Son varios los objetivos que se persiguen con una buena calidad de los datos. Analizziamoli:
A) Sì, primo, el principal objetivo de los proyectos de calidad de datos es aiutare a la compañía a interactuar con el cliente de una forma más eficiente y hacer que la experiencia del cliente sea lo más agradable factible.
Allo stesso tempo, un obiettivo parallelo es incrementar la retención y la lealtad de los clientes. Estos objetivos pertenecen al 100% al business. Lo cierto es que, si el cliente percibe una experiencia agradable, aumentará el ratio de retención y fidelización.
Allo stesso tempo, si esto se logra, la contraparte será poder comercializar cada vez más productos. Los indicadores clave del mercado en este aspecto son ARPU (entrate medie per utente), AMPU (margini medi per utente) e CHURN RATE (tasso di abbandono dei clienti).
Un altro obiettivo chiaro è convincere tutta l'azienda dei benefici di avviare un progetto di qualità dei dati. A quello scopo, un forte sponsor convinto dei risultati genererà fiducia e tempo per realizzarlo.
Finalmente, e come ultimo obiettivo, si tratta di trovare un software di qualità dei dati superiore sul mercato e un'azienda che spieghi con esperienza e conoscenza come portare a termine con successo il progetto.
A quello scopo, le soluzioni DQ offrono un ROI prevedibile e misurabile: l'eliminazione di anomalie, errori e duplicazioni nelle informazioni dei clienti. Allo stesso tempo, forniscono un'unica fonte di verità, pulita e arricchita per una visione unica dei clienti o dei prodotti in tutta l'organizzazione.
PowerData ha accumulato un'ampia conoscenza ed esperienza nelle migliori pratiche nel campo dei progetti di DQ. Certamente, abbiamo il know-how e la conoscenza che garantiscono il successo nell'implementazione di un CRM o di un DWH, cos'è la qualità dei dati.
Cosa vuole dai dati di buona qualità?
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Stabilisca obiettivi realistici e misurabili
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Allineare le aspettative di business e IT e in questo aspetto, confermare che la direzione generale sostiene il progetto.
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Comprendere il costo della scarsa qualità dei dati.
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Utilizzare una metodologia di miglioramento continuo
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Utilizzare un programma di implementazione per fasi
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Misurare il ROI
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