됩니다.
데이터 품질이 중요한 이유는 무엇입니까?
디지털화의 증가와 전반적인 기술의 향상으로 데이터는 모든 비즈니스의 필수 요소가 되었습니다. 데이터 활용은 서비스를 개선하고 잠재력을 극대화하며 경쟁에 뒤처지지 않는 것입니다. 각 산업의 유명 인사들은 데이터 기반 의사 결정을 통해 지속적으로 서비스를 개선하고 있습니다. 가용한 데이터를 충분히 활용하지 않고 활용하지 못하는 기업은 이 시대에 불리합니다.
데이터 품질이 높을수록 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있으므로 비즈니스에서 정보가 없거나 본능에 기반한 의사 결정과 관련된 위험을 완화할 수 있습니다.
인공 지능(AI) 자동화는 데이터에 크게 의존하며 현재 거의 모든 산업에서 인식되고 있는 방대한 잠재력을 가지고 있습니다. 그와 함께 기계 학습에는 높은 수준의 정확도와 함께 방대한 양의 고품질 데이터도 필요합니다. 알고리즘은 머신 러닝의 성공을 결정하며 이러한 경우 더 나은 데이터가 전체 알고리즘을 향상시킵니다. 응답자의 XNUMX분의 XNUMX 이상이 고위 경영진 설문 조사 New Vantage Partners는 향상된 데이터 볼륨과 소스가 인지 학습 및 AI에 대한 높은 투자의 원동력이라고 말했습니다. 데이터 품질 향상 모든 곳에서 최우선 과제가 되었습니다.
데이터 품질은 규정 준수 관련 문제에 필수적이므로 매우 중요합니다. 데이터 규정은 계속해서 진화하고 확대되어 기업이 데이터 품질을 개선하고 데이터를 적절하게 관리하는 것이 중요합니다. 데이터가 제대로 관리되지 않거나 정리되지 않으면 이러한 법률 준수가 점점 더 복잡해집니다. 이것은 또한 고객의 연락처를 포함한 민감한 데이터가 공개되거나 해킹을 당하는 경우 비즈니스의 평판과 선의에 해를 끼칠 수 있습니다.
고품질 데이터를 수집하는 방법
고품질 데이터를 수집하는 것은 그 자체로 상당히 어려운 작업입니다. 회사가 신규이고 모든 부서의 다양한 애플리케이션에서 데이터 시스템을 통합하기 시작하는 경우 수동 데이터 기록에서 자동화로의 전환에서 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제는 부적절한 도구와 프로세스로 인해 발생할 수도 있습니다.
고품질 데이터 수집을 목표로 하는 경우 비즈니스를 위한 광범위한 데이터 수집 계획을 수립해야 합니다. 목표를 달성하는 데 필요한 데이터를 결정하고 다른 시스템과 원활하게 통합하여 해당 데이터를 효과적으로 수집하기 위한 조치를 설정합니다. 향후 혼선을 피하기 위해서는 각 부서의 직원들의 역할을 계획하고 이를 효과적으로 전달하는 것이 중요합니다. 데이터 정확성을 보장하고 보관 및 제거할 데이터를 구분할 수 있는 데이터 품질 표준을 만듭니다. 이것은 데이터 표준화를 개선하고 장기적으로 일관된 품질을 유지할 것입니다. 모든 부서가 참여해야 하며 이러한 표준을 이해하여 관행에 따라야 합니다.
고품질 데이터가 비즈니스에 도움이 되는 방법
우수한 데이터 관리는 오늘날 치열해지는 경쟁에 뒤처지지 않는 열쇠입니다. 이를 통해 기회를 신속하게 포착하고 장기적으로 비즈니스에 도움이 되는 정확한 결정을 내릴 수 있습니다. 다음은 양질의 데이터가 회사에서 얻을 수 있는 몇 가지 잠재적인 이점입니다.
1. 의사결정 개선
향상된 데이터 품질은 정보에 입각한 의사 결정 프로세스와 직접적인 관련이 있습니다. 양질의 데이터는 의사 결정과 관련된 불확실성의 위험을 완화하고 경영진이 각 결정의 결과와 영향을 미리 예측할 수 있도록 합니다. 더 나은 품질의 데이터를 보유할수록 선택이 더 현실적이 되고 자동으로 선택에 대한 자신감이 높아집니다.
2. 더 나은 시장 세분화
데이터 품질을 통해 비즈니스는 잠재고객 타겟팅 및 세분화를 개선할 수 있습니다. 정확하고 고품질의 데이터가 없으면 마케터는 청중을 분류할 수 없고 제품 또는 서비스의 표적 마케팅을 수행할 수 없으므로 비효율이 발생합니다. 반대로 고품질 데이터를 사용하면 인구통계, 관심분야, 연령 및 사회경제적 계층을 기반으로 청중을 대상으로 지정하고 그룹으로 분류할 수 있습니다. 이를 통해 잠재적인 신규 고객을 찾고 이 지식을 사용하여 신제품을 개발하고 시장 격차를 식별할 수 있습니다.
3. 효과적인 마케팅 캠페인
타겟팅 개선과 함께 데이터 품질은 마케팅 결과를 향상시킵니다. 잠재고객에 대한 데이터가 증가하면 최대의 영향력을 행사할 수 있는 캠페인을 설계할 수 있습니다. 예를 들어 스포츠 게시자는 웹사이트 사용자 사이에서 가장 인기 있는 스포츠에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 그런 다음 잠재고객의 관심사에 맞는 콘텐츠를 만들어 마케팅 활동의 효과를 극대화할 수 있습니다. 이렇게 하면 기존 고객이 귀하의 콘텐츠에 만족하고 지속적으로 참여할 수 있습니다. 또한 시장의 변화하는 요구와 트렌드를 따라잡고 더 나은 마케팅 캠페인 계획을 위해 시장의 변화를 예측할 수 있습니다.
미주
각 산업별 경쟁 심화에 발맞춰 대응하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 전자 상거래 팔. 양질의 데이터는 비즈니스에 상당한 이점을 제공합니다. 데이터 수집 계획을 수립하고, 데이터 관리 방안을 수립하고, 부정확한 데이터를 수정하기 위한 백업 계획을 세우면 비즈니스를 위한 양질의 데이터를 얻을 수 있는 길을 열게 됩니다. 이렇게 하면 운영에 긍정적인 영향을 미칠 보다 전략적이고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
