证据就在分析中：为什么分析数据对于保持数据质量至关重要

[mouakter13]

数据是公司最宝贵的资产。它可用于制定高管决策、简化营销活动、提高客户保留率以及开发可提高整体增长的成功理念。但如果数据质量不佳，则可能产生相反的效果。

强大的数据质量计划对于您的业务成功至关重要，而最好的起点就是数据分析。让我们深入了解数据分析的组成、数据分析的重要性以及数据分析对于维护数据质量的重要性。

什么是分析？
数据分析涉及对数据进行分类、检查、分析和总结，形成一个高层次的概览。这有助于您了解数据的当前状态，也是任何可靠的数据质量计划的基础。毕竟，如果您不知道从哪里开始，就无法采取措施来维护或提高数据质量！

并非所有的数据分析都是相同的。数据分析有三种类型：

结构分析有助于确定您的数据是否一致且格式是否正确。
关系分析用于分析数据集之间的关系。
内容分析可以识别哪些数据未标准化以适应现有数据以及是否需要修复。
综合起来，每种类型的分析都可以帮助您了解您目前的数据处理方式。然后，您可以使用这些见解来改善（并保持）您的整体数据质量。

数据分析比以往任何时候都更加重要。
分析一直都很重要，但在当今环境下尤其必要。以下是一些主要原因：

Apple 的 MPP：Apple于 2021 年 9 月推出的邮件隐私保护 (MPP)使电 意大利 手机号码 子邮件营销人员无法访问跟踪数据来制定电子邮件策略。由于数据分析优先考虑不会被阻止的客户提交数据，因此对于希望更多地了解目标受众的电子邮件营销人员来说，它可以作为一种急需的解决方法。
进入 CRM 的数据比以往任何时候都多：每天有超过1.1 万亿兆字节的数据被创建 — 而且这个数字只会继续增长。随着越来越多的数据进入您的 CRM，其质量变得越来越难以维护。分析可以帮助您了解数据的当前状态，发现任何质量问题，并在大量数据有机会压垮您的 CRM 之前实施强大的数据质量计划。
大规模辞职：自 COVID-19 疫情爆发以来，工人以前所未有的速度辞职并转入新岗位。根据美国劳工统计局的数据，仅在 2022 年 2 月，就有 440 万美国人辞职，而 2 月最后一个工作日的职位空缺总数达到了创纪录的 1130 万个。
随着人们的角色发生变化（或完全离开劳动力队伍），他们的数据也会随之变化。无法跟上变化可能会对数据质量产生负面影响。在Validity 最近的一项研究中，79% 的 CRM 用户同意由于疫情，数据衰减有所增加。分析可以帮助您确定痛点所在，并调整数据管理方式，以免落后。

对数据进行分析如何帮助您维护其质量？
现在我们知道了什么是分析，让我们仔细看看它究竟如何帮助您保持数据质量。

识别错误
从营销活动效果不佳到销售预测不准确，低质量的数据会给整个公司带来各种问题。分析有助于识别导致数据质量下降和业务受损的错误，例如拼写错误的联系信息、缺失值、重复项、异常值和不必要的值。

96% 的 CRM 用户同意准确的 CRM 数据可以提高他们的转化率。通过利用这个机会修复任何错误并记录您发现错误的频率，您将能够提高数据质量，防止将来再犯同样的错误，并为您的业务取得成功奠定基础。