Аудит качества данных: что это и зачем нужен маркетингу

Каждый день в мире создаётся 2,5 квинтиллионов байтов данных, а рынок Big Data и платформ аналитики достиг 274 миллиардов долларов и не сбавляет обороты. 

Данные дают идеи для бизнеса, раскрывают привычки и предпочтения аудитории, ситуацию на рынке и перспективы в будущем, подсказывают компании, как действовать, чтобы обогнать конкурентов. Но осмыслить большие объёмы информации непросто: без аналитики — это цифры на жёстком диске.

Аудит качества данных — не только проверка достоверности информации. Процесс определяет, работают ли собранные сведения на задачи бизнеса (решения принимаются на основе корректных данных или нет).

Что такое аудит данных и какие преимущества этот процесс даёт маркетингу? Рассмотрим дальше.

Важность аудита данных

Проблема компаний — объём данных для обработки. Каждый день появляется столько информации, что хранить и обрабатывать её становится дорого. Следить за правильным использованием данных (дублирование и недостатком сведений) — тоже челлендж, но аудит решает такие проблемы.

Структура базы данных

Аудит убирает распределённость данных, которые хранятся в виде «ячеек» в несвязанных отделах. Например, продажники собрали информацию, которая была бы полезна маркетологам. Однако данные находятся в sales-платформе: маркетинг их не получит. Аудит с облачным инструментом соединит отделы.

Целостность данных

Проверка качества решает проблему целостности данных, которая проявляется в дублировании, неполноте и некорректности. Такие сведения не применимы к решению задач из-за неправильного хранения и неточностей. После аудита для бизнес-задач остаются релевантные, достоверные и обновляемые данные.

Соблюдение требований

Аудит важен для соблюдения правил работы. В некоторых индустриях строгие регламенты получения и хранения информации, обозначаются сроки удаления. Проверка качества данных страхует от штрафов, устраняет разрозненность, а маркетинг компании улучшается.

Безопасность 

Аудит решает проблему безопасности — утечек данных (получение доступа к персональной информации сторонних лиц без разрешения). Средняя стоимость одного случая кражи информации дошла до 4,35 миллиона долларов в 2022 году. Проверка качества данных усиливает безопасность: выявляет уязвимости в хранении информации, номеров банковских карт и так далее.

Как провести аудит данных 

Аудит включает:

1. Планирование. Не пропускайте этот этап. Обозначьте участников аудита: кто отвечает за проведение, презентацию результатов. Напишите пошаговый план.

1. Выбор данных для аудита и способов обработки. Для проверки определите, какая информация о клиентах хранится в компании, как используется, какой срок хранения и другие подробности. 

1. Обработка и проверка. Оцените данные с точки зрения законов и нормативных актов. Изучите меры безопасности, виды контроля доступа к данным и другие правила. Определите, у кого из сотрудников или третьих лиц есть доступ к персональной информации и почему.

1. Отчёты, рекомендации и корректировки. После аудита компания знает, правильно ли работают данные клиентов. Исключите или измените неудачные практики, чтобы избежать проблем с маркетингом и законами в будущем. 

Такая схема подойдёт любому бизнесу.

Кто проводит аудит данных

Обычно аудит делает data scientist или эксперты по работе с данными. Возможно создание команды для контроля за информацией: определения приоритетов и бюджетирования процессов. Специалисты напишут правила и стратегии для обработки данных. Тогда сотрудники учатся оперативно реагировать на проблемы: утечки, изменение отношения пользователей и так далее, а маркетинг получает точные и полные данные. 

Изменения в мире за три года показали, что потребительские привычки меняются быстро и неожиданного. Аудит качества нужен, чтобы предвидеть изменения, рассматривать их как возможности, а не препятствия. Это нереально без инструментов: технологий, которые автоматизируют и упрощают работу с данными.

Автоматизация аудита 

Платформы автоматизации повышают качество проверки информации. Аудит включает трудоёмкие и рутинные задачи: контроль источников, очистку дубликатов, отслеживание лучших практик структурирования и так далее. Этапы важные, но отнимают время команды. Некоторые процессы поддерживают правильную работу с данными, но ценности из информации не извлекают.

Автоматизация аудита выгодна для бизнеса. Обработанная автоматически информация точная, потому что данные проверил робот, которого придумали, чтобы избегать человеческого фактора. Также экономится время, и сотрудники тратят рабочие часы на принятие решений и новые идеи для развития маркетинга.

Инструменты для аудита данных

Компании упрощают работу с информацией через платформы для сбора и хранения маркетинговых данных. Искусственный интеллект в инструментах выявляет поведение и интересы клиентов. Тогда маркетинг становится прицельным, реклама таргетируется на релевантную аудиторию. Платформа растёт с аудиторией и не устаревает. 

Инструменты идентифицируют неизвестных посетителей с тегами JavaScript, отслеживают ID. Профили пользователей дополняются поведенческими оценками и соотносится с контекстом: данные «прикрепляются» к конкретному юзеру и правильно анализируются. 

Важно, чтобы платформа умела сегментировать юзеров по целевым аудиториям в онлайн (с базой данных графов). Чем больше бизнес знает о пользователях, тем легче продвигаться на рынке. 

Источник: Lytics

Подписывайтесь на наш телеграм-канал. Там вы найдёте актуальные новости в области digital-маркетинга, полезные статьи и интересные исследования. Будьте в теме вместе с нами :)