डेटा की सफाई क्यों महत्वपूर्ण है और आप डेटा सफाई प्रक्रियाओं और समाधानों को कैसे लागू कर सकते हैं?

खराब डेटा गुणवत्ता कई व्यापारिक नेताओं के लिए एक बढ़ती चिंता है क्योंकि वे अपने लक्षित लक्ष्यों को पूरा करने में विफल रहते हैं। डेटा विश्लेषकों की टीम - जो कि विश्वसनीय डेटा अंतर्दृष्टि का उत्पादन करने वाली है - अपना 80% समय सफाई और डेटा तैयार करने में खर्च करती है, और वास्तविक विश्लेषण करने के लिए केवल 20% समय बचा है। इसका टीम की उत्पादकता पर बहुत बड़ा प्रभाव पड़ता है क्योंकि उन्हें डेटा की गुणवत्ता को मैन्युअल रूप से सत्यापित करना होता है

कैसे इकाई संकल्प आपकी मार्केटिंग प्रक्रियाओं में मूल्य जोड़ता है

बड़ी संख्या में B2B विपणक - लगभग 27% - स्वीकार करते हैं कि अपर्याप्त डेटा के कारण उन्हें 10%, या कुछ मामलों में, वार्षिक राजस्व हानियों में और भी अधिक खर्च करना पड़ा है। यह स्पष्ट रूप से आज अधिकांश विपणक द्वारा सामना किए जाने वाले एक महत्वपूर्ण मुद्दे पर प्रकाश डालता है, और वह है: खराब डेटा गुणवत्ता। अधूरा, गुम या खराब गुणवत्ता वाला डेटा आपकी मार्केटिंग प्रक्रियाओं की सफलता पर भारी प्रभाव डाल सकता है। यह कंपनी में लगभग सभी विभागीय प्रक्रियाओं के बाद से होता है - लेकिन विशेष रूप से बिक्री

डेटा की शक्ति: कैसे अग्रणी संगठन प्रतिस्पर्धात्मक लाभ के रूप में डेटा का लाभ उठाते हैं

डेटा प्रतिस्पर्धात्मक लाभ का वर्तमान और भविष्य का स्रोत है। बोर्जा गोंजालेस डेल रेगुएरल - वाइस डीन, IE यूनिवर्सिटी के स्कूल ऑफ ह्यूमन साइंसेज एंड टेक्नोलॉजी बिजनेस लीडर्स अपने बिजनेस ग्रोथ के लिए एक मौलिक संपत्ति के रूप में डेटा के महत्व को पूरी तरह से समझते हैं। हालांकि कई लोगों ने इसके महत्व को महसूस किया है, उनमें से अधिकांश अभी भी यह समझने के लिए संघर्ष कर रहे हैं कि इसका उपयोग बेहतर व्यावसायिक परिणामों को प्राप्त करने के लिए कैसे किया जा सकता है, जैसे कि ग्राहकों में अधिक संभावनाओं को परिवर्तित करना, ब्रांड की प्रतिष्ठा बढ़ाना, या

डेडुप्लीकेशन: डुप्लिकेट ग्राहक डेटा से बचने या उसे ठीक करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

डुप्लिकेट डेटा न केवल व्यावसायिक अंतर्दृष्टि की सटीकता को कम करता है, बल्कि यह आपके ग्राहक अनुभव के साथ-साथ गुणवत्ता से भी समझौता करता है। यद्यपि डुप्लिकेट डेटा के परिणाम सभी द्वारा सामना किए जाते हैं - आईटी प्रबंधक, व्यवसाय उपयोगकर्ता, डेटा विश्लेषक - इसका कंपनी के विपणन कार्यों पर सबसे बुरा प्रभाव पड़ता है। जैसा कि विपणक उद्योग में कंपनी के उत्पाद और सेवा प्रसाद का प्रतिनिधित्व करते हैं, खराब डेटा आपके ब्रांड की प्रतिष्ठा को जल्दी से खराब कर सकता है और नकारात्मक ग्राहक को वितरित कर सकता है