在继续阅读本文的其余部分之前，请花点时间登录 CRM 或打开数据列并扫描数据列。
看起来像这样吗？
数据阶梯
如果这是一个响亮的是，你有一个糟糕的数据危机，你的企业有作出错误的决定的风险，如果你继续使用这些数据。
等。在你召集 IT 或营销主管并追究他们责任之前，我希望您再进行反思和思考。
您的团队已经意识到了这个问题。他们每天都在使用这些数据。您的初级销售或营销代表可能实际上是在电子表格上修复此数据
如果这是这种情况，您的团队在操作上效率不高，并且没有配备正确的数据准备软件。更糟糕的是，他们根据直觉和口吃来修复数据，而不是根据既定标准。修复充其量只是肤浅的。他们无法删除上述重复项或验证地址或合并不同数据以获得急需的见解。
是时候和他们坐下来了解问题，以及如何为他们提供资源、自助服务数据准备工具和领导力支持。
继续阅读这篇文章，我会告诉你如何。
1. 评估和确认不良数据问题
救赎的第一步从发现开始！
好吧，有点戏剧性，但你知道这一点。
你无法解决你不知道的问题。如果数据错误，您的团队会知道，但他们不知道问题的全部影响。在极少数情况下，即使他们知道，他们也没有正确的工具来解决问题。如果他们不能解决这个问题，他们会学会忽略它。
结果是什么？令人尴尬的错误。惹恼客户。运营效率低。
您如何知道什么是不良数据？简单。
具有以下问题的任何数据都是错误数据（再次参考上图）：
- 不完整的信息：缺少电话号码、邮政编码、标题、姓名等。
- 不准确的信息：拼写错误的名称、拼写错误、缩写、错误标题等。
- 无效信息：不存在或未验证的联系人数据。
- 重复信息：一个实体的记录重复多次。
- 不同的信息：同一实体的不同版本或记录以不同的方式存储在不同的系统中。例如，在 ERP 中，是约翰·史密斯。在 CRM 中，它是 John.S。
头痛了吗？是的，坏数据对你这样。想象一下，每天必须清理这些数据！
坏数据会产生连锁反应，直到影响其业务目标，公司才会意识到。因此，在采取任何补救措施之前，请尝试了解问题的范围和来源、问题对日常操作的影响以及您的团队如何处理问题。
2. 了解数据准备过程
在使用数据之前，必须准备数据 – 这意味着，必须修复拼写错误，必须对齐格式（街对 str vs ST），删除重复项，并且必须合并任何不同的数据。
根据定义，数据准备是将清理、组织和将数据转换为可用于数据预期目的的格式的过程。
此清理过程以多种方式执行。使用数据仓库的公司使用 ETL – 提取、转换、加载，使这些数据有资格获得见解和分析。
然而，近年来，数据准备已经超过ETL。虽然有许多原因，但一个关键原因是 ETL 过于复杂，过于过时，无法管理现代数据需求。此外，ETL 高度受 IT 部门的专业知识限制，因此业务用户无法处理其数据。
如果您想知道为什么 IT 团队不应处理业务数据，以下是《哈佛商业评论》的摘录，很好地解释了原因。
“数据生命周期中最重要的两个时刻是数据的创建时刻和使用的时刻。这些时刻大多不发生在 IT 中。当销售人员注册新客户时，它们出现在战壕中;在中层管理中，作为一个群体努力去理解和提高市场份额;在分析组中，当数据科学家寻求大数据的新发现时;在高管的办公室，当她工作的数字，以决定是否现在是增加工作人员的时间。数据真正有趣和重要的时刻发生在业务中，而不是 IT 中。
托马斯。C.，哈佛商业评论
如果您仍希望详细了解谁负责数据质量，我在此详细介绍了这一点。
如今，数据准备是通过专用工具完成的，这些工具允许业务用户清理、组织和转换其数据[无需依赖 IT 团队]。
输入自助服务数据准备工具。
3. 什么是自助服务数据准备工具？
有数据准备。
然后是自助服务数据准备。
两者的区别只是您选择的工具的问题。
有一些数据准备工具要求用户了解特殊的编程语言（例如 SAP）或具备关系数据库的技术知识。这些工具再次设计为 IT 用户在大型复杂数据库中工作。
另一方面，自助服务数据准备工具是为每个人设计的。您可以是业务用户、数据分析师、IT 专家，您仍可以使用这些工具充分利用您的数据您无需任何编程语言或技术知识来使用这些工具，这就是为什么这些工具非常适合业务用户。
4. 那么这些工具做什么，为什么业务用户需要它们？
这些工具执行复杂的数据准备功能时，几乎不大惊小怪。但让我说一下。
自助服务准备工具将允许用户：
1.分析和评估数据质量：您如何知道数据列中的错误百分比？例如，在一千条记录中，您如何确定其中有多少条具有基本问题，如姓名和数字中的不可打印字符？或者有多少是重复的？不能使用 Excel 执行此级别的详细分析。数据分析有助于查看数据质量的状态。您将知道数据质量有多好或有多差。
数据阶梯
2.清理和标准化数据：圣洁。很难清除凌乱的数据，在 Excel 上尝试这样做更加困难。自助服务工具允许用户只需单击几下即可清理和标准化数据。无需编码。无需特殊的业务规则。这些工具通常内置了标准，因此用户必须做的只是做出正确的选择来启动清理过程。
3. 查找隐藏深度的重复项并删除它们：重复是分析和见解缺陷背后的主要原因。例如，使用三个不同的电子邮件 ID 或电话号码注册您网站的用户将导致重复。自准备工具还附带了数据匹配功能，允许您在数据集之间、数据集之间和数据集内匹配数据以提取重复项。模糊匹配算法，如Levenshtein距离（或编辑距离）、达米劳-莱文斯泰因距离、雅罗-温克勒距离等，用于在没有精确匹配的数据集之间返回高匹配结果。
4. 合并数据源以进行数据丰富：营销、销售和其他面向客户的团队始终需要组合各种客户数据，以便获得 360 个客户视图。假设团队希望将社交媒体数据添加到客户的主要联系人数据集中虽然这是一个看似简单的示例，但需要数天时间才能完成。使用工具，用户可以在一个平台上完成所有这些操作，根据需要合并和丰富数据。
5. 创建单一真相源：平均组织连接到超过 461 个应用。您有您的 CRM 数据、社交媒体、网站、移动登录等。所有这些都提供了客户的不同视图。因此，每当您想要了解客户与组织的旅程时，您都必须单独评估每个部分。这就是为什么今天公司正在努力通过合并来自多个来源的数据来实现单一来源的真理。自我准备工具将允许业务用户使用这些多个数据集，并创建一个真实来源，帮助他们获得客户旅程的关键见解。
这只是这些工具的能力的简要概述。随着公司处理更复杂的数据，ETL 流程将被替换。Sefl 服务数据准备工具是未来。它们消除了对 IT 的依赖关系。它们使业务用户能够管理数据。它们便于集成多个数据源。最重要的是，它们帮助公司轻松实现数据质量目标。
结束
有 101 个理由可以赋予业务用户使用此工具，但关键是客户数据变得越来越复杂，需要的不仅仅是基本的 ETL 流程才能理解。培训业务用户处理这些数据、准备和管理这些数据以进行关键业务操作，这才是正确的。