ಕಡಿತ: ನಕಲಿ ಗ್ರಾಹಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಅಥವಾ ಸರಿಪಡಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ಸಿಆರ್ಎಂಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಕಳೆಯುವಿಕೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ನಕಲಿ ಡೇಟಾವು ವ್ಯವಹಾರದ ಒಳನೋಟಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇದು ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಕಲಿ ಡೇಟಾದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲರೂ ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ - ಐಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು, ವ್ಯಾಪಾರ ಬಳಕೆದಾರರು, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು - ಇದು ಕಂಪನಿಯ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕೆಟ್ಟ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಕಂಪನಿಯ ಉತ್ಪನ್ನ ಮತ್ತು ಸೇವಾ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಮಾರಾಟಗಾರರು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ಕಳಪೆ ಡೇಟಾವು ನಿಮ್ಮ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಖ್ಯಾತಿಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಕೆಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ negative ಣಾತ್ಮಕ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಕಂಪನಿಯ ಸಿಆರ್ಎಂನಲ್ಲಿ ನಕಲಿ ಡೇಟಾವು ಹಲವಾರು ಕಾರಣಗಳಿಂದಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ದತ್ತಸಂಚಯದಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಮಾನವ ದೋಷದಿಂದ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗ್ರಾಹಕನು ತನ್ನ ಹೆಸರನ್ನು ಜೊನಾಥನ್ ಸ್ಮಿತ್ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ರೂಪದಲ್ಲಿ ಜಾನ್ ಸ್ಮಿತ್ ಎಂದು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ. ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಿಂದ ಸವಾಲು ಉಲ್ಬಣಗೊಂಡಿದೆ. ನಿರ್ವಾಹಕರು ಡಿಬಿಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಠಿಣವಾಗಿದೆ. ಸಂಸ್ಥೆಯ ಡಿಬಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಸವಾಲಾಗಿ ಪರಿಣಮಿಸುತ್ತದೆ ”.

ನಾಟಿಕ್ ಅಮೀನ್, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಜ್ಞ ಕ್ಯಾನ್ಜ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್

ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ನಕಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಕಂಪನಿಯ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳನ್ನು ಕಳೆಯಲು ಮಾರಾಟಗಾರರು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಕೆಲವು ಸಹಾಯಕ ತಂತ್ರಗಳು.

ನಕಲಿ ಡೇಟಾದ ವಿವಿಧ ಪ್ರಕಾರಗಳು

ನಕಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೂಲದ ಪ್ರತಿ ಎಂದು ವಿವರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯ ನಕಲಿ ಡೇಟಾಗಳಿವೆ.

  1. ಒಂದೇ ಮೂಲದಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾದ ನಕಲುಗಳು - ಯಾವುದೇ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಅಥವಾ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸದೆ ಒಂದು ಡೇಟಾ ಮೂಲದಿಂದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತೊಂದು ಡೇಟಾ ಮೂಲಕ್ಕೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಿದಾಗ ಇದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಸಿಆರ್ಎಂನಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಇಮೇಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ನಕಲಿಸುವುದು ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರು ನಿಮ್ಮ ಸುದ್ದಿಪತ್ರಕ್ಕೆ ಚಂದಾದಾರರಾಗಿದ್ದರೆ, ಅವರ ದಾಖಲೆ ಈಗಾಗಲೇ ಇಮೇಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಾಧನದಲ್ಲಿದೆ, ಮತ್ತು ಸಿಆರ್ಎಂನಿಂದ ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸುವುದರಿಂದ ಅದೇ ಘಟಕದ ನಕಲಿ ಪ್ರತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. 
  2. ಬಹು ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾದ ನಕಲುಗಳು - ಕಂಪನಿಯ ಡೇಟಾ ಬ್ಯಾಕಪ್ ಉಪಕ್ರಮಗಳಿಂದಾಗಿ ಅನೇಕ ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿನ ನಿಖರವಾದ ನಕಲುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ವಿರೋಧಿಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಅವರು ಕೈಯಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾದ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರತಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಇದು ನಕಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿಭಿನ್ನ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
  3. ಬಹು ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ನಕಲುಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು - ವಿಭಿನ್ನ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ನಕಲುಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರಬಹುದು. ಗ್ರಾಹಕರು ಕೊನೆಯ ಹೆಸರು, ಉದ್ಯೋಗದ ಶೀರ್ಷಿಕೆ, ಕಂಪನಿ, ಇಮೇಲ್ ವಿಳಾಸ ಇತ್ಯಾದಿಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ಸಾಗಿದಾಗ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹಳೆಯ ಮತ್ತು ಹೊಸ ದಾಖಲೆಗಳ ನಡುವೆ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿರುವುದರಿಂದ, ಒಳಬರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಸ ಘಟಕವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
  4. ಒಂದೇ ಅಥವಾ ಬಹು ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರವಲ್ಲದ ನಕಲುಗಳು - ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯವು ಒಂದೇ ವಿಷಯವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿದಾಗ ನಿಖರವಲ್ಲದ ನಕಲು, ಆದರೆ ಅದನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರೂಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೊನಾ ಜೇನ್ ರುತ್ ಹೆಸರನ್ನು ಡೊನಾ ಜೆ. ರುತ್ ಅಥವಾ ಡಿಜೆ ರುತ್ ಎಂದು ಉಳಿಸಬಹುದು. ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಒಂದೇ ವಿಷಯವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಸರಳ ಡೇಟಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ಹೋಲಿಸಿದಾಗ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಟಿಯಿಲ್ಲದವು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಗ್ರಾಹಕರು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಗಳು ತಮ್ಮ ಸಂಪರ್ಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದರಿಂದ ಕಡಿತವು ಬಹಳ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಅವರು ಹೇಗೆ ನಮೂದಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ - ಅವರ ಹೆಸರು, ಇಮೇಲ್ ವಿಳಾಸ (ಎಸ್), ವಸತಿ ವಿಳಾಸ, ವ್ಯವಹಾರ ವಿಳಾಸ ಇತ್ಯಾದಿ.

ಮಾರಾಟಗಾರರು ಇಂದು ಬಳಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದಾದ 5 ಡೇಟಾ ಕಡಿತ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಇಲ್ಲಿದೆ.

ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿ 1: ಡೇಟಾ ಎಂಟ್ರಿಯಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪರಿಶೀಲನೆ ನಡೆಸಿ

ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಎಂಟ್ರಿ ಸೈಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ valid ರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರ, ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಶ್ರೇಣಿಗಳ ನಡುವೆ ಇರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಇದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣ, ಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿಸಲು ಇದು ಬಹಳ ದೂರ ಹೋಗಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಎಂಟ್ರಿ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಹೊಸ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿರುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಆದರೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಒಳಬರುವ ಒಂದಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಎಂದು ಮೊದಲು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಇದು ಹೊಸ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವ ಬದಲು ಮಾತ್ರ ಹುಡುಕುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಕಂಪನಿಗಳು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ನಕಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಚೆಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿವೆ.

ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿ 2: ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಡಿತವನ್ನು ಮಾಡಿ

ಸ್ವ-ಸೇವೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ ಡೇಟಾ ಕಡಿತ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅದು ನಕಲಿ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ವಚ್ cleaning ಗೊಳಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಉಪಕರಣಗಳು ಮಾಡಬಹುದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿ, ನಿಖರವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಿ, ಮತ್ತು ಅವುಗಳು ಸಾವಿರಾರು ಸಾಲುಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡುವ ಕೈಯಾರೆ ಶ್ರಮವನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಎಕ್ಸೆಲ್ ಶೀಟ್‌ಗಳು, ಸಿಆರ್‌ಎಂ ಡೇಟಾಬೇಸ್, ಪಟ್ಟಿಗಳು ಮುಂತಾದ ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಉಪಕರಣವು ಬೆಂಬಲವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿ 3: ಡೇಟಾ-ಸ್ಪೆಸಿಫಿಕ್ ಡಿಡಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ

ಡೇಟಾದ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಡೇಟಾ ಕಡಿತವನ್ನು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸುವಾಗ ಮಾರುಕಟ್ಟೆದಾರರು ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಬೇಕು ಏಕೆಂದರೆ ಒಂದೇ ವಿಷಯವು ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನವಾದದ್ದನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಬಲ್ಲದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇಮೇಲ್ ವಿಳಾಸದಲ್ಲಿ ಎರಡು ಡೇಟಾ ದಾಖಲೆಗಳು ಹೊಂದಿಕೆಯಾದರೆ, ಅವು ನಕಲುಗಳಾಗಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಿದೆ. ಆದರೆ ಎರಡು ದಾಖಲೆಗಳು ವಿಳಾಸದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾದರೆ, ಅದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ನಕಲು ಅಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಒಂದೇ ಮನೆಗೆ ಸೇರಿದ ಇಬ್ಬರು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಚಂದಾದಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಯಾವ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೋ ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಕಡಿತ, ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಮರೆಯದಿರಿ.

ಕಾರ್ಯತಂತ್ರ 4: ಡೇಟಾ ಪುಷ್ಟೀಕರಣದ ಮೂಲಕ ಗೋಲ್ಡನ್ ಮಾಸ್ಟರ್ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಿ

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರುವ ಪಂದ್ಯಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನೀವು ನಿರ್ಧರಿಸಿದ ನಂತರ, ಡೇಟಾ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಅಥವಾ ಶುದ್ಧೀಕರಿಸುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಒಂದೇ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಅನೇಕ ದಾಖಲೆಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ತಪ್ಪಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಿದರೆ, ಆ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಶುದ್ಧೀಕರಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ನಕಲುಗಳು ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿದ್ದರೆ, ಡೇಟಾ ವಿಲೀನವು ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಡೇಟಾ ಪುಷ್ಟೀಕರಣವನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಲೀನಗೊಂಡ ದಾಖಲೆಗಳು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು. 

ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಮಾರಾಟಗಾರರು ತಮ್ಮ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮಾಹಿತಿಯ ಒಂದೇ ನೋಟವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕು, ಇದನ್ನು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಗೋಲ್ಡನ್ ಮಾಸ್ಟರ್ ರೆಕಾರ್ಡ್.

ಕಾರ್ಯತಂತ್ರ 5: ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟ ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ clean ವಾಗಿ ಮತ್ತು ಕಡಿತಗೊಳಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಯತ್ನವು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಕಡಿತ ತಂತ್ರವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿರ್ವಹಣಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಸಾಧನವು ಇಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಷ್ಟು ನಿಖರ, ಮಾನ್ಯ, ಸಂಪೂರ್ಣ, ಅನನ್ಯ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಮಾರಾಟಗಾರರು ಗಮನಹರಿಸುವುದು ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ.

ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುವುದರಿಂದ, ಪ್ರತಿ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ಡೇಟಾ ಕಡಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಇಡುವುದು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಕಡಿತ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ನವೀಕರಿಸಲು ಉತ್ತಮ valid ರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಮುಂತಾದ ಉಪಕ್ರಮಗಳು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕೆಲವು ನಿರ್ಣಾಯಕ ತಂತ್ರಗಳಾಗಿವೆ.

ಡೇಟಾ ಲ್ಯಾಡರ್ ಬಗ್ಗೆ

ಡೇಟಾ ಲ್ಯಾಡರ್ ಎನ್ನುವುದು ದತ್ತಾಂಶ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿರ್ವಹಣಾ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದ್ದು, ಕಂಪೆನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ cleaning ಗೊಳಿಸುವ, ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ, ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವ, ಕಳೆಯುವ, ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಮೃದ್ಧಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಉದ್ಯಮದ ಪ್ರಮುಖ ಡೇಟಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿರಲಿ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು, ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಕಲುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಲ್ಯಾಡರ್ನ ಡೇಟಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನ ಉಚಿತ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ

ನೀವು ಏನು ಆಲೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ ಏನು?

ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಈ ಸೈಟ್ ಅಕಿಸ್ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕಾಮೆಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.