Tại sao dữ liệu sạch lại quan trọng trong triển khai CDP?

Để triển khai nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) hiệu quả, dữ liệu sạch là yếu tố không thể thiếu, đặc biệt trong bối cảnh chuyển đổi số và ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, quá trình xử lý và làm sạch dữ liệu lại không phải là điều dễ dàng. Bài viết này, Bizfly sẽ giúp bạn nhận diện rõ tầm quan trọng của việc làm sạch dữ liệu trong CDP, những yếu tố cần chú ý cùng với các bước thiết yếu để duy trì một cơ sở dữ liệu chính xác và hiệu quả.

Dữ liệu chính là chìa khóa để các thương hiệu hiểu và kết nối sâu sắc hơn với khách hàng, từ đó nâng cao khả năng giao tiếp và tạo ra cơ hội kinh doanh mới. Hiện nay, các doanh nghiệp đang nỗ lực làm cho dữ liệu trở nên dễ tiếp cận và đồng bộ hóa giữa các phòng ban để tối ưu hóa việc đổi mới, quản lý và sử dụng thông tin khách hàng. Tuy nhiên, mục tiêu này chỉ có thể đạt được khi nền tảng của nó là dữ liệu sạch, hỗ trợ cho các hệ thống hoạt động trơn tru.

Để triển khai Customer Data Platform - CDP thành công, việc cung cấp dữ liệu sạch là điều kiện tiên quyết. Dữ liệu sạch không chỉ giúp hệ thống hoạt động hiệu quả mà còn là yếu tố quan trọng trong việc huấn luyện trí tuệ nhân tạo, giúp các thuật toán đưa ra thông tin chính xác và an toàn. Chính vì vậy, làm sạch dữ liệu cần phải là một mục tiêu trọng tâm trong quá trình xây dựng và phát triển CDP.

Làm sạch dữ liệu là gì?

Làm sạch dữ liệu hay xử lý dữ liệu (Data Cleansing) là quá trình loại bỏ hoặc sửa chữa các lỗi trong dữ liệu, bao gồm dữ liệu sai lệch, không đầy đủ, trùng lặp, hỏng hóc hoặc không tuân thủ định dạng chuẩn. 

Quá trình này không chỉ phát hiện mà còn khắc phục các vấn đề trong dữ liệu, loại bỏ hoàn toàn những dữ liệu không chính xác. Nó đóng quan trọng trong chiến lược và quy trình quản lý dữ liệu tổng thể của tổ chức, giúp duy trì sự chính xác và nhất quán trong thông tin.

Có nhiều lý do khiến việc làm sạch dữ liệu trở nên cần thiết. Một trong số đó là khi dữ liệu được hợp nhất từ nhiều nguồn hoặc hệ thống khác nhau, thông tin dễ bị trùng lặp, nhầm lẫn hoặc hư hỏng. Đây là lúc dữ liệu có thể làm giảm giá trị và độ tin cậy của nó.

Dữ liệu "bẩn" có thể ảnh hưởng đến kết quả trong các hệ thống khác, dẫn đến thông tin không chính xác và gây sai lệch trong các quyết định dựa trên dữ liệu. Những sai sót này không chỉ làm giảm độ tin cậy của phân tích mà còn có thể tác động tiêu cực đến các chiến lược kinh doanh, từ việc tối ưu hóa quy trình làm việc đến hiệu quả quảng cáo.

Theo nghiên cứu từ Treasure Data, dữ liệu kém chất lượng có thể dẫn đến mục tiêu không chính xác, giảm hiệu suất công việc và lãng phí chi phí quảng cáo. Do đó, làm sạch dữ liệu không chỉ giúp duy trì sự chính xác trong các phân tích mà còn đảm bảo các quyết định dựa trên dữ liệu sẽ đạt hiệu quả cao nhất.

Các thuộc tính của một dữ liệu sạch

Một trong những thách thức lớn nhất trong quá trình làm sạch dữ liệu là khi dữ liệu bị phân tán trên nhiều kho dữ liệu khác nhau. Để áp dụng các tiêu chuẩn quản lý dữ liệu một cách chính xác, dữ liệu cần được tập trung vào một hệ thống duy nhất, chẳng hạn như nền tảng dữ liệu khách hàng hoặc các giải pháp quản lý dữ liệu tích hợp khác. 

Đặc biệt đối với các doanh nghiệp quy mô lớn hoặc những công ty xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ, dữ liệu thường bao gồm các dạng dữ liệu có cấu trúc, không cấu trúc và bán cấu trúc, khiến việc tích hợp và làm sạch trở nên phức tạp hơn rất nhiều.

Để đảm bảo dữ liệu sạch, các tổ chức cần theo dõi và đánh giá nhiều thuộc tính tiêu chuẩn của dữ liệu. Những tiêu chí này sẽ thay đổi tùy thuộc vào đặc thù của từng doanh nghiệp, chiến lược, khách hàng và ngành nghề. Một số thuộc tính quan trọng của dữ liệu sạch bao gồm:

• Độ chính xác: Mức độ khớp với giá trị thực tế của dữ liệu
• Độ hoàn thiện: Mức độ đầy đủ và bao quát của bộ dữ liệu
• Tính nhất quán: Mức độ đồng nhất của dữ liệu trong các hệ thống khác nhau
• Độ đồng nhất: Mức độ đồng đều của dữ liệu khi so sánh với các chuẩn mực và chỉ tiêu chung
• Tính hợp lệ: Mức độ tuân thủ các quy định và quy tắc của dữ liệu

Những yếu tố này đóng vai trò quyết định trong việc duy trì một hệ thống dữ liệu khách hàng chính xác và đáng tin cậy, phục vụ cho các quyết định chiến lược và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh.

Làm thế nào để làm sạch dữ liệu?

Có nhiều phương pháp và công nghệ khác nhau được áp dụng để làm sạch dữ liệu và sự lựa chọn phương pháp sẽ phụ thuộc vào loại dữ liệu mà doanh nghiệp cần quản lý. Để đảm bảo duy trì và kiểm soát chất lượng dữ liệu, dưới đây là các bước cơ bản giúp quá trình làm sạch dữ liệu được thực hiện một cách đều đặn và chính xác.

Bước 1: Xác định và xử lý dữ liệu thiếu

Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để phát hiện các giá trị thiếu hoặc null trong bộ dữ liệu. Loại bỏ các dòng hoặc cột có dữ liệu thiếu quá nhiều, đồng thời điền các giá trị thiếu bằng các phương pháp thống kê như giá trị trung bình, trung vị hoặc áp dụng các kỹ thuật mô hình dự đoán để thay thế.

Bước 2: Loại bỏ dữ liệu trùng lặp

Xác định và loại bỏ các bản ghi trùng lặp, bởi chúng có thể làm sai lệch kết quả phân tích và đưa ra quyết định không chính xác. Việc này giúp duy trì tính toàn vẹn và độ tin cậy của dữ liệu.

Bước 3: Chuẩn hóa định dạng dữ liệu

Đảm bảo rằng tất cả các định dạng dữ liệu đều nhất quán, chẳng hạn như chuẩn hóa định dạng ngày tháng (MM/DD/YYYY so với DD/MM/YYYY) và cách viết số (ví dụ: sử dụng dấu phẩy hoặc dấu chấm làm dấu phân cách thập phân). Định dạng đồng nhất giúp cải thiện tính chính xác của quá trình phân tích dữ liệu.

Bước 4: Sửa các giá trị không nhất quán

Phát hiện các sai lệch như lỗi chính tả, sự không đồng nhất trong cách viết tắt, hay sự khác biệt trong đơn vị đo lường. Chuẩn hóa các giá trị này thành một định dạng thống nhất hoặc sửa các lỗi để đảm bảo tính nhất quán và dễ dàng sử dụng.

Bước 5: Loại bỏ dữ liệu không cần thiết

Xác định và loại bỏ những dữ liệu không đóng góp vào mục tiêu phân tích. Việc này giúp giảm độ phức tạp của bộ dữ liệu, giúp phân tích dễ dàng và hiệu quả hơn.

Bước 6: Kiểm tra tính toàn vẹn của dữ liệu

Đảm bảo rằng tất cả các mục dữ liệu tuân thủ các quy tắc và hạn chế đã được xác định trước đó. Áp dụng các kiểm tra tính hợp lệ để duy trì chất lượng và độ chính xác của dữ liệu.

Bước 7: Ghi lại quá trình làm sạch dữ liệu

Ghi lại tất cả các bước và phương pháp đã sử dụng trong quá trình làm sạch dữ liệu để đảm bảo tính khả tái và để có thể tham khảo trong tương lai. Điều này cũng giúp bạn có thể giải thích chi tiết về lý do và cách thức thực hiện mỗi bước làm sạch khi cần thiết.

Những bước này không chỉ giúp duy trì chất lượng dữ liệu, mà còn hỗ trợ trong việc triển khai và quản lý CDP platform, từ đó cung cấp thông tin chính xác để đưa ra quyết định chiến lược và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng.

Quá trình làm sạch dữ liệu có thể được thực hiện với sự hỗ trợ của nhiều công cụ khác nhau, từ các ứng dụng phổ biến như Microsoft Excel, các thư viện Python như Pandas, cho đến những phần mềm chuyên dụng như OpenRefine. 

Trong Excel, bạn có thể tận dụng các hàm như TRIM, CLEAN và SUBSTITUTE để loại bỏ các ký tự không mong muốn và chuẩn hóa dữ liệu văn bản. Áp dụng những bước này một cách có hệ thống không chỉ giúp nâng cao chất lượng dữ liệu mà còn đảm bảo kết quả phân tích chính xác, đáng tin cậy, góp phần vào sự thành công lâu dài của chiến lược dữ liệu.

Việc duy trì dữ liệu sạch là yếu tố sống còn trong marketing hiện đại. Mặc dù ban đầu có thể không tạo ra sự chú ý lớn, nhưng đối với các CIO, CDO và CMO với cái nhìn chiến lược dài hạn, đây chính là ưu tiên hàng đầu. 

Dữ liệu bẩn không chỉ dẫn đến sự dư thừa, lãng phí tài nguyên mà còn ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động và chất lượng quyết định. Vì vậy, đầu tư vào quy trình làm sạch dữ liệu không chỉ là một bước đi cần thiết mà còn là chiến lược cốt lõi để doanh nghiệp có thể phát triển bền vững và đạt được thành công trong môi trường kinh doanh ngày nay.

Trong bối cảnh nền tảng dữ liệu khách hàng ngày càng trở nên quan trọng, cả thị trường CDP Vietnam và thế giới thì việc duy trì chất lượng dữ liệu chính là chìa khóa để tối ưu hóa các chiến lược cá nhân hóa và cải thiện trải nghiệm khách hàng, từ đó gia tăng sự hài lòng và trung thành.

Đón đọc thêm các bài viết chia sẻ kiến thức về CDP customer data platform được Bizfly chia sẻ mỗi ngày tại Martech Blog.