目次
重要ポイント
- データ検証は、データ駆動型の文化を構築するのに大いに役立ちます。
- 多くの場合、信頼できるデータは企業にとって最も価値のある資産であり、顧客体験を向上させ、収益を促進する洞察を提供します。
- 質の悪いデータは、リソースを浪費するだけでなく、多くの場合、チームがその検証に何時間も費やすことを意味しますが、信頼を損ない、イノベーションを妨げます。
- データ検証やその他の手法を積極的に使用することで、「データの減衰」に対処し、顧客に影響が及ぶ前に他の問題を防ぐことができます。
企業は、組織にとって重要な意思決定を行うために、高品質のデータに依存しています。 データが正確かつ完全でない場合、エンド ユーザーはデータを信頼せず、データの使用が制限されます。 データ検証は、データ チームがデータの品質を維持するのに役立つ一連のプロセスと手法です。 それでは、企業やデータ チームにとってデータ検証が重要である理由を詳しく見ていきましょう。
データ検証により、企業はデータを信頼しやすくなります
企業がデータを信頼しない場合、データを使用することに消極的になり、データを提供するアナリスト/エンジニアを信頼します。データが不正確で、無効で、役に立たなくなったとき、人々はデータを信頼しなくなります。ほとんどの企業にとって、信頼の欠如は一晩では起こりません。不適切なツール、不適切に管理されたプロセス、人為的ミスは、時間の経過とともに、企業がデータの運命を失っている要因の一部です。
そして、それは多くの点で大きな損失です。
1 つは、信頼できるデータ (「優れたデータ」) は、多くの場合、組織の最も貴重な資産であり、競合他社から際立って収益を促進するのに役立つ洞察を提供します。
対照的に、不良データは会社のリソースを浪費します。たとえば、メーリング リストのアドレスの 4% が不正確であるため、企業は配信不能メールに年間 180,000 ドルを浪費しています。
不良データは、多くの場合、組織が自分でデータを掘り起こそうとするのにより多くの時間を費やすことを意味します。data-axle.comによると、営業担当者はリードの調査に時間の 20% を費やしています。もし時が金なりなら、それは悪いデータのおかげで多くのお金が無駄になっている. さらに悪いことに、悪いデータは従業員の信頼を損なう可能性があります。
「データの劣化」との戦い
特に時間が経つにつれて、良いデータは貴重であり、手に入れるのは困難です。時間の経過とともにデータ品質を維持するのが難しいのはなぜですか? 時間の経過とともに、データは減衰し始めます。データの劣化とは、かつては正確だったデータが現在では古くなっていることを意味します。ユーザーのアドレスが変更されたために、それが古くなっている可能性はありますか? それとも、既存のユーザーの大多数にとって現在不完全なユーザーの新しいデータ フィールドを収集し始めたのでしょうか? 組織でどんなに優れたプロセスを導入していても、データの減衰は発生します。
ただし、データを検証することで、組織がデータの劣化によって発生する可能性のあるエラーを減らすことができます。完璧なソリューションではないかもしれませんが、データが欠落している、不完全である、一貫性がない、不正確な場所を特定します。データは時間の経過とともに変化し、最新の情報が含まれていることを確認するためにウェアハウスで常に更新する必要があるため、クライアントまたは処理状態でのデータ検証は減衰には役立ちません。潜在的なニーズに基づいて顧客への広告、電子メール、および電話をターゲットにすることができるため、時間の経過とともにデータを検証することで、より優れたカスタマー エクスペリエンスが作成されます。組織内で失われる可能性のある信頼を取り戻し、データの検証を開始します。
データ検証はエンジニアの信頼を築きます
データ検証は組織全体に影響を与えると述べましたが、組織内のエンジニアにどのような影響を与えるのでしょうか? まず第一に、データ ワーカーは経営陣よりも組織のデータの品質に自信がなく、データ ワーカーのわずか 31%しかデータの品質に自信がありません。
エンジニアが自社のデータに自信を持つことが重要なのはなぜですか?
エンジニアがデータに自信を持てば、データが正確であることを心配したり関係者に示したりする時間が減ります。データが以前に間違っていた場合、ほとんどの場合、エンジニアは「これが正しい理由を証明してください」と言われます。しばらくすると、これは古くなり、エンジニアの時間は、製品や機能に価値をもたらす他のエンジニアリング タスクの完了に費やすことができます。
データの品質に対する信頼を取り戻すために、エンジニアは何ができるでしょうか?
エンジニアは、データ検証プロセスをまとめて、データが正確かつ完全であることを確認できます。テストの際に後付けされたり、完全に無視されたりすると、データはテストされ、ソフトウェア開発ライフサイクルの一部になりました。データは、開発プロセスにおいて第一級の市民と見なすことができ、コードベースと一緒にテストおよび検証できます。
エンジニアにとってデータ検証が重要なのはなぜですか?
企業がデータ駆動型のアプローチを採用するようになったため、データの正確性と完全性は、10 年前よりも組織にとってはるかに重要になっています。当時は、サンプリングされたデータとシンプルなダッシュボードが普通で、ほとんどの組織にはデータ チームがありませんでした。
データ エンジニアは、データ テストの概念をどこで学びましたか?
テストの概念は、ソフトウェア エンジニアリングの分野でしばらく前から存在していました。開発者はテストの利点を享受し、ソフトウェア開発ライフサイクルにおいてテストがどれほど価値があるかを完全に理解しています。
効果的なデータ検証プロセスにより、チームはデータが最新であることを確認できます。チームはこれまで以上に迅速に作業を開始でき、不正確なデータ コスト エンジニアの頭痛の種の数を制限できます。データをテストしてその正確性を信頼すると、データへの影響を気にせずにコードを変更できるという自信が持てます。
データの検証は事後対応ではなく積極的に行う必要があります
ほとんどのデータ チームとエンジニアは事後対応型のデータ検証手法に依存しており、検証が後回しになってしまうため、データ検証の実装は困難です。したがって、エンジニアやアナリストは、問題がエンドユーザーに届く前に問題を把握するための積極的なアプローチを取るのではなく、データによって引き起こされた問題に対応します。これは何もないよりはましですが、それでもデータチームがデータ検証が組織にもたらすメリットを活用することはできません。
データ検証に積極的なアプローチを採用することで、組織は組織全体で理解できる有用なデータを提供できます。タイプ セーフ、スキーマ化、単体テストなどのプロアクティブなデータ検証手法を適切に適用すると、データが正確かつ完全であることを確認できます。これらの手法により、エンジニアは、最初に不良データの原因となった問題を取り締まることができます。以前は発見に数日または数週間かかっていた不正確で不完全なデータは、プロアクティブなデータ検証アプローチを採用することで回避できるようになりました。
データ検証の重要性
データ検証により、後で不良データを消去する時間を短縮できます。アナリストやエンジニアは、悪いデータのクリーニングに 1 日の時間を無駄にする可能性があり、その代わりに、データが改善されていれば製品の改善にその時間が費やされた可能性があるため、企業は収益を失う可能性があります。矛盾やエラーを見つけるためにデータを掘り下げるのは煩わしく、関係者全員の時間を無駄にします。
データ検証は、エンジニアがデータをテストして、ウェアハウス内の不良データの量を減らすのに役立ちます。データ検証を最大限に活用するには、組織はデータを検証するための共同アプローチを取る必要があります。データはチームスポーツであるため、最高品質のデータを確実に生成するには、全員が協力する必要があります。なぜチームスポーツなの？データの検証は特定の時点で行われるわけではありません。これは、データ ライフ サイクルの複数の時点で行うことができ、データ チームの全員が協力してデータが正しいことを確認する必要があります。
まとめ
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EC-CUBEを運営する通販業者がAmplitudeを使ってデータ検証を行う際の重要なポイントを5つ
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ユーザーがどの程度サイトやアプリと関わっているかを把握することで、改善点を見つけやすくなります。 - コンバージョン率の最適化
購入や登録などの目標に至るまでの流れを分析し、最適化を行います。 - ユーザーセグメント分析
異なるユーザーグループの行動や傾向を比較し、ターゲットに合った施策を展開します。 - 効果的なマーケティング施策の検証
広告やプロモーションがユーザー行動にどのような影響を与えているかを分析し、ROIを最大化します。 - ユーザーフィードバックの収集と分析
ユーザーからのフィードバックや評価を収集し、製品やサービスの改善に役立てます。
Amplitudeを用いたデータ検証をマスターし、EC-CUBEでの成功を確実なものにしましょう。ご質問やサポートが必要な場合は、お気軽にお問い合わせください。
それでは、成功を祈っております！
