Mengapa Pembersihan Data Sangat Penting dan Bagaimana Anda Dapat Menerapkan Proses dan Solusi Kebersihan Data

Kualitas data yang buruk merupakan kekhawatiran yang meningkat bagi banyak pemimpin bisnis karena mereka gagal memenuhi tujuan yang ditargetkan. Tim analis data – yang seharusnya menghasilkan wawasan data yang andal – menghabiskan 80% waktu mereka untuk membersihkan dan menyiapkan data, dan hanya 20% waktu yang tersisa untuk melakukan analisis aktual. Ini memiliki dampak besar pada produktivitas tim karena mereka harus memvalidasi kualitas data secara manual

Kekuatan Data: Bagaimana Organisasi Terkemuka Memanfaatkan Data Sebagai Keunggulan Kompetitif

Data adalah sumber keunggulan kompetitif saat ini dan masa depan. Borja Gonzáles del Regueral – Wakil Dekan, Sekolah Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Universitas IE Para pemimpin bisnis sepenuhnya memahami pentingnya data sebagai aset fundamental untuk pertumbuhan bisnis mereka. Meskipun banyak yang telah menyadari signifikansinya, kebanyakan dari mereka masih berjuang untuk memahami bagaimana hal itu dapat dimanfaatkan untuk memperoleh hasil bisnis yang lebih baik, seperti mengubah lebih banyak prospek menjadi pelanggan, meningkatkan reputasi merek, atau

Deduplikasi: Praktik Terbaik Untuk Menghindari atau Mengoreksi Data Pelanggan Duplikat

Data duplikat tidak hanya mengurangi keakuratan wawasan bisnis, tetapi juga mengurangi kualitas pengalaman pelanggan Anda. Meskipun konsekuensi dari data duplikat dihadapi oleh semua orang - manajer TI, pengguna bisnis, analis data - hal ini berdampak paling buruk pada operasi pemasaran perusahaan. Karena pemasar mewakili penawaran produk dan layanan perusahaan di industri, data yang buruk dapat dengan cepat merusak reputasi merek Anda dan menyebabkan pengiriman pelanggan negatif

Kebersihan Data: Panduan Cepat Untuk Pembersihan Penggabungan Data

Pembersihan gabungan adalah fungsi penting untuk operasi bisnis seperti pemasaran surat langsung dan mendapatkan satu sumber kebenaran. Namun, banyak organisasi masih percaya bahwa proses pembersihan penggabungan hanya terbatas pada teknik dan fungsi Excel yang sangat sedikit untuk memperbaiki kebutuhan kualitas data yang semakin kompleks. Panduan ini akan membantu bisnis dan pengguna TI memahami proses pembersihan penggabungan, dan mungkin membuat mereka menyadari mengapa tim mereka tidak bisa