![Icon](https://www.iab.fi/media/layout/img/pallot.png)
Datan laadun arviointi: Tekniikoita ja käytäntöjä
Data on nykyaikaisen liiketoiminnan valuutta, ja sen laatu on kriittinen tekijä menestyksen kannalta. Datan arvo määräytyy pitkälti sen laadun kautta, ja jotta siitä saadaan maksimaalinen arvo, tulee sitä hallita tehokkaasti. Näin datan hallinnasta tulee prosessi, joka mahdollistaa organisaation datan hyödyntämisen strategisessa päätöksenteossa ja liiketoiminnan tulosten parantamisessa sen eri prosessien kautta, kuten markkinoinnin ja myynnin.
Datasta on tullut koko ajan kriittisempi resurssi markkinoinnin tehostamiseen ja kohdentamiseen. Erityisesti asiakasdata sen moninaisissa muodoissaan mahdollistaa niin kampanjoiden suunnittelun kun tuloksien analysoinnin. Kuka on lojaaliasiakas? Mikä on asiakaspoistuma? Kuka on kiinnostunut tuotteista ja palveluista? Millaisia erityispiirteitä näillä kontakteilla on? Jos data ei ole kunnossa, on vaikea tehdä tiedolla johdettuja päätöksiä, ja lähtökohdat markkinointiin ovat heikot.
Tässä blogissa pureudutaan datan laadun arviointiin, ja esitellään tekniikoita datan laadun varmistamiseksi.
Mitä on datan laatu?
Datan laatu on moniulotteinen käsite, joka voidaan jakaa kahteen pääluokkaan: luontaiset ja kontekstiriippuvaiset piirteet.
Luontaiset piirteet
Luontaiset piirteet ovat niitä, jotka ovat riippumattomia datan käytöstä ja ulkoisista tekijöistä. Ne ovat datan perusominaisuuksia, jotka eivät muutu, eikä ne ole riippuvaisia siitä, missä tai miten dataa käytetään.
Kontekstiriippuvaiset piirteet
Toisaalta, kontekstiriippuvaiset piirteet ovat dynaamisia. Ne muuttuvat datan käyttötarkoituksen ja käyttöympäristön mukaan ja ovat ratkaisevia datan hyödyllisyyden kannalta projektin tai analyysin aikana.
Tekninen laatu tai koettu laatu
Nämä kaksi luokkaa voidaan myös ilmaista termeillä datan tekninen laatu ja datan koettu laatu. Tekninen laatu viittaa datan objektiivisiin mittareihin, kun taas koettu laatu heijastaa subjektiivista näkemystä datan arvosta.
Luontaisen laadun vaikutus
Korkealaatuinen luontainen data luo vankan perustan kontekstuaaliselle arvioinnille. Kun data on luontaisesti laadukasta, se antaa paremmat mahdollisuudet hyödyntää sitä päätöksenteossa projektien aikana.
Niin kokeneet johtajat, liiketoiminnan vetäjät, kuin markkinoijat aloittavat datalähtöisen päätöksenteon vasta ja vain, kun he ovat vakuuttuneita datan luotettavuudesta ja laadusta.
Vaikka emme tässä blogissa syvenny jokaiseen kriteeriin erikseen, kriteeristön moninaisuus osoittaa, kuinka haastava aihe datan laatu ja sen hallinnointi voi olla.
Datan laadunhallinnassa ei ole yhtä oikeaa tapaa; jokainen organisaatio kohtaa ainutlaatuisia haasteita ja mahdollisuuksia. Siksi on tärkeää, että kukin organisaatio valitsee ne kriteerit, jotka parhaiten tukevat heidän toimintaansa ja tavoitteitaan. Lue blogin lopusta DAMA:sta ja työkalusta jolla voit edistää oman organisaatiosi datan laatuun johtavia hankkeita.
Datan laadun arviointi: keskeiset kriteerit
Datan laadun arvioinnissa keskitytään esimerkiksi seuraaviin kysymyksiin:
- Kuinka tarkkaa ja virheetöntä data on?
- Onko datassa kaikki tarpeellinen tieto?
- Milloin dataa on viimeksi päivitetty?
- Noudattaako data organisaatiosi standardeja?
Näitä kysymyksiä voidaan pitää datan laadun luontaisten kriteerien esimerkkeinä, jotka sisältävät muun muassa tarkkuuden, kattavuuden, ajantasaisuuden ja turvallisuuden. Nämä kriteerit mahdollistavat datan laadun objektiivisen arvioinnin riippumatta siitä, miten dataa käytetään.
Data voi myös olla kontekstiriippuvaista. Kontekstiriippuvaisuudella tarkoitetaan datan relevanssia, käytettävyyttä, luotettavuutta ja soveltuvuutta tietyssä käyttöyhteydessä.
Esimerkkejä datan laadun arvionnista
Asiakasdata on markkinoijalle tärkeä resurssi, jota hyödynnetään markkinoinnin kohdentamiseen, personointiin ja automaatioprosessien kehittämiseen.
Esimerkki luonnollisen datan laadun arvioinnista: Etunimen etsintä
Kysymys kuuluu: Löytyykö asiakastietokannasta asiakkaan etunimi? Tämä testaa datan peruslaatua - onko tieto siellä, missä sen pitäisi olla? Tämä arviointi ei ota huomioon datan käyttötarkoitusta, vaan keskittyy sen löydettävyyteen ja oikeellisuuteen. Laadun varmistamiseksi voidaan käyttää automatisointia, kuten pakollisia kenttiä, jotka varmistavat tietojen täydellisyyden.
Esimerkki kontekstuaalisesta datan laadun arvioinnista: Personoitu viestintä
Entäpä kun markkinointitiimi haluaa käyttää etunimeä personoidakseen viestintää?
Tässä kontekstissa datan saatavuus ja luotettavuus ovat avainasemassa. Ei riitä, että etunimi on tietokannassa; sen on oltava myös oikein. Väärä etunimi voi johtaa huonoon asiakaskokemukseen.
Osaatko luokitella, edustaako alla olevat esimerkit luontaista vai kontekstiriippuvaista datan laadun arviointia?
1. Asiakaspalautteen analysointi:
- Kysymys: Onko asiakaspalautteessa mainittu tuotteen nimi oikein?
- Laadun arviointi: Tarkistetaan, vastaako mainittu tuotenimi tietokannassa olevaa nimeä. Tämä varmistaa, että palaute kohdistuu oikeaan tuotteeseen.
2. Varastotietojen päivitys:
- Kysymys: Heijastavatko varastotiedot reaaliaikaista tilannetta?
- Laadun arviointi: Vertaillaan varastojärjestelmän tietoja fyysiseen varastoon. Ajantasaisuus on kriittinen tekijä toimitusketjun hallinnassa.
3. Markkinointikampanjoiden kohdentaminen:
- Kysymys: Ovatko asiakassegmentit määritelty oikein kampanjaa varten?
- Laadun arviointi: Analysointi, että segmentointi perustuu oikeaan ja relevanttiin dataan.
Tekniikat laadun varmistamiseen
Datan profilointi – Tunne datasi
Datan profilointi on noussut suosituksi keskustelunaiheeksi datan parissa työskentelevien keskuudessa. Lähde tutkimusretkelle datasi syövereihin, sukella syvälle, ui tietovirrassa, tai valitse muu sopiva urheiluvertaus. Profilointi on diagnostinen työkalu datan erityispiirteiden, suhteiden, kaavojen ja poikkeamien tunnistamiseen.
Datan puhdistus – Välttämättömyys, ei vain hyve
Datan puhdistus on prosessi, joka usein oletetaan itsestäänselväksi, mutta todellisuudessa se vaatii huolellisuutta ja jatkuvuutta. Puhdistusprosessien laiminlyönti voi johtaa datan tehokkuuden heikkenemiseen ajan myötä. Säännöllinen puhdistus pitää yllä datan laatua ja estää yksittäisten toimenpiteiden muuttumisen työläiksi resurssisyöpöiksi.
Datan validointi – Sääntöjen noudattamisen tarkistus
Datan kontekstisidonnaisen käytön mahdollistamiseksi on tärkeää, että datasi noudattaa tiukkoja standardeja ja sääntöjä. Tarkista säännöllisesti, että datasi täyttää määrittämäsi kriteerit.
Datan auditointi – Turvallisuuden takaava katselmointi
Auditoinnilla on tärkeä ominaisuus datasi turvallisuuden kannalta. Nykyisissä ympäristöissä myös sinulla on vastuu huolehtia datastasi, ja väärinkäytöksillä ja virheillä saattaa olla vakavia seurauksia. Muista hyödyntää työkaluja, joilla datasi pysyy tulkittavana ja on helposti näkyvilläsi.
Datan hallinta – prosessit, prosessit ja prosessit
Ilman selkeitä prosesseja, rooleja ja vastuita datan hallinta voi muodostua kaoottiseksi. Tietoinen pyrkimys prosessien määrittelyyn on avain järjestäytyneeseen datan hallintaan.
Data laadun työkalut – vähennä manuaalisia toimia
Vaikka laadunvarmistusprosessi vaatii usein huomattavaa manuaalista panostusta, oikeanlaisten työkalujen käyttöönotto voi vapauttaa arvokkaita resursseja. Tämä mahdollistaa virheiden tehokkaamman tunnistamisen ja korjaamisen, sekä koneoppimisen ja sitä laajemman tekoälyn soveltamisen, mikä tehostaa koko laadunvarmistusprosessia.
Datan laadun ulottuvuudet: DAMA:n 60 kriteerin opas
Kansainvälinen DAMA-yhdistys on tehnyt merkittävän panoksen datan laadun ymmärtämiseen julkaisemalla 60 kriteeriä, joilla mitata ja määritellä datan laatua standardoidusti. DAMA International on kansainvälinen johtava tiedonhallinnan voittoa tavoittelematon organisaatio, jonka tarkoituksena on edistää ja kehittää tiedonhallinnan ja informaation roolia tärkeänä varallisuutena organisaatioiden kehittämisessä.
DAMA Alankomaiden yksikkö on tarjonnut työkalun tämän valinnan helpottamiseksi. Heidän vuoden 2020 julkaisunsa tarjoaa kattavan oppaan datan laadun eri ulottuvuuksien valintaan, auttaen organisaatiotasi tunnistamaan ne kriteerit, jotka ovat olennaisimpia. TÄSSÄ
Laadukkaan datan merkitys organisaatioille
Datan laadun varmistaminen on jokaisen organisaation tulevaisuuden kasvun kulmakivi. Se ei ole minkään yhden organisaation tehtävä, vaan kaikkien yhdessä. Datan laadun tärkeyden korostaminen kaikille sen parissa toimiville, oli kyse sitten asiakaspalvelu, markkinointi, talous, liiketoiminta tai IT, mahdollistaa datan muuttumisen organisaatiosi valuutaksi. Tämä matka vaatii niin ihmisten, prosessien kuin teknologian tuomista yhteen saumattomaksi kokonaisuudeksi datan ympärille.
Juha Jantunen,
Samuel Tenhunen,
Mari Jauhola ja
Tiia Toivonen
23.05.2024
Verkkomainonta vuoden 2023 tasolla
Verkkomainonnan määrä vuoden 2024 ensimmäisellä kvartaalilla oli noin 164 miljoonaa euroa. Vuoden 2023 vastaavaan kvartaaliin verrattuna digimainonnan määrä laski muutaman prosentin kymmenesosan. Verkkomainonnan osuus kaikesta mediamainonnasta jatkaa kasvua, ollen Q1/2024 aikana 57 %.
lue lisää06.02.2024
Mediamainonnan määrä päättyi -2,4 % laskuun vuonna 2023
Mediamainontaan käytettiin yhteensä 1 336 miljoonaa euroa vuonna 2023 ja mainonnan määrä laski -2,4 % edellisvuoteen verrattuna.
lue lisää22.09.2023
Digitaalisen audiomainonnan markkina kasvaa Suomessa: Estimaatti näyttää jopa 27% kasvua
IAB Finland on jälleen kerran estimoinut digitaalisen audiomainonnan markkinaa Suomessa. Vuonna 2022 digiaudion kokonaismarkkinan arvo on noin 7,1 miljoonaa euroa, mikä merkitsee 27% kasvua verrattuna vuoteen 2021. Digitaalisen audion markkina-arvio vuonna 2021 oli oli 5,6 miljoonaa euroa.
lue lisää31.08.2023
Verkkomainonta koki pienen laskun vuoden 2023 toisella kvartaalilla
Suomen verkkomainonnan määrä saavutti lähes 174 miljoonaa euroa vuoden 2023 toisella kvartaalilla, mikä on noin puolen prosentin lasku edellisvuoteen verrattuna. Digitaalinen mainonta edustaa kuitenkin edelleen 54 % koko maan mediamainonnasta, osoittaen digimainonnan keskeisen roolin mainosmarkkinoilla.
lue lisää![Highlight picture](https://www.iab.fi/media/iab-logot/logo-valkoinen.png)