Data Cleansing คือ อะไร? จำเป็นอย่างไร

ที่อยู่อีเมลเก่า ผู้ติดต่อซ้ำ และชื่อที่สะกดผิดอาจขัดขวางความพยายามทางการตลาดและการขายของคุณ ท้ายที่สุดแล้ว CRM และเครื่องมือทางการตลาดของคุณจะแข็งแกร่งพอๆ กับข้อมูลที่คุณมีเท่านั้น Data Cleansing คือ สิ่งที่ไม่เพียงแต่จะช่วยคุณประหยัดเวลาในการทำงานที่วุ่นวายเท่านั้น แต่ยังช่วยให้มั่นใจว่าข้อมูลของคุณน่าเชื่อถืออีกด้วย ซึ่งหมายความว่าข้อมูลเชิงลึกใดๆ ที่คุณได้รับจากข้อมูลนี้จะแม่นยำและเป็นประโยชน์สำหรับธุรกิจของคุณมากขึ้น

ดังนั้น เพื่อช่วยให้คุณทราบวิธีการมีข้อมูลที่ดีที่สุดในฐานข้อมูลของธุรกิจของคุณ เราจะมาอธิบายถึงวิธีการล้างข้อมูลและวิธีการทำให้บรรลุผลสำเร็จ

Data Cleansing คือ?

Data Cleansing หรือ การล้างข้อมูล  หรือที่เรียกว่าการล้างข้อมูลหรือการล้างข้อมูล คือกระบวนการแก้ไขหรือลบข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ซ้ำ ไม่สมบูรณ์ จัดรูปแบบไม่ถูกต้อง หรือเสียหายภายในชุดข้อมูล

แม้ว่าการลบข้อมูลจะเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการ แต่เป้าหมายสูงสุดของการล้างข้อมูลคือการทำให้ชุดข้อมูลมีความถูกต้องมากที่สุด การดำเนินการนี้อาจต้องแก้ไขข้อผิดพลาดในการสะกดและไวยากรณ์ การระบุและการลบจุดข้อมูลที่ซ้ำกัน การแก้ไขข้อผิดพลาด เช่น ฟิลด์ที่มีป้ายกำกับไม่ถูกต้องหรือฟิลด์ว่าง และการกำหนดมาตรฐานวิธีการป้อนหรือรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง

ก่อนที่เราจะอธิบายว่าเหตุใดขั้นตอนนี้จึงมีความสำคัญในกระบวนการเตรียมข้อมูลโดยรวม ลองดูวิดีโอนี้โดย SkillCurb เพื่อดูคำจำกัดความสั้นๆ ของข้อมูลการล้างข้อมูล:

Data Cleansing สำคัญอย่างไร?

การทำความสะอาดข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญเพราะจะช่วยให้คุณมีข้อมูลที่มีคุณภาพสูงสุด สิ่งนี้จะไม่เพียงป้องกันข้อผิดพลาดเท่านั้น แต่ยังป้องกันความยุ่งยากของลูกค้าและพนักงาน เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน และปรับปรุงการวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจ

สิ่งนี้สมเหตุสมผล หากไม่มีการล้างข้อมูลก่อน ชุดข้อมูลมีแนวโน้มที่จะไม่ถูกต้อง ไม่เป็นระเบียบ และไม่สมบูรณ์ ดังนั้น การวิเคราะห์ข้อมูลใดๆ จะยากขึ้น ชัดเจนน้อยลง และแม่นยำน้อยลง — และการตัดสินใจตามการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นก็เช่นกัน

ตอนนี้เราเข้าใจแล้วว่าการล้างข้อมูลคืออะไรและเหตุใดจึงสำคัญ มาดูขั้นตอนและเทคนิคการล้างข้อมูลด้านล่างกัน

1. ลบผู้ติดต่อที่ซ้ำกัน

รายการที่ซ้ำกันมักเกิดจากสองสิ่ง: การป้อนข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันและหลายช่องทางที่บันทึกข้อมูลการติดต่อ มีเครื่องมือที่จะช่วยคุณลบข้อมูลที่ซ้ำกัน ตัวอย่างเช่น หากคุณทำงานกับ Google Contacts คุณสามารถรวมรายชื่อติดต่อและตรวจหารายการที่ซ้ำกันได้ฟรี

หากคุณไม่เคยทำการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน คุณอาจต้องสแกนและแก้ไขผู้ติดต่อด้วยตนเอง ขั้นตอนนี้จะใช้เวลาสักครู่ แต่ถ้าคุณใช้มาตรฐานการป้อนข้อมูลทั่วทั้งบริษัทและให้คำมั่นสัญญากับข้อมูลที่มีคุณภาพ คุณจะต้องทำเพียงครั้งเดียวเท่านั้น

ต่อไปนี้เป็นเคล็ดลับที่สามารถช่วยในการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน:

ใช้ de-duplicator เช่น Dedupley

ใช้เครื่องมือตรวจสอบข้อมูลที่ช่วยคุณกำหนดความถูกต้องของข้อมูล เช่น เครื่องมือตรวจสอบอีเมล Experian Data Quality มีโปรแกรมการตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยให้คุณตรวจสอบอีเมล ที่อยู่ และหมายเลขโทรศัพท์จำนวนมากได้

เพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้มีผู้ติดต่อซ้ำกันในแอปพลิเคชันต่างๆ ให้ซิงค์เครื่องมือหลักของคุณอยู่เสมอเพื่อลดความจำเป็นในการป้อนข้อมูลเดียวกันลงในเครื่องมือต่างๆ

2. แก้ไขข้อผิดพลาดของโครงสร้าง

ข้อผิดพลาดเกี่ยวกับโครงสร้างหมายถึงการพิมพ์ การตั้งชื่อที่ผิดปกติ การย่อ การใช้อักษรตัวพิมพ์ใหญ่หรือเครื่องหมายวรรคตอนที่ไม่สอดคล้องกัน และข้อผิดพลาดอื่นๆ ที่มักเกิดจากการป้อนข้อมูลด้วยตนเองและการขาดมาตรฐาน ตัวอย่างเช่น "ไม่เกี่ยวข้อง" และ "ไม่มีข้อมูล" อาจปรากฏเป็นหมวดหมู่แยกกัน แต่ควรได้รับการวิเคราะห์เหมือนกัน

3. ระบุข้อมูลที่ขาดหายไป

ข้อมูลที่ขาดหายไปเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ มีสองสามวิธีที่คุณสามารถจัดการกับปัญหานี้ได้:

ลบรายการที่มีค่าขาดหายไป

ป้อนค่าที่ขาดหายไปตามข้อมูลอื่นในชุดข้อมูล

ตั้งค่าสถานะข้อมูลว่าขาดหายไป

ไม่มีโซลูชันใดที่สมบูรณ์แบบ แต่จะช่วยลดผลกระทบด้านลบต่อการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ

4. เก็บข้อมูลของคุณให้สดใหม่อยู่เสมอ

ฐานข้อมูลทั้งหมดลดระดับลง อันที่จริง จากการศึกษาของ Vainu พบว่า 30 เปอร์เซ็นต์ของข้อมูลบริษัทกลายเป็นข้อมูลที่ล้าสมัยในแต่ละปี นี่เป็นเพราะหลายปัจจัย รวมถึงผู้คนเปลี่ยนที่อยู่อีเมล รับหมายเลขโทรศัพท์ใหม่ ออกจากองค์กร และเปลี่ยนตำแหน่งงาน

วิธีที่ดีที่สุดคือการทำให้ข้อมูลของคุณใหม่อยู่เสมอโดยใช้กลวิธีบางอย่าง คุณสามารถทำได้โดยใช้เครื่องมือแยกวิเคราะห์ ซึ่งจะสแกนอีเมลขาเข้าทั้งหมดและอัปเดตข้อมูลติดต่อเมื่อได้รับ

ดังนั้น หากผู้ติดต่อได้งานกับบริษัทอื่น เช่น ฐานข้อมูลส่วนกลางของคุณจะได้รับการอัปเดตทันที นอกจากนี้ คุณควรลบที่อยู่อีเมลทั้งหมดที่มีการตีกลับหรือเลือกไม่ใช้ ข้อมูลประเภทนี้มักพบได้ในเครื่องมือการตลาดผ่านอีเมลของคุณ วิธีนี้ไม่เพียงแต่เป็นแนวทางปฏิบัติที่ดีในการทำให้ข้อมูลของคุณใหม่อยู่เสมอ แต่ยังช่วยให้คุณห่างไกลจากโฟลเดอร์สแปมอีกด้วย

5. สร้างมาตรฐานการป้อนข้อมูล

มาตรการทั้งหมดข้างต้นจะไร้ผลหากคุณไม่ใช้มาตรฐานการป้อนข้อมูลทั่วทั้งบริษัท คุณควรสร้างกฎที่กำหนดว่าค่าควรเป็นตัวพิมพ์เล็กทั้งหมดหรือตัวพิมพ์ใหญ่ทั้งหมด หน่วยการวัดใดที่ใช้ข้อมูลตัวเลข และฟิลด์ใดที่จำเป็นเมื่อสร้างเรกคอร์ดผู้ติดต่อ เป็นต้น นอกจากนี้ คุณควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าพนักงานรู้วิธีตรวจสอบรายการที่ซ้ำกันก่อนที่จะสร้างผู้ติดต่อใหม่ และแอปที่ถูกต้องสำหรับการป้อนข้อมูล วิธีนี้จะช่วยคุณประหยัดเวลาในการตรวจสอบข้อมูลที่ซ้ำ ไม่ถูกต้อง หรือล้าสมัยในขั้นตอนก่อนหน้า

ด้วยการปฏิบัติตามกลยุทธ์ง่ายๆ เหล่านี้ คุณจะมั่นใจได้ว่าคุณมีฐานข้อมูลผู้ติดต่อที่สะอาดและเป็นระเบียบมากขึ้น อย่าลืมซิงค์ข้อมูลแบบสองทิศทางระหว่างแอปพลิเคชันธุรกิจหลักของคุณ: ลดการป้อนข้อมูลด้วยตนเองและทำให้แน่ใจว่าคุณกำลังดูข้อมูลติดต่อที่ถูกต้องและทันสมัยที่สุดในเครื่องมือทั้งหมดของคุณ

เริ่มล้างข้อมูลวันนี้

การทำความสะอาดข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล คุณต้องการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกต้อง จัดรูปแบบถูกต้อง สมบูรณ์ และไม่ซ้ำกัน เพื่อให้คุณสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ในการตัดสินใจที่บริษัทของคุณได้ การทำความสะอาดข้อมูลอาจเป็นกระบวนการที่ยาวนาน แต่มีเครื่องมือที่จะช่วยได้