Quản lý chất lượng dữ liệu luôn là một thách thức đối với bất kỳ doanh nghiệp nào. Các khách hàng của Salesforce, nền tảng CRM hàng đầu cũng đã từng gặp phải tình trạng như vậy. Quá trình này bắt đầu từ việc người dùng thiếu tin tưởng tính tin cậy dữ liệu, gây cản trở năng suất làm việc và suy giảm chất lượng dữ liệu khi họ không tích cực cập nhật bản ghi. Điều hãng làm ở đây là kiểm soát Salesforce Data Quality và chấm dứt tình trạng này càng sớm càng tốt.
Làm sạch dữ liệu thường không phải là công việc yêu thích của người dùng. Điều này khá dễ hiểu đối với các tổ chức, doanh nghiệp đang phát triển. Họ tập trung những nỗ lực của mình trong các hoạt động họ coi là quan trọng hơn, chẳng hạn như sản phẩm/dịch vụ hay trải nghiệm khách hàng. Theo thời gian, các tổ chức sẽ bị lấp đầy bởi dữ liệu xấu, các trường không được sử dụng cùng những thành phần làm chậm quá trình tải trang.
Việc làm sạch, quản lý chất lượng dữ liệu có thể rất tốn thời gian có thể còn khá mới mẻ với nhiều người dùng. Vì vậy mục tiêu của bài viết này là định hướng quản lý Salesforce Data Quality hiệu quả, đồng thời cung cấp kiến thức về quy trình thiết lập và duy trì chất lượng dữ liệu. Từ đó, người dùng có thể bắt đầu thiết lập các thói quen hữu ích ngay từ bây giờ.
Các chỉ số đo lường Salesforce Data Quality
Nắm bắt tình trạng chất lượng dữ liệu hiện tại của doanh nghiệp là yếu đầu tiên và then chốt giúp nhà quản trị kiểm soát dữ liệu của mình. Các ranh giới không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu về các mức độ trong đo lường chất lượng dữ liệu, mà còn đánh giá được những nỗ lực doanh nghiệp đã bỏ ra.
Tìm hiểu thêm: Quản lý rủi ro dữ liệu với Salesforce
Dưới đây là một số chỉ số đo lường Salesforce Data Quality phổ biến doanh nghiệp có thể tham khảo và tương ứng áp dụng cho doanh nghiệp của mình:
| Chỉ số đo lường | Mô tả giải thích | Ví dụ minh họa |
| Tính đầy đủ | Tỷ lệ bản ghi thực tế có sẵn so với bản ghi tiềm năng, hoặc giá trị thực tế trên mỗi bản ghi. | 100% khách hàng của bạn có hồ sơ trong cơ sở dữ liệu. Trong đó, 80% các trường bắt buộc được điền vào một bản ghi. |
| Tính duy nhất | Tránh các bản ghi trùng lặp. Các bản ghi chỉ nên tồn tại một lần trong thế giới thực và được ghi lại một lần trong cơ sở dữ liệu. | Dữ liệu của công ty A nên được đại diện bởi một bản ghi nhất định, thay vì có dữ liệu trùng lặp làm hai bản ghi tài khoản riêng biệt. |
| Tính kịp thời | Cần trả lời câu hỏi: Dữ liệu tại một thời điểm có phản ánh kịp thời thực trạng hiện tại tại cùng thời điểm đó không? | Khi một nhân viên bán hàng chỉ nhập ghi chú cuộc họp của mình vào cuối mỗi tuần, dữ liệu không đại diện cho những ngày trong khoảng thời gian đó (vì có độ trễ). |
| Tính hợp lệ | Tuân theo cú pháp định nghĩa, nguyên tắc cụ thể và được sử dụng cho mục đích đã dự định. | Địa chỉ email có cú pháp local-part@domain.
Cả local-part và domain đều đạt dựa trên nguyên tắc cụ thể. |
| Tính chính xác | Dữ liệu mô tả chính xác các thông tin trên thực tế, trong thế giới thực. | Nếu dữ liệu khách hàng tiềm năng của bạn bị sai lệch thông tin về nghề nghiệp, độ tuổi, chức vụ… so với thực tế, dữ liệu của bạn là không chính xác. |
| Tính nhất quán | Dữ liệu có đại diện cho thế giới thực, ngay cả trên các cơ sở dữ liệu nền tảng khác nhau của doanh nghiệp bạn không? | Nếu hệ thống CRM của bạn cho biết khách hàng sinh năm 1981, nhưng hệ thống Thương mại điện tử của bạn lại cho ra giá trị là 1980. Như vậy dữ liệu không nhất quán. |
Quy trình kiểm soát và duy trì Salesforce Data Quality
Chất lượng dữ liệu cần được xem xét trong toàn bộ vòng đời hoạt động của doanh nghiệp. Nếu chất lượng giảm dần theo thời gian, nó sẽ ảnh hưởng đến mọi khía cạnh của hoạt động trong tổ chức. Chính vì vậy, quá trình duy trì Salesforce Data Quality đòi hỏi sự kiên trì và liền mạch trong mọi hoạt động và trong giai đoạn phát triển của tổ chức.
Những bước đầu tiên trong quy trình quản lý chất lượng dữ liệu
Xây dựng quy tắc căn bản về Data Quality là yếu tố then chốt kiểm soát chất lượng dữ liệu. Mỗi quy tắc có thể được định nghĩa đơn giản bởi một tuyên bố bằng ngôn ngữ thông dụng, xác định một số thuộc tính về dữ liệu doanh nghiệp đang sử dụng.
Lấy ví dụ về trường “Trạng thái hôn nhân”. Tại đây, giá trị dữ liệu có thể là Độc thân, Đã kết hôn, Góa vợ/chồng hoặc Ly hôn. Trường này được thiết lập bắt buộc, không được bỏ trống và người dùng phải chọn một trong các giá trị khi nhập khách hàng mới.
Tuy nhiên, người dùng sẽ cần xác định các quy tắc riêng và cụ thể cho tổ chức của mình, cũng như cách họ muốn dữ liệu được thể hiện trong hệ thống. Dưới đây sẽ là quy trình chi tiết giúp doanh nghiệp có thể tham khảo để kiểm soát và duy trì chất lượng dữ liệu của mình.
Mô hình trên mô tả sơ lược các bước cơ bản mà nhà quản trị cần thực hiện như một phần của quy trình kiểm soát chất lượng dữ liệu. Hãy cùng đề cập tới các bước liên quan và luôn nhớ rằng: Quản lý dữ liệu là trách nhiệm của mọi người, do đó hãy luôn phân bổ nhiệm vụ đồng đều và hợp lý cho từng thành viên trong tổ chức.
- Thiết lập hồ sơ (Profile): Tại bước này, quy tắc chất lượng dữ liệu được thiết lập với các tuyên bố bằng ngôn ngữ đơn giản, định nghĩa một số thuộc tính về dữ liệu doanh nghiệp đang sử dụng.
- Dọn dẹp dữ liệu (Cleanse): Với bước này, doanh nghiệp cần đảm bảo “dọn dẹp” những dữ liệu trùng lặp, không chính xác, xấu, hay những dữ liệu bị thiếu hoặc không liên quan.
- Chuẩn hóa dữ liệu (Standardise): Quá trình chuẩn hóa giúp tạo quy ước đặt tên và đặt ra tiêu chuẩn dữ liệu, thực thi bằng các quy tắc xác thực và danh sách chọn lọc. Dữ liệu được chuẩn hóa cũng đồng nghĩa với việc đào tạo người dùng làm quen với quy tắc và thống nhất trải nghiệm.
- Ghép nối & Hợp nhất (Match & Merge): Trong giai đoạn này, nhà quản trị cần tạo ra bàn ghi giá trị, so sánh, ghép nối và hợp nhất các bản sao (nếu cần). Quá trình này đòi hỏi người dùng cần xem xét các nguyên tắc Quản lý dữ liệu trong doanh nghiệp để đảm bảo tuân thủ quy tắc và không bỏ sót hay tạo ra dữ liệu trùng lặp.
- Giám sát (Monitor): Thiết lập quy trình và kiểm soát chúng để đo lường và kiểm soát chất lượng dữ liệu trong từng hoạt động đang diễn ra.
Hãy luôn nhớ rằng, đây là một quá trình liên tục và lâu dài. Do vậy, các doanh nghiệp hãy kiên trì và kiểm soát thường xuyên để thu về chất lượng dữ liệu đạt chuẩn, hỗ trợ hoạt động vận hành và ra quyết định.
Salesforce Data Quality: Đo lường, giám sát chất lượng dữ liệu
Nền tảng Salesforce và hệ sinh thái của hãng có thể cung cấp các thiết lập hệ thống và hỗ trợ khách hàng duy trì chất lượng dữ liệu của doanh nghiệp mình.
Báo cáo và giám sát chất lượng dữ liệu
Data Quality Analysis Dashboards cung cấp một loạt các bảng điều khiển được cấu hình sẵn và bằng cách tận dụng các trường tùy chỉnh trên nhiều đối tượng chuẩn, bạn có thể đo lường chất lượng dữ liệu và ghi lại mức độ hoàn thiện. Các bảng điều khiển này giúp khi lập hồ sơ dữ liệu để hiểu quy mô của bất kỳ vấn đề nào về chất lượng dữ liệu và cũng có thể được sử dụng để giám sát liên tục.
Quy tắc xác thực dữ liệu
Có thể sử dụng các quy tắc xác thực để đảm bảo một trường sẽ gồm các giá trị bắt buộc. Tất nhiên, trong một số trường hợp, người dùng cũng cần cân nhắc tới việc thêm một hàm đánh giá vào quy tắc.
Hoạt động này cho phép sử dụng cài đặt tùy chỉnh để bỏ qua các quy tắc xác thực trong các trường hợp cụ thể, là ngoại lệ. Đặc biệt nếu doanh nghiệp bạn sở hữu khối lượng dữ liệu lớn, thì việc xác lập quy tắc sẽ khiến cho quá trình quản lý dữ liệu trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.
Tìm hiểu thêm: Quản lý dữ liệu khách hàng hiệu quả với CDP
Làm sạch dữ liệu và xác thực nâng cao
Doanh nghiệp khi muốn xác nhận dữ liệu thực sự hợp lệ hay không, AppExchange là một sự lựa chọn hoàn hảo. Tại đây, các sản phẩm đối tác của Salesforce có thể thực hiện xác minh địa chỉ, email, ngân hàng… cho dữ liệu người dùng doanh nghiệp.
Các giải pháp này có xu hướng hoạt động tương tự nhau. Trong đó, một ứng dụng được cài đặt vào tổ chức để tra cứu dữ liệu có thực sự liên quan trong các giải pháp đám mây hay không. Công nghệ thông minh này sẽ tiết kiệm thời gian, nỗ lực cho doanh nghiệp khi hầu hết nền tảng đều cho phép người dùng xác minh hàng loạt. Đây sẽ là bước đệm tuyệt vời cho giai đoạn làm sạch dữ liệu.
Quản lý và loại bỏ dữ liệu trùng lặp
Salesforce Data Quality có chức năng quản lý trùng lặp và cung cấp cho người dùng những cảnh báo đơn giản về các bản ghi không đạt chuẩn, hay ngăn chặn việc nhập bản ghi trùng lặp từ bước tuyển chọn dữ liệu đầu vào.
Tùy thuộc vào đặc điểm kinh doanh của doanh nghiệp mà một số tổ chức có thể cần tớ bản sao hồ sơ. Vì vậy, hãy đảm bảo rằng doanh nghiệp của bạn có thể quản lý, dự phòng rủi ro và xác thực, lưu trữ đầy đủ các bản ghi trong quy trình kinh doanh của mình.
