4 saker som långsamt (men säkert) förstör dina data

4 sätt som din datakvalitet kan komprometteras

Du kör en kampanj, och dashboarden lyser upp som en julgran.

Allt verkar fungera perfekt förutom… Försäljningen. Den rör sig inte.

Hur kan det vara om allt 'fungerar'?

Detta händer ofta, och anledningen till att du inte vet om det är att ingen gillar att erkänna det. Det finns ganska många anledningar till att detta kan hända, men ingen av dem handlar om felaktiga data. Data är korrekta, de berättar bara inte vad du tror att de berättar.

Ta några minuter, så går vi igenom några av de frågor som kan orsaka detta dilemma.

Vad som påverkar dina data utan att du märker det

Siffrorna på din dashboard ser så prydliga och perfekta ut, det är nästan hjärtskärande att erkänna att det du ser inte är verklighet. Det du ser är mätningar av verkligheten, och problemet med mätningar är att de alltid utelämnar vissa saker.

Saken är den, du har data, visst. Men förstår du verkligen dem? Förmodligen inte.

Här är fyra av de vanligaste anledningarna till 'varför' allt detta händer.

1. Siffror är inte allt

I sig själv är ett råtal (en datapunkt) bara ett nummer. Det är i stort sett värdelöst.

Bara för att du kan se att försäljningen har minskat med 15% sedan förra tisdagen betyder inte att du kan fixa det eller veta varför det hände. Ditt instinkt säger dig att ta reda på vad som är fel; kanske har webbplatsen strulat, kanske fungerar dina annonser inte så bra... Du vet inte, och det är precis poängen.

Den där 15% kommer inte att berätta för dig om din största konkurrent lanserade en rea just den dagen förlusten inträffade. Den där 15% kommer inte heller att berätta för dig att mer än hälften av din vanliga kundbas inte arbetade den dagen på grund av en lokal helgdag eller ett lokaliserat strömavbrott som varade i 4-5 timmar.

Det är sådana saker, som du förlitar dig på för att bygga en effektiv affärsstrategi, som inte kommer fram enbart baserat på ett råtal.

Så användbar som din dashboard är, visar den bara resultatet, inte orsaken, så vad gör du? Du drar slutsatser eftersom du vill fixa saker så snabbt som möjligt.

Tyvärr kan du bara gissa om du arbetar med noll kontext kring de siffrorna.

2. Saker utanför din kontroll som fortfarande påverkar dina data

Vissa siffror förändras på grund av något du gjorde eller inte gjorde.

Andra förändras på grund av saker du har absolut ingen kontroll över, som vädret. En storm kommer från ingenstans, och din butik står tom eftersom gatorna är tomma. Om du bara tittar på vad siffrorna visar ser det ut som om ditt företag är för långsamt, men det är inte sanningen.

Du hanterar något som du inte spårar, och det är det. I det här fallet kan en väder-API vara en livräddare eftersom det skulle möjliggöra för dig att lägga in korrekt väderrelaterad data i din programvara, vilket i sin tur skulle göra att du kan förbereda dig bättre när det behövs.

Men vädret är inte den enda faktorn utanför din kontroll; trafik, helgdagar, lokala evenemang, förändringar i årstider, allt spelar en roll, och dina interna data visar inget av det.

3. Dina data är inte så aktuella som de ser ut

'Live' och 'real-time' är problematiska termer eftersom de får dig att tro att du ser vad som händer just nu. Men det gör du inte. I bästa fall tittar du på vad som hände för några minuter sedan eftersom systemen inte kan synkronisera i ljusets hastighet.

Data går från ett verktyg till ett annat i batcher, och när du ser det på din skärm är det inte längre så aktuellt som du tror.

Du kanske säger att några minuters fördröjning inte är världens undergång. Och ja, det är det inte. Men anledningen till att du skulle vilja ha detta i åtanke är att även små fördröjningar kan få dig att reagera på fel sätt.

Tidsluckor förstör vad du tror händer just nu, så medan du tror att du fattar beslut baserat på aktuella faktorer, gör du det inte.

4. Människor har en större påverkan på data än du tror

Den obekväma sanningen är att så snart människor är involverade, förändras data.

Många människor antar att eventuella problem med data måste vara tekniska, och de glömmer att se på sitt eget team som källan till röran. Team tenderar att fokusera endast på KPI:er som de spårar och ignorera allt annat.

Som du säkert kan förstå vid det här laget, är det långt ifrån idealiskt.

Här är ett snabbt exempel för att förklara detta:

Låt oss säga att någon har angett en kundadress i 5 olika format eftersom de inte kunde hitta rätt alternativ i rullgardinsmenyn. Är det ett systemfel? Absolut inte, det är bias och inkonsekvens, och dashboarden kommer inte att varna dig om det.

Kom ihåg att data också speglar beteende, inte bara system. Vi vill alla ha rena data, men för att ha det måste vi titta på hur människor interagerar med dem.

Slutsats

Det skulle vara bra om data kunde explodera i lågor eller skrika blodig mord när de blir förstörda, men det händer inte. Det är liksom bara... Driver. Lite här, lite där, och du har fått ett nummer som inte betyder något eftersom det inte är korrekt.

När du ser på allt detta som artikeln pratade om på egen hand, är det allt (ärligt talat) ganska tråkiga saker.

Det är inte dramatiskt. Inte heller skrämmande eller spännande. Men vad händer när du summerar allt detta?

Då skulle något skrämmande hända – du skulle fatta 'avgörande' affärsbeslut baserat på siffror som inte har någon mening.

Och den mest skrämmande delen?

Du kommer inte ens att veta det.