什么是数据清理的最佳实践？

要将数据清理纳入您的工作流程，您需要根据既定的质量规则创建逐步的策略。我们收集了一些可能对您的公司有用的数据清理实践：

定期审计

为了保持数据清理的质量，定期检查公司中存在的所有数据库。重点关注以下步骤：

数据验证：检查所有信息，看看是否需要更新。纠正错误并删除重复记录。这将有利于公司的整体营销和销售活动。

系统评估：从批判的角度看待您正在使用的 CRM，并决定它是否满足公司的需求。审计是重新考虑当前系统并找到优化方法的完美机会。

实施新工具：如果您在保持适当的数据清理方面遇到问题，可能需要使用更多、更深入的解决方案来简化流程。这可能是用于自动化数据输入或分析的服务，以及用于数据保护的先进软件。

管理访问：出于安全原因，数据库应仅对特定员工可访问。在审计期间，您应该检查授权人员是否可以访问机密数据。

员工培训

所有与 CRM 数据交互的人都需要了解公司的核心数据清理价值。因此，提供定期培训，公开讨论仔细数据维护的重要性，并准备详细的流程描述，以便新员工可以轻松理解流程。应鼓励员工保持数据清洁并保持数据准确性。

数据清理

一些数据随着时间的推移变得不相关。例如，您可能不需要与不合作的公司的联系人。这些数据应根据数据保护的安全规范删除。

对于设备上剩余的数据，请使用经过认证的数据销毁解决方案，如 NSYS Data Erasure。它将提供安全、可靠且不可恢复的数据清理。

数据标准

这是数据清理中最关键的部分之一。为了确保数据的准确性，您需要制定收集数据的规则。决定您需要哪些信息（客户姓名、电话号码、电子邮件等），并为员工创建一种简单的填写方式。此外，如果在不同点收集相同类型的数据，所有数据都应以标准方式填写。

在这一点上，考虑您分析所需的数据非常重要。例如，您可能不需要了解客户的行业即可联系他们，但这信息对于您的营销活动可能很有用。因此，定义关键类别并标准化每个类别中数据的填写方式。

数据治理

尽管数据清理是每个与企业和客户信息交互的员工的责任，但应有一个人或团队负责这些过程。如果没有人负责实施最佳数据质量实践、员工培训、审计等，这些过程就不会发展。有效的数据治理框架是实现高质量数据清理的第一步。