Hvorfor datarensning er kritisk, og hvordan du kan implementere datarensningsprocesser og -løsninger

Dårlig datakvalitet er en stigende bekymring for mange virksomhedsledere, da de ikke når deres mål. Teamet af dataanalytikere – der formodes at producere pålidelig dataindsigt – bruger 80 % af deres tid på at rense og forberede data, og kun 20 % af tiden er tilbage til selve analysen. Dette har en enorm indflydelse på teamets produktivitet, da de manuelt skal validere datakvaliteten af

Kraften ved data: Hvordan førende organisationer udnytter data som en konkurrencefordel

Data er den nuværende og fremtidige kilde til konkurrencefordele. Borja Gonzáles del Regueral – vicedekan, IE University's School of Human Sciences and Technology Virksomhedsledere forstår fuldstændig vigtigheden af ​​data som et grundlæggende aktiv for deres virksomhedsvækst. Selvom mange har indset dets betydning, kæmper de fleste af dem stadig med at forstå, hvordan det kan bruges til at opnå forbedrede forretningsresultater, såsom at konvertere flere kundeemner til kunder, forbedre brandets omdømme eller

Fradrag: Bedste fremgangsmåder til at undgå eller korrigere duplikerede kundedata

Duplikatdata reducerer ikke kun nøjagtigheden af ​​forretningsindsigt, men det kompromitterer også kvaliteten af ​​din kundeoplevelse. Selvom konsekvenserne af duplikatdata står over for alle - it-ledere, forretningsbrugere, dataanalytikere - har det den værste indvirkning på en virksomheds markedsføringsoperationer. Da marketingfolk repræsenterer virksomhedens produkt- og servicetilbud i branchen, kan dårlige data hurtigt ødelægge dit brandomdømme og føre til at levere en negativ kunde

Datahygiejne: En hurtig guide til udfletning af data

En fletteudrensning er en afgørende funktion for forretningsaktiviteter såsom direct mail marketing og opnåelse af en enkelt sandhedskilde. Imidlertid mener mange organisationer stadig, at fusionsrensningsprocessen udelukkende er begrænset til Excel-teknikker og -funktioner, der gør meget lidt for at rette op på stadig mere komplekse behov for datakvalitet. Denne guide vil hjælpe forretnings- og it-brugere med at forstå sammenlægningsprocessen og muligvis få dem til at forstå, hvorfor deres teams ikke kan