Higiena danych i czyszczenie – klucz do dokładnej analizy. Dlaczego ma to znaczenie w biznesie?

Odpowiednia higiena danych to pierwszy krok w kierunku efektywnej analizy i, ostatecznie, podejmowania trafnych decyzji biznesowych. Ale czym dokładnie jest czyszczenie danych, jak działa ten proces i jakie korzyści mogą odnieść firmy, które opierają swoje strategie wzrostu na czystych, wiarygodnych danych?

Co to jest czyszczenie danych?

Czyszczenie danych to proces korygowania lub usuwania nieprecyzyjnych, niekompletnych, uszkodzonych, niewłaściwie sformatowanych lub zduplikowanych danych z zestawów danych. Złe dane prowadzą do złej analizy, a jak już wspomnieliśmy w poprzednich artykułach, to skutkuje złymi decyzjami biznesowymi—często z bezpośrednimi negatywnymi konsekwencjami dla firmy. Dlatego higiena danych stanowi fundament wiarygodnej analizy.

Im więcej źródeł danych i im więcej danych zarządzasz, tym bardziej skomplikowany staje się proces czyszczenia. W startupach czy szybko rozwijających się firmach łączenie różnych źródeł danych jest kluczowe, aby uzyskać prawdziwy obraz firmy. Chociaż czasochłonne, odpowiednia higiena danych i analiza są teraz niezbędne — i warte wysiłku.

Dlaczego czyste dane mają znaczenie w biznesie?

Dlaczego więc czyszczenie danych i higiena są tak ważne dla firm? Mówiąc prosto — zapobiegają kosztom błędnych decyzji. W biznesie prewencja jest tańsza niż korekta.
Oto dlaczego czyste dane się opłacają:

1. Niższe koszty, wyższe marże. Zduplikowane lub chaotyczne dane zaśmiecają systemy, prowadząc do nieefektywności. Czyste dane umożliwiają lepsze decyzje, ujawniają ukryte możliwości i wspierają wzrost marży. Na przykład przestarzałe lub szumne dane mogą zasłonić popyt na nowy produkt lub usługę.
2. Lepsze targetowanie. Nieprecyzyjne dane prowadzą do zmarnowanych wysiłków marketingowych i sprzedażowych. Dzięki czystym, aktualnym danym o klientach, firmy mogą dotrzeć do właściwej grupy odbiorców i przestać gonić za martwymi końcami. Zautomatyzowane narzędzia czyszczące pomagają priorytetyzować najnowsze i najistotniejsze dane.
3. Efektywność operacyjna. Chaotyczne zestawy danych spowalniają raportowanie i zużywają zasoby komputerowe. Raporty stają się ciężkie, wolne lub nieczytelne — często wypełnione nieistotnymi danymi historycznymi, które nie wnoszą żadnej wartości i powodują opóźnienia w procesach.
4. Integralność danych. Zduplikowane lub ręcznie wprowadzone rekordy są głównym źródłem błędów w raportowaniu. Czyste dane pomagają unikać wprowadzających w błąd statystyk i zapewniają, że zarząd pracuje na prawdziwych, nie na błędnych założeniach.
5. Ochrona inwestycji w BI. Narzędzia Business Intelligence są tak dobre, jak dane, które im dostarczasz. Brudne dane podważają zaufanie do raportów i marnują zasoby. Z czasem złe dane mogą kosztować więcej do naprawienia, niż zaczynanie od zera.
6. Lepsze podejmowanie decyzji. Będąc firmą opartą na danych, możesz polegać na czystych, wiarygodnych informacjach, aby podejmować szybsze i bardziej świadome decyzje — co daje ci przewagę konkurencyjną nad wolniej reagującymi rywalami.

Jak działa czyszczenie danych?

Teraz, kiedy omówiliśmy, czym jest czyszczenie danych i dlaczego ma to znaczenie — jak to właściwie działa? Wyobraź sobie, że zebrałeś już swoje dane z wielu źródeł do jednej centralnej bazy danych.

Krok pierwszy: usuń nieistotne dane. Na przykład, jeśli twoje dane o klientach wciąż zawierają nieużywane numery faksów z kontaktów sprzed lat, nie marnuj czasu na ich czyszczenie — po prostu je usuń.

Krok drugi: usuń duplikaty. Załóżmy, że klient skontaktował się z tobą za pośrednictwem formularza i telefonicznie. Bez deduplikacji, pojawi się jako dwa oddzielne rekordy, zniekształcając kluczowe wskaźniki, takie jak liczba klientów czy wskaźnik konwersji.

Krok trzeci: ujednolicenie formatów. Ten sam numer telefonu może pojawić się w następujący sposób:

• 666 333 000
• 666333000
• +48 666 333 000

Bez jednolitości formatów możesz traktować tę samą osobę jako trzy oddzielne kontakty. To samo dotyczy literówek, dodatkowych spacji i wielkości liter — kontekst jest ważniejszy niż ortografia przy czyszczeniu danych z różnych systemów.

Krok czwarty: skalowanie wartości. Podobnie jak ujednolicanie, ale skupione na formatach numerycznych. Czy to 13 miejsc po przecinku, czy niespójne jednostki (np. tysiące vs miliony), skalowanie poprawia czytelność i analizę danych.

Krok piąty: obsługa brakujących lub błędnych danych. Przed uruchomieniem raportów sprawdź luki lub anomalie i zdecyduj, czy mają one znaczenie dla twojej analizy — czy też muszą zostać skorygowane lub wykluczone.

Jak utrzymać czystość danych?

Oczywiście, to uproszczony przegląd — w zależności od modelu biznesowego, branży czy objętości danych, czyszczenie może wymagać znacznie więcej pracy. Duże korporacje często budują dedykowane zespoły zajmujące się danymi. W rzeczywistości, data scientist spędzają nawet do 80% swojego czasu na czyszczeniu danych — a nie na tworzeniu modeli czy generowaniu insightów.

Dla większości firm MŚP i startupów, pełnoetatowy zespół analityków może być zbyt dużym wydatkiem. Dlatego outsourcing staje się sensowny. Jeśli twoja firma potrzebuje pomocy przy danych, raportowaniu lub analizach, skontaktuj się z nami — pomożemy ci uzyskać czyste dane, które przyniosą