証拠はプロファイリングにあります：プロファイリングデータがその品質を維持するために不可欠である理由

データはあなたの会社の最も価値のある資産です。 経営陣の意思決定、マーケティングキャンペーンの合理化、顧客維持の向上、全体的な成長を促進する優れたアイデアの開発に使用できます。 ただし、データの品質が低い場合は、逆の効果が生じる可能性があります。

強力なデータ品質計画は、ビジネスの成功に不可欠です。開始するのに最適な場所は、データプロファイリングです。 プロファイリングが何で構成されているのか、なぜそれが重要なのか、そしてデータ品質を維持するためにどのように不可欠であるのかを詳しく見ていきましょう。

プロファイリングとは何ですか？

データプロファイリングには、データの並べ替え、調査、分析、および要約を高レベルの概要に含めることが含まれます。 これは、データの現在の状態を理解するのに役立ち、堅実なデータ品質計画の基盤となります。 結局のところ、どこから始めているのかわからない場合、データ品質を維持または改善するための措置を講じることはできません。

すべてのデータプロファイリングが同じというわけではありません。 3つのタイプがあります：

• 構造プロファイリングは、データに一貫性があり、正しくフォーマットされているかどうかを判断するのに役立ちます。
• 関係プロファイリングは、データセット間の関係を分析します。
• コンテンツプロファイリングは、既存のデータに適合するように標準化されていないデータと、それを修正する必要があるかどうかを識別します。

組み合わせると、各タイプのプロファイリングは、現在データをどのように処理しているかを理解するのに役立ちます。 次に、これらの洞察を使用して、全体的なデータ品質を向上（および維持）できます。

データプロファイリングはこれまで以上に重要です。

プロファイリングは常に重要ですが、今日の気候では特に必要です。 主な理由は次のとおりです。

• AppleのMPP： 2021年9月のAppleのMail Privacy Protection（MPP）の開始により、電子メールマーケティング担当者は、電子メール戦略を通知するための追跡データにアクセスできなくなりました。 データプロファイリングは、ブロックされない顧客から送信されたデータを優先するため、ターゲットオーディエンスについて詳しく知りたい電子メールマーケターにとって非常に必要な回避策として使用できます。
• これまで以上に多くのデータがCRMに入力されます：毎日1.1兆メガバイトを超えるデータが作成され、この数は今後も増え続けるでしょう。 より多くのデータがCRMに入力されると、その品質を維持するのが難しくなります。 プロファイリングは、データの現在の状態を理解し、品質の問題を明らかにし、データの雪崩がCRMを破壊する前に強力なデータ品質計画を実装するのに役立ちます。
• 大量の辞任： COVID-19のパンデミックが始まって以来、労働者は仕事を辞め、前例のない速度で新しい役割に移行してきました。 米国労働統計局によると、驚異的な440万人のアメリカ人が2022年2月だけで仕事を辞め、2月の最終営業日に求人の総数は記録的な1,130万人に達しました。

人々が役割を変更する（または完全に労働力を離れる）と、データも変化します。 変更に遅れずについていくことができないと、データ品質に悪影響を与える可能性があります。 Validityによる最近の調査では、CRMユーザーの79％が、パンデミックの結果としてデータの減衰が増加していることに同意しました。 プロファイリングは、問題点がどこにあるかを特定し、データの管理方法を調整するのに役立つため、遅れをとることはありません。

データのプロファイリングは、データの品質を維持するのにどのように役立ちますか？

プロファイリングとは何かがわかったので、データの品質を維持するのにどの程度正確に役立つかを詳しく見ていきましょう。

エラーを識別します

業績の悪いマーケティングキャンペーンから不正確な売上予測まで、低品質のデータは会社全体であらゆる種類の問題を引き起こす可能性があります。 プロファイリングは、連絡先情報のスペルミス、値の欠落、重複、外れ値、不要な値など、データ品質が急落し、ビジネスに悪影響を及ぼしているエラーを特定するのに役立ちます。

CRMユーザーの96％は、正確なCRMデータがコンバージョン率を向上させることに同意しています。 この機会にエラーを修正し、エラーを発見した頻度を記録することで、データの品質を向上させ、将来同じエラーが発生するのを防ぎ、ビジネスを成功に導くことができます。

矛盾を明らかにする

複数の部門がCRMにデータを入力および更新している場合、不整合が発生する可能性があります。 たとえば、Salesは内線番号を示すために「x」を使用し、Financeは「ext」を使用する場合があります。 些細なことのように思われるかもしれませんが、わずかな不整合でも時間の経過とともに蓄積され、データの品質と価値が損なわれる可能性があります。

プロファイリングは、これらの不整合にスポットライトを当て、標準化ルールを作成する絶好の機会を提供します。 標準化により、すべてのデータとシステムでフォーマットの一貫性が保たれ、データの品質が向上し、分析がはるかに実行可能になります。

データリテラシーを促進する

プロファイリングの最大の利点の1つは、データリテラシーの向上です。

プロファイリングプロセスでは、CRM内のデータがどのように構造化されているか、データセットに何が含まれているか、データセット間にどのような接続が存在するかを学習する必要があるため、このプロセスを完了すると、CRM内のデータの意味について話すことができます。 また、CRM内のデータを収集、統合、準備、および保護する責任についての認識が高まります。

あなたとあなたのチームがより多くのデータを読み書きできるほど、将来、データの品質を損なう可能性のある間違いを犯す可能性は低くなります。

プロセス改善の支援

プロファイリングは、データ品質を損なう可能性のあるプロセスの非効率性を明らかにするのに役立ちます。

たとえば、手動で完了している特定のプロセス（たとえば、レコードの重複排除）が、目的の結果を生成していないことに気付く場合があります。 これらのプロセスを自動化することを決定すると、エラーと監視を大幅に減らし、データの全体的な品質を向上させるのに役立ちます。

データがビジネスルールを満たしていることを確認します

ビジネスルールは、顧客名や対応する注文などのオブジェクト間の関係の概要を示し、ワークフローツール内で適用されてプロセスの自動化を可能にします。 言い換えれば、ビジネスルールは、企業が日常業務で行う決定を自動化することを可能にします。 プロファイリングは、CRMのデータが現在実施されているビジネスルールを満たしていることを確認するのに役立ちます。

プロファイリングは、システム統合で使用されているデータポイントを確認するのにも役立ちます。 どのデータポイントが統合をサポートし、CRMの内外でプロセスを正常に実行できるようにするかを知ることは、プロセスが失敗した場合に問題を追跡するのに役立ちます。

データの品質の向上を開始するのを待つ必要はありません。

データの品質は、ビジネスを成功または失敗させる可能性があります。 今日の予測不可能な気候で生き残る（そして繁栄する）には、強力なデータ品質計画を実装することが不可欠です。これは、データのプロファイリングから始まります。

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