Sintomas de falta de qualidade de dados

Sintomas semelhantes de má qualidade dos dados surgem repetidamente durante as nossas discussões com os clientes e com os funcionários das ...

Sintomas semelhantes de má qualidade dos dados surgem repetidamente durante as nossas discussões com os clientes e com os funcionários das filiais especializadas e departamentos. Essencialmente relacionam-se  com baixos padrões de informações de contacto. Nós também achamos que os processos de negócio (ou seja a utilização prevista dos dados) são muitas vezes desconhecidas; e que estes apresentam novos desafios.

Outro problema comum que é mencionado é que os campos não são preenchidos corretamente com a informação desejada. A tabela abaixo dá uma visão geral dos sintomas típicos da má qualidade dos dados, juntamente com suas causas, medidas de optimização e o valor adicional de longo prazo resultante para sua empresa.

Sintomas
Causa
Medidas Correctivas
Como fazer*
Valor acrescentado
Vários registos de clientes e parceiros de negócios aparecem no sistema
Antes de criar um novo registo, nenhuma verificação é feita para ver se o mesmo cliente já existe em outros lugares.
Limpe todos os dados existentes de duplicados. Crie um Golden Record e implemente um processo de pesquisa de duplicados em tempo real.
T: DQ Cleansing,
DQ Protection
D: Fazer os ajustes para pesquisa de duplicados
E: Consolidar conjuntos de dados para um Golden Record.
Itens redundantes em conjuntos de dados são reduzidos a um mínimo. Todos os conjuntos de dados são definitivos e únicos.
O cliente por norma não sabe o seu código postal completo
O sistema não tem qualquer forma de devolver automaticamente o código postal correcto nem corrigir a morada
Implementar funções em tempo real apropriadas. De preferência corrigir todos os dados existentes
T: DQ Cleansing,
DQ Protection
E: Ter forma de pesquisar o código postal correcto rapidamente e eficazmente
O tempo poupado e os devolvidos evitados pela correção de moradas e códigos postais, trazem inúmeras vantagens para a empresa
Chave saudação pessoal ausente ou incorreta
As entradas nos campos do formulário são opcionais, ou o valor padrão (entrada) não é alterado.
Examine os dados para estabelecer a chave saudação correta. Implementar análise nome em tempo real.
T: DQ Cleansing,
DQ Protection
- Ou -
E: Faça a entrada de uma chave obrigatória saudação correta.
Os endereços podem ser personalizados para campanhas de marketing directo de acordo com saudação de gênero específica apenas com o pressionar de uma tecla.
Taxas de retorno elevadas
Os detalhes da pessoa de contacto estão desatualizados, ou o endereço incompleto ou incorreto.
Corrigir e atualizar todos os endereços e contactos nos dados existentes. Implementar funções em tempo real apropriadas.
T: DQ Cleansing,
DQ Protection
- Ou -
E: Realizar pesquisas para determinar a pessoa de contacto actual (por exemplo, usando Linkedin, ou similar).
Diminuir as taxas de retorno e taxas de resposta aumentará. As campanhas de marketing vão ter aumentos de sucesso tal como o volume de negócios.
Pessoa de contato desactualizada
Os conjuntos de dados de parceiros de negócios existentes não são verificadas para ver se eles estão atualizados ou não são atualizados automaticamente.
Criar medidas anti-envelhecimento, i.e., compare
dados da empresa com um bases de dados de negócios atualizadas. Estenda o processo de atualização.
T: DQ Cleansing,
DQ Protection
- Ou -
E: Detalhes de Pesquisa da pessoa de contacto actual (por exemplo, usando Linkedin ou similares)
O contacto pessoal directo é possível. Esforço para atualizar a pesquisa é mínima, e relações comerciais permanecem ativas.

Os funcionários queixam-se processos de trabalho ineficientes
Os processos internos não são definidos, não são conhecidos, ou simplesmente não são utilizados.
Analisar e optimizar processos de negócio. Fornecer treino a funcionários. Estender o processo de optimização.
T: DQ Analyzer
D: DQ Audit, oficinas de processos e treino. Dê apoio durante o processo de implantação
- Ou -
E: análise de processos, treinamento, roll-out.
Processos de trabalho melhoram e a eficiência aumenta. Satisfação dos funcionários melhora.
Os funcionários reclamam do esforço de pesquisa manual que é necessário
Dados não estão atualizados ou os empregados têm pouca confiança na sua precisão. Isso resulta num maior esforço individual necessário para executar tarefas.
Conferir todos os dados procurando erros, integralidade, precisão, actualização das informações. Corrigir quaisquer erros ou inconsistências encontradas com medidas de optimização direcionadas.
T: DQ Analyzer, DQ Cleansing,
DQ Protection
D: DQ Audit
E: Definir medidas de melhoria direcionadas.

Ao reduzir esforço de pesquisa, a satisfação do funcionário aumenta e as tarefas são tratadas de forma mais eficiente.
Oportunidades de cross-selling são perdidas ou não identificadas em operações de venda
O sistema contém dados redundantes ou informações complementares especificas do cliente que não são atuais, correctas ou estão incompleta.
Definir medidas individuais de optimização de acordo com o tipo de dados e os produtos afectados por oportunidades de cross-selling perdidas.
T: DQ Analyzer, DQ Cleansing,
DQ Protection
D: DQ Audit
E: Definir medidas de melhoria direcionados.
Aumento de volume de negócios da empresa, como resultado de cross-selling bem sucedido.
Baixas taxas de resposta para campanhas de marketing
Os critérios de seleção estão faltando para campanhas de marketing eficazes. Os grupos de clientes errados estão a ser alvo.
Dependendo do tipo de campanha de marketing envolvida, as bases de dados são enriquecidas com dados de fornecedores externos adequados. Campos apropriados devem ser configurados nos sistemas.
T: DQ Cleansing,
DQ Protection
- Ou -
D: Cuidado manual dos critérios de selecção
E: Configurar campos para critérios de seleção na base de dados.

As campanhas de marketing obtêm as taxas de resposta mais elevadas. A empresa aumenta o volume de negócios.
Equipe de atendimento ao cliente reclama dos pobres padrões dos dados mestre de produtos
Informações sobre os produtos já vendidos não é atualizada, ou pelo contrário não representa a situação atual.
Definir um catálogo de medidas para corrigir e actualizar informações.
Faça uma verificação duplicados de dados mestre de clientes e crie um Golden Record.
T: DQ Analyzer, DQ Cleansing, DQ protection             
D: DQ Audit
E: Consolidar conjuntos de dados para um Golden Record.
Melhoria no suporte ao produto e clientes. A satisfação do Cliente e funcionário é incrementada.

Clientes e funcionários queixam-se de dados de endereços incorretos
Erros de ortografia / digitação / audição ocorrem durante a entrada de dados.
Limpe todos os dados existentes. Implementar uma função de verificação de endereço em tempo real para assegurar que apenas os dados de endereços correctos são transferidos para o sistema.

T: DQ Cleansing,, DQ Protection
E: Processar manualmente endereços incompletos ou ambíguos.


Taxa de devolução mais baixa significa clientes e funcionários satisfeitos.
Diferentes departamentos têm diferentes pontos de vista sobre o uso dos dados
Os dados são usados ​​de maneiras diferentes por diferentes departamentos; portanto, devem também cumprir exigências diferentes.
Estabelecer a utilização prevista para os dados e fazer uma avaliação qualitativa.
T: DQ Analyzer
D: DQ Audit. Workshops para determinar o uso de dados
- Ou -
E: Esclarecer o uso pretendido de dados.

Alto nível de satisfação dos funcionários. Uso eficiente de dados em todos os diferentes departamentos.
A empresa não pode satisfazer certos requisitos legais
Procedimentos necessários para o cumprimento das exigências legais estão em falta. Possibilidades técnicas de aplicação de directivas (por exemplo, provisões anti-terrorismo) são insuficientes.
Comparar dados mestre com listas de sanções. Implementar correspondência em tempo real. Definir medidas para lidar com todos os dados correspondentes encontrados.
T: DQ Cleansing,, DQ Protection
E: Decidir sobre medidas posteriores.

O cumprimento prevalecente de directivas e disposições jurídicas. Os riscos do negócio são minimizados.
Falta de planeamento de Segurança; decisões estratégicas são feitas com grande incerteza
Há pouca ou nenhuma confiança nos dados devido a padrões de dados de baixa qualidade (real ou imaginário).
Determinar medidas de optimização individuais e implementar um scorecard DQ para a monitorização da qualidade dos dados.
T: DQ Analyzer, DQ Cleansing,DQ Protection
D: DQ Audit, DQ Scorecard
E: Implementar medidas DQ.
A administração pode confiar nos dados da empresa e com confiança tomar decisões estratégicas. Os riscos do negócio são minimizados.
Análise feita internamente dos campos de dados selecionados não fornece quaisquer resultados úteis
Os campos são preenchidos com informações diferentes das previstas.
Análise o conteúdo do campo e sua finalidade. Adaptar os processos e modelos de entrada. Implantação de novos campos e processos.
T: DQ Analyzer. Além disso DQ Cleansing e DQ Protection, se necessário.
D: DQ Audit
E: Adaptar os sistemas e processos. Fornecer treino aos funcionários
Informação correta é inserida nos campos como previsto. Análises fornecem resultados significativos.
* T: Tools D: Datalab consultadoria E: Medidas realizadas pela Empresa                             


Esta tabela pode ser usada para estabelecer pontos de referência na tomada de decisões sobre firmes medidas de DQ. Ela fornece as primeiras ideias para um catálogo de medidas, porque cada sintoma tem uma causa que deve ser tratada individualmente com uma iniciativa de DQ. A escolha e o tipo de componentes DQ aplicáveis são decididos em estreita colaboração com o cliente no âmbito de um projeto de DQ.

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