پاکسازی داده‌های CRM

در دنیای امروز، سازمان‌ها برای مدیریت فرآیند فروش، برگزاری کمپین‌های بازاریابی قدرتمند، ارائه خدمات ویژه و منحصربه‌فرد به مشتریان و موارد دیگر، به داده‌ها متکی هستند. به همین خاطر است که داده‌های CRM شما می‌تواند ارزشمندترین دارایی تجاری شما در نظر گرفته‌شود. برای اینکه سازمان شما عملکرد مناسبی در فرآیندهای اساسی خود داشته‌باشد، داده‌های CRM باید دقیق، کامل، به‌روز و سازماندهی‌شده باشد.

صحبت از الزام تمیز بودن داده‌ها کار آسانی است. اما آیا داشتن یک پایگاه داده‌ی تمیز نیز به همین آسانی است؟ بسته به اندازه شرکت و نوع کسب‌وکارتان، سازمان شما ممکن است با میلیون‌ها رکورد از اطلاعات مشتریان سروکار داشته‌باشد. اطلاعاتی که به صورت مداوم با ثبت تعاملات جدید توسط کاربران مختلف تغییر می‌کند. اگر سیستم به حال خود رها شود، به هم ریختگی CRM و داده‌های آن امری اجتناب‌ناپذیر است. به همین خاطر است که پاکسازی داده در دنیای امروزی از اهمیت بالایی برخوردار است.

پاکسازی داده‌های CRM در واقع فرآیند شناسایی، تصحیح و یا حذف داده‌های نادرست، ناقص یا نامربوط در یک سیستم مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) است. این فرآیند می‌تواند شامل مراحل اعتبارسنجی داده‌ها، حذف داده‌های تکراری، تصحیح خطاها و استانداردسازی قالب‌ها باشد. هدف از پاک‌سازی داده‌ها، جمع‌آوری و نگهداری از اطلاعات دقیق و قابل اعتماد (از مشتری) برای استفاده موثر از CRM است. بدون داشتن استراتژی پاکسازی منظم داده‌ها، ممکن است سازمان با مشکلات متعددی روبرو شود. این مشکلات ممکن است باعث ‌شود که فرصت‌های فروش بالقوه دیده نشوند، فرآیند فروش طولانی شود و یا حتی از دست برود.

پاکسازی داده‌های CRM چه اهمیتی دارد؟

بر اساس تجربه کار با انواه داده‌ها، در این مقاله می‌خواهیم به مزایای کار با داده‌های تمیز بپردازیم. به صورت کلی، بهره‌مندی از داده‌های تمیز، سه مزیت اساسی برای سازمان به همراه دارد:

• دقت و قابلیت اطمینان: تمیز بودن داده‌ها دقیق و قابل اطمینان بودن اطلاعات مشتری را تضمین می‌کنند و می‌توانند مبنای مناسبی برای فعالیت‌های CRM فراهم سازند.
• کارایی فروش و پیش‌بینی: کار با داده‌های باکیفیت و دقیق، به شناسایی و اولویت‌بندی سرنخ‌ها و فرصت‌ها کمک کرده و کارایی فروش را افزایش می‌دهد. این داده‌ها می‌توانند بینش‌های قابل اعتمادی برای پیش‌بینی روند فروش در آینده برای شما فراهم آورند.
• عملکرد تجاری: داده‌های تمیز و دقیق به شما این اطمینان را می‌دهند که تعامل با مشتری بر اساس اطلاعات معتبر و به‌روز انجام گیرد. این امر عملکرد کلی کسب‌‌وکار و رضایت مشتری را بهبود می‌بخشد.

کدام یک از داده‌های CRM نیاز به پاکسازی دارند؟

پس از درک اهمیت پاکسازی داده‌ها، ممکن است این سوال برایتان به وجود آمده‌باشد که کدام یک از داده‌های CRM نیاز به پاکسازی دارند؟برای اینکه از کارآمدی و قابل اطمینان بودن داده‌های سیستم خود مطمئن شوید، باید تمیزی داده‌ها را از جوانب مختلف بررسی کنید. در اینجا به نمونه‌های رایجی از داده‌ها باید هنگام پاکسازی به آن‌ها توجه داشته‌باشید، اشاره‌ شده‌است:

• سوابق تکراری: مواردی که یک مشتری یا مخاطب چندین بار آن‌ها را مشاهده می‌کند و منجر به سردرگمی می‌شود.
• اطلاعات ناقص: اطلاعات یا سوابقی که فاقد جزئیات ضروری مانند شماره تلفن، آدرس ایمیل یا عناوین حايز اهمیت هستند و نبود این جزئیات باعث ناکارآمدی این سوابق برای برقراری ارتباط و تجزیه‌و‌تحلیل موثر اطلاعات می‌شود.
• داده‌های نادرست: داده‌ها و اطلاعات نادرست، مانند غلط املایی در اسامی، آدرس‌ یا شماره تماس اشتباه و یا اطلاعات قدیمی (مانند اطلاعات تماس) که می‌تواند منجر به ارتباط اشتباه و غیرکارآمد شود.
• داده‌ها با قالب‌بندی ناسازگار: تغییر در فرمت‌های داده‌های ورودی، مانند قالب‌های مختلف تاریخ، استفاده نامناسب از حروف بزرگ یا فرمت‌های متفاوت آدرس که مانع تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها می‌شود.
• سوابق منسوخ شده: اطلاعاتی در مورد مشتریان یا مخاطبین که دیگر برایتان کارآمد نیستند؛ مثلاً حساب کاربری کارمندان سابق که می‌تواند باعث آشفتگی در سیستم CRM شوند.
• داده‌های نامعتبر: ورودی‌هایی که حاوی عباراتی مانند «N/A» یا داده‌های نامعتبر هستند که می‌توانند باعث انحراف گزارشات و تجزیه‌وتحلیل‌ها شوند.

با مرور این نکات، باید بتوانید به راحتی داده‌های کثیف را در CRM خود تشخیص دهید و در گام بعدی، به کمک روش‌های پیشنهادی، به پاکسازی داده‌ها بپردازید.

مراحل پاکسازی داده‌ها

پاکسازی داده‌های CRM بنا بر حجم و نوع داده‌ها می‌تواند مراحل مختلفی داشته‌باشد. به صورت کلی، شما باید چند مرحله کلیدی را برای اطمینان از دقیق، کامل و به‌روز بودن داده‌ها طی کنید. برای اینکه سهولت انجام این کار می‌توانید از مراحل زیر برای تمیز کردن داده‌های CRM خود استفاده کنید:

بررسی داده‌ها

ابتدا باید وضعیت کلی داده‌های خود را قبل از شروع پاکسازی بررسی کنید و مشخص کنید چه داده‌هایی ارزش نگهداری دارند و چه داده‌هایی را می‌توان حذف کرد. بررسی کامل داده‌های موجود برای شناسایی ناسازگاری‌ها، داده‌های تکراری، اطلاعات نادرست و سوابق ناقص انجام می‌شود. این مرحله در درک وضعیت به شما کمک می‌کند و به شما این امکان را می‌دهد که بخش‌هایی که نیاز به توجه فوری را دارند را شناسایی و اقدامات خود را اولویت‌بندی کنید.

تعریف استاندارد برای داده‌ها

برای اطمینان از سازگاری و دقت داده‌ها، دستورالعمل‌هایی را برای فرمت‌های ورود داده‌ها، فیلدهای مورد نیاز و قوانین اعتبارسنجی ایجاد کنید. از این طریق می‌توانید با ارائه‌ی یک رویکرد واحد برای مدیریت داده‌ها در کل سازمان، به جلوگیری از بروز مشکلات در حوزه کیفیت داده در آینده کمک کنید. تعریف این استانداردها علاوه بر پیش‌گیری، در شناسایی داده‌های بی‌کیفیت به عنوان یک مبنا به شما کمک می‌کند.

شناسایی داده‌های تکراری

داده‌های تکراری ممکن است حاصل ورود یکپارچه نبودن سیستم اطلاعاتی، عدم وجود راهکارهای هشداردهنده، بارگذاری اطلاعات دارای تکرار و انواع مختلفی از خطا باشد. داده‌های تکراری را پیدا و اطلاعات آن‌ها را ادغام کنید. با این کار هم حجم و تعداد داده‌های ناکارآمد خود را کاهش می‌دهید هم از سردرگمی کاربران خود می‌کاهید. انجام این مرحله تضمین می‌کند که هر مشتری یا مخاطب، تنها یک سابقه واحد و یکپارچه در سیستم شما داشته‌باشد.

اعتبارسنجی داده‌ها

با ارجاع به منابع معتبر و تصحیح هر گونه خطای یافت شده، از صحت داده‌های خود مطمئن شوید. اعتبارسنجی داده‌ها، حفظ یکپارچگی و قابلیت اطمینان داده‌های CRM را تضمین می‌کند.

غنی‌سازی داده‌ها

سوابق ناقص را پیدا کنید و سعی کنید آن‌ها را با استفاده از منابع خارجی و البته قابل اطمینان، تکمیل کنید. به خاطر داشته‌باشید که هر چه اطلاعات شما از مشتری بیشتر و به اصطلاح غنی‌تر باشد، شما دید جامع‌تری نسبت به آن مشتری خواهید‌داشت، می‌توانید تعاملتان را با مشتری شخصی‌سازی کنید و رضایت مشتری را ارتقا دهید.

استانداردسازی داده‌ها

بسیاری از داده‌های نامناسب، نتیجه خطای انسانی و یا رفتار سلیقه‌ای در ورود اطلاعات است. اگر سازمانی هیچ قانون یا قالبی برای کنترل نحوه ورود داده‌ها به CRM خود نداشته‌باشد،داده‌ها توسط هر کاربر ممکن است به شیوه و فرمت متفاوتی وارد نرم‌افزار شود. راه‌حل استانداردسازی داده‌ها با ایجاد یک قالب اجباری، سازمان‌یافته و سازگار برای وارد کردن داده‌ها به CRM شما تا حد قابل توجهی از بروز چنین خطاهایی جلوگیری می‌کند. برای انواع داده‌ها، در تمام رکوردها، قالب‌ها و فرمت‌های ثابت ایجاد کنید. به عنوان مثال تعریف کنید که آدرس‌ها باید دارای نام کشور، استان، شهر و جزئیات آدرس باشند. به خاطر داشته‌باشید که قالب‌بندی داده‌ها می‌تواند مدیریت و تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها را آسان‌تر کند.

پاک‌سازی داده‌ها

اطلاعات منسوخ، داده‌های نامربوط یا سوابق نامعتبر را حذف کنید تا سیستم CRM مرتب و کارآمدی داشته‌باشید. این فرآیند به حفظ کیفیت جامع و ارتباط داده‌ها کمک می‌کند.

متصل کردن داده‌های مرتبط

مطمئن شوید که تمام داده‌های مشتریان به درستی در پرونده‌ی آن‌ها جای گرفته و ارتباط آن‌ها با سایر تراکنش‌ها و تعاملات لحاظ شده‌است. با این کار می‌توانید یک نمای کامل از تاریخچه و رفتار هر مشتری داشته‌باشید.

نظارت مستمر و اتوماسیون

برای تمیز و به‌روز نگه داشتن داده‌ها، فرآیندهای نظارتی و نگهداری مستمر طراحی و پیاده‌سازی نمایید. بررسی‌ها و به‌روز رسانی‌های منظم از کثیف شدن داده‌ها در طول زمان جلوگیری می‌کند.به خاطر داشته‌باشید که هر چه نقش اتوماسیون در سازمان شما بیشتر باشد، خطای انسانی شما کاهش می‌یابد. در نتیجه تا حد ممکن سعی کنید فرآیندهای خودکار برای ورود و جمع‌آوری داده‌ها در نظر بگیرید تا داده‌های دقیق‌تر و سازگارتری داشته‌باشید.

آموزش و معرفی نمونه‌های مناسب

درباره‌ی اهمیت تمیزی داده و شیوه‌های صحیح ورود و نگهداری اطلاعات به کارکنان خود آموزش دهید. برای تشخیص داده‌های مناسب به آن‌ها معیارهای دقیق بدهید و با ارئه‌ی راهکارهای درست از آن‌ها بخواهید که شما را در این مسیر یاری کنند. کاربرانی که به درستی آموزش دیده باشند می‌توانند با تشخیص ارزش داده‌های تمیز و پیروی از رویه‌های استاندارد، در حفظ تمیزی داده‌های CRM و جلوگیری از بروز مشکلات آینده نقش به‌سزایی داشته‌باشند.

هر چند وقت یکبار باید داده‌های CRM را پاکسازی کنید؟

داده‌ها در CRM باید به طور منظم تمیز شوند تا دقت و قابلیت اطمینان آن حفظ شود. به طور معمول توصیه می‌شود که پاکسازی کامل داده‌ها را هر ۶ تا ۱۲ ماه یکبار انجام دهید. این زمان نسبت به حجم و سرعت تغییر داده‌ها می‌تواند متفاوت باشد. علاوه‌بر‌این، اجرای شیوه‌های نگهداری مداوم داده‌ها، مانند اعتبارسنجی خودکار داده‌ها و حذف مجدد آن‌ها می‌تواند به تمیز نگه داشتن داده‌ها به طور مداوم کمک کند.

پاکسازی داده‌های CRM با چه چالش‌هایی روبه‌رو است؟

پاکسازی داده‌های CRM امری حیاتی و بسیار مهم است اما می‌تواند پیچیده و چالش‌برانگیز باشد. بیایید اصلی‌ترین موانعی که  کسب‌وکارها در طول فرآیند پاکسازی داده‌ها با آن مواجه می‌شوند را بررسی می‌کنیم:

• حجم داده‌ها: مدیریت و پاکسازی حجم زیادی از داده‌ها می‌تواند زمان‌بر باشد. برای غلبه بر این مشکل، از ابزارهای پاکسازی خودکار CRM استفاده کنید که می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را به طور موثر پردازش کنند. علاوه‌ بر این، برای اطمینان از کیفیت داده‌های CRM و مدیریت حجم کار، فرآیند نگهداری منظم داده‌ها را آغاز کنید.
• خطاهای کاربر: خطاهای انسانی در داده‌کاوی و ورود داده‌ها می‌تواند باعث ورود اطلاعات نادرست، ناسازگار و نامناسب شود. برای مقابله با این موضوع، رویه‌های ورود داده‌ها را استانداردسازی کنید، سیستم را برای جلوگیری از ورود اطلاعات نادرست تنظیم کنید و آموزش‌های منظمی را برای کارکنان در نظر بگیرید تا خطا را به حداقل برسانید. همچنین، از قوانین اعتبارسنجی داده‌ها و ابزارهای خودکار تشخیص خطا برای شناسایی و تصحیح سریع داده‌های نادرست استفاده کنید.
• هزینه: سرمایه‌گذاری روی ابزارها و فرآیندهای پاکسازی داده‌ می‌تواند برای کسب‌وکارها به‌ ویژه مشاغل متوسط و کوچک گران باشد. برای رفع این مشکل می‌توانید از ابزارهای مقرون به صرفه یا منابع رایگان پاکسازی داده‌ها شروع کنید و با توسعه کسب‌وکار خود بودجه‌تان را افزایش دهید. علاوه بر آن، پاکسازی داده‌ها را اولویت‌بندی کنید، از داده‌های تاثیرگذار برای فرآیند پاکسازی شروع کنید تا سود حاصل از سرمایه‌گذاری در این حوزه را به حداکثر برسانید.

با رعایت کردن موارد زیر می‌توانید به طور مناسب با این چالش‌ها مقابله کنید.

برطرف کردن مشکلات قالب‌بندی

 ورود اطلاعات باید براساس قالب‌های استاندارد صورت گیرد. مشکلات قالب‌بندی یکی از رایج‌ترین مشکلات برای ورود داده‌های مشتری است و شامل مواردی مانند حروف بزرگ در فیلدهای نام، شماره تلفن، حالت اختصار و غیره می‌شود. اگرچه قالب‌بندی اشتباه ممکن است مشکلی جزئی به نظر برسد، اما می‌تواند باعث دردسرهای بزرگ شود. به عنوان‌ مثال در شرکتی، فیلدهای نام اغلب برای شخصی‌سازی ایمیل استفاده می‌شود و زمانیکه شخصی ایمیلی با نامش بدون حروف بزرگ دریافت کند، می‌تواند تصوری منفی و غیرحرفه‌ای از کسب‌و‌کار شما ایجاد کند. قالب‌بندی ناسازگار همچنین می‌تواند جستجو و تقسیم‌بندی را دشوار کند، زیرا اگر قالب با پارامترهای مشخص‌شده مطابقت نداشته باشد، ممکن است رکوردها از دست بروند.

مشکلات قالب‌بندی باید در ابتدای پاکسازی داده‌ها مورد توجه قرار گیرد تا اثربخشی حذف مجدد و سایر تلاش‌ها بهبود یابد. در صورتی که داده‌های مشابه با فرمت های مختلف وارد شوند، ممکن است رکوردهای تکراری شناسایی نشوند (به عنوان مثال، ۵۵۵۵-۵۵۵-۵۵۵ در مقابل (۵۵۵)-۵۵۵-۵۵۵۵).

هنگامی که برای رفع مشکلات قالب‌بندی وقت گذاشتید و استانداردهایی که برای ورود داده‌ها مهم است را ایجاد کردید. به منظور جلوگیری از بروز مجدد مشکلات یکی از مؤثرترین راه‌ها برای استانداردسازی قالب‌بندی داده‌ها، تنظیم محدودیت‌های ویژگی برای فیلدهای کلیدی CRM به جای اجازه دادن به ورود متن‌های دلخواه است.

یکپارچه و استانداردسازی داده‌های مشتری

داده‌های بیشتر مشتری همیشه چیز خوبی نیست زیرا هرچه داده‌های بیشتری در CRM خود داشته باشید، تمیز نگه داشتن آن سخت‌تر می‌شود. مطمئناً دانستن همه جزئیات در مورد هر سرنخ، مشتری بالقوه و مشتری خوب است، اما زمینه‌های اضافی در CRM شما فرصت‌های بیشتری را برای خطاهای ورود داده، مشکلات قالب‌بندی و داده‌های تکراری ایجاد می‌کند. به فیلدهایی که بیشترین ارزش را اضافه می‌کنند و داده‌های CRM را که بیشتر استفاده می‌کنید، فکر کنید و سوابق CRM خود را تا اساسی‌ترین فیلدها ادغام کنید.

ادغام کردن رکوردهای تکراری

با رشد پایگاه داده CRM سوابق تکراری تقریباً اجتناب‌ناپذیر است. سرنخ‌ها از طریق کانال‌ها و سیستم‌های مختلفی مانند فرم‌های تحت وب، رویدادهای صنعتی، تعاملات رسانه‌های اجتماعی، تماس‌های تلفنی و … جذب می‌شوند. اگر در ورودی داده های CRM ناهماهنگی وجود داشته باشد، ممکن است یک رکورد تکراری ایجاد شود. هنگامی که داده‌های مشتری در چندین رکورد پراکنده می‌شود، یافتن اطلاعات مورد نیاز شما ممکن است دشوار باشد. سوابق تکراری همچنین چالش‌هایی مانند پیش بینی غیر قابل اعتماد و نمای ناقص از سابقه مشتری با شرکت شما ایجاد می‌کند. به همین دلیل است که حذف مجدد یک مرحله بسیار مهم در فرآیند پاکسازی داده های CRM است.

اجرای روش های استانداردی برای ورود داده‌ها

برای اینکه مجموعه داده‌های خود را تمیز و منظم نگه دارید، باید شیوه‌های استانداردی را برای ورود داده‌های CRM و کیفیت مداوم آن‌ها اجرا کنید. درک روش‌هایی که کیفیت داده‌های مشتری شما را کاهش می‌دهد، به اطلاع‌رسانی استانداردها و شیوه‌های جدید شما کمک می‌کند. عناصر راه حل کلی شما ممکن است شامل موارد زیر باشد:

• ایجاد دستورالعمل های رسمی در مورد نامگذاری قراردادها و قالب‌بندی داده‌ها
• جلسات آموزشی برای آموزش و جذب کاربران عادی CRM
• کاهش تعداد فیلدهای متنی در سوابق CRM
• تعریف نقش‌های کاربر و تنظیم مجوزها برای محدود کردن تعداد افراد دارای قابلیت ویرایش
• ایجاد فرآیندی برای پاکسازی سوابق پس از یک دوره طولانی عدم فعالیت
• اجرای برنامه‌ای برای پاکسازی داده‌های CRM

پاکسازی یک‌باره داده‌های CRM نقطه شروع خوبی است، اما تنها اولین قدم در راه‌حل بلندمدت است. حتی با اضافه شدن استانداردهای قالب‌بندی و قراردادهای نامگذاری، همیشه اشتباهات تایپی، اشتباهات ورود داده‌ها و سایر خطاهای انسانی وجود خواهد داشت. تمیز نگه‌داشتن داده‌های خود بدون پاکسازی منظم به سادگی غیرممکن است. بنابراین برنامه‌ای برای پاکسازی دوره‌ای داده‌های CRM به صورت ماهانه، فصلی  و یا سالانه تنظیم کنید و به آن پایبند باشید.

ابزارهای برتر پاکسازی داده‌های CRM

پس از آزمایش ابزارهای مختلف پاکسازی داده‌ها، ما مؤثرترین ابزارهایی را شناسایی کرده‌ایم که به طور قابل توجهی دقت و قابلیت اطمینان پایگاه داده CRM را بهبود می‌بخشند. در این مقاله با برخی از این ابزارها آشنا خواهید شد که عبارتند از:

• WinPure
• Experian Aperture Data Studio
• OpenRefine
• Trifacta Wrangler
• Drake
• Tibco Clarity
• Melissa Clean Suite

WinPure

WinPure یک ابزار قدرتمند پاکسازی داده است که با شناسایی و حذف موارد تکراری، تصحیح خطاها و استانداردسازی اطلاعات و همچنین رسیدگی به داده‌های از دست رفته، کیفیت داده‌های تجاری و اطلاعات تماس را بهبود می‌بخشد. الگوریتم‌های قدرتمند این ابزار به کاربران این امکان را می‌دهد تا داده‌ها را از منابع متعدد پاکسازی و حذف کنند. این امر ثبات و دقت را در بین پایگاه‌های داده تضمین می‌کند و در نتیجه مدیریت کیفیت کلی داده را ارتقا می‌دهد. از این ابزار برای پاکسازی پایگاه داده‌هایی که شامل پایگاه داده‌هایی شامل فایل‌های  SQL Server، Access و Txt هستند. از مزایای WinPure  می‌توان به موارد زیراشاره کرد:

• پاکسازی حجم عظیمی از داده‌ها
• نسخه رایگان
• پشتیبانی از چهار زبان

Experian Aperture Data Studio

این ابزاری است که پروفایل داده را پاکسازی و ادغام می‌کند. راه‌حلی کامل برای مدیریت محیط‌های داده پیچیده ارائه می‌دهد. این ابزار پاکسازی داده‌ها، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا بینش عمیق‌تری در مورد کیفیت داده‌های خود به دست آورند، مشکلات را شناسایی و اصلاح کنند و داده‌ها را برای تجزیه و تحلیل و گزارش‌دهی بهبود دهند. Aperture Data Studio با رابط کاربر پسند و ویژگی‌های پیشرفته خود به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا استانداردهای بالای داده را حفظ کنند و نتایج بهتری کسب و کار داشته باشند.

OpenRefine

OpenRefine که قبلا با نام Google Refine شناخته می‌شد، یک ابزار منبع باز برای تمیز کردن و تبدیل داده‌های CRM و اطلاعات تماس است. این ابزار پاکسازی داده به شما امکان می‌دهد مجموعه داده‌های بزرگ را بررسی کنید، ناهماهنگی‌ها را برطرف کنید و داده‌ها را از طریق یک رابط قدرتمند و در عین حال ساده از یک فرمتی به فرمت دیگر تبدیل کنید. به دلیل انعطاف‌پذیری و قابلیت مدیریت داده‌‌های نامرتب بسیار مورد توجه است. این یک ابزار پاکسازی داده بسیار محبوب است چون به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌ها را بین فرمت‌های مختلف تبدیل کند و در عین حال ساختار خود را حفظ کند. با تبدیل داده‌ها، می‌توانید به راحتی با مجموعه داده های بزرگ برای مطابقت، تمیز کردن و کاوش داده‌ها کار کنید. همچنین به شما امکان می‌دهد داده‌ها را از اینترنت تجزیه و تحلیل کنید و مستقیماً روی دستگاه خود با داده‌ها کار کنید. از مزایای OpenRefine می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• نسخه رایگان
• پشتیبانی از بیش از 15 زبان
• تجزیه و تحلیل داده‌ها از اینترنت

Trifacta Wrangler

این ابزار تعاملی حلیلگران داده را قادر می سازد تا داده‌ها را بسیار سریع در مقایسه با سایر ابزارها تمیز و آماده کنند. به دلیل تمرکز آن بر روی تجزیه و تحلیل داده ها، زمان کمتری برای قالب بندی مورد نیاز است. Trifacta Wrangler همچنین به الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) برای توصیه تبدیل‌ها و تجمیع داده‌های رایج متکی است. از مزایای Wrangler می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• زمان قالب|‌بندی کمتر
• تمرکز بر تجزیه و تحلیل داده‌ها
• سریع و دقیق
• پیشنهادات الگوریتم یادگیری ماشین

 Drake

یکی از ابزارهای ساده پاکسازی داده‌ها Drake است که یک گردش کار داده مبتنی بر متن قابل توسعه با مراحل پردازش داده است. این ابزار می‌تواند به طور خودکار وابستگی‌ها را حل کند و دستور اجرا و ترتیب لازم برای اجرای آن را محاسبه کند. Drake به طور خاص برای گردش کار و مدیریت داده طراحی شده است و می‌تواند اجرای دستورات را حول داده‌ها سازماندهی کند. از مزایای Drake می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• اجرای دستورات سازمان‌یافته حول داده‌ها
• پشتیبانی از HDFS داخلی
• ابزار ساده

 Tibco Clarity

این یک ابزار پاک‌سازی داده‌ها است که خدمات نرم‌افزاری درخواستی را از طریق وب ارائه می‌کند. این ابزار به شما کمک می‌کند حین پاکسازی، داده‌ها را اعتبارسنجی کنید تا روندهایی را شناسایی کنید که منجر به فرآیندهای تصمیم‌گیری بهتر می‌شوند. این ابزار می‌تواند داده‌های خامی را که از منابع متفاوت جمع‌آوری شده‌اند، استاندارد کند و در آخر به شما کمک می‌کند داده‌های باکیفیتی را به‌دست آورید که می‌تواند برای تجزیه و تحلیل دقیق استفاده شود و اجرای دستورات را حول داده‌ها و وابستگی‌های آن سازماندهی کند. از مزایای Tibco Clarity  می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• استانداردسازی داده‌های خام
• کمک به تجزیه‌وتحلیل دقیق
• کمک به تصمیم‌گیری‌های بهتر

Melissa Clean Suite

یکی دیگر از ابزارهای برتر تمیز کردن داده ها در بازار Melissa Clean Suite است که یک راه حل پاکسازی داده است که برای بهبود کیفیت داده در پلتفرم های CRM و ERP مانند  Oracle CRM، Oracle ERP  و Microsoft Dynamics CRM کار می‌کند. طیف وسیعی از قابلیت‌ها مانند کپی کردن داده‌ها، تأیید داده‌ها، تکمیل خودکار تماس و پردازش را ارائه می‌کند. از مزایای Melissa Clean Suite می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• افزایش کیفیت داده‌ها را در پلتفرم های CRM و ERP
• حذف داده‌ها
• تایید داده‌ها

نتیجه گیری

پاکسازی داده ها یک فرآیند ضروری برای حفظ داده های تمیز و دقیق در سیستم CRM است. با این حال، اطمینان از اینکه داده‌هایی که در وهله اول جمع آوری می‌کنید از کیفیت بالایی برخوردار هستند، به همان اندازه مهم است. با اجرای بهترین روش‌ها برای جمع‌آوری داده‌ها، می‌توانید میزان داده‌های کثیف را که وارد سیستم می‌شوند را به حداقل برسانید و فرآیند پاکسازی داده‌ها را آسان‌تر و مؤثرتر کنید.