Raporlarınız tutarsız, tahminleriniz güvenilmez ve yapay zekâ önerileriniz isabetsizse sorun çoğu zaman araçta değil, verinin kendisindedir. Aynı müşterinin üç farklı yazımla üç ayrı hesap olarak kayıtlı olması, telefon alanlarında serbest metin bulunması ya da bir kişinin hem Lead hem Contact olarak dolaşması, CRM'e duyulan güveni sessizce aşındırır. Einstein, Agentforce ve Data Cloud gibi yetenekler de yalnızca beslendikleri veri kadar iyi çalışır; bu nedenle veri kalitesi, yapay zekâ yatırımlarının ön koşuludur.

Sorunu kaynağında önlemek

Veriyi sonradan temizlemek, hiç kirletmemekten her zaman daha pahalıdır. Duplicate Rules ve Matching Rules ile kullanıcı yeni bir kayıt oluştururken olası eşleşmeleri anında uyarabilir veya tamamen engelleyebilirsiniz. Validation Rules telefon, e-posta, vergi numarası gibi alanlarda biçim standardını zorunlu kılar; seçim listeleri (picklist) ve bağımlı listeler ise serbest metin kaosunu ortadan kaldırır. Zorunlu alanları yalnızca gerçekten gerekli olanlarla sınırlamak da önemlidir; aksi halde kullanıcılar alanları anlamsız değerlerle doldurmaya başlar.

Mevcut veriyi iyileştirmek

Zaten birikmiş tekrarlar için birleştirme (merge) işlemleri, toplu veri yükleme öncesi eşleştirme kuralları ve zamanlanmış akışlarla yapılan standartlaştırma temiz bir başlangıç sağlar. Ancak bir kerelik temizlik yetmez; her alanın bir veri sahibi olmalı, kayıt güncelliği düzenli olarak izlenmeli ve veri kalitesi göstergeleri bir panoda görünür tutulmalıdır. Örneğin boş e-posta oranı veya son 12 ayda güncellenmemiş hesap sayısı gibi basit metrikler, sorunun büyümeden fark edilmesini sağlar.

Wside olarak her Salesforce kurulumunda veri modelini, giriş standartlarını ve eşleştirme kurallarını proje başında birlikte tasarlıyoruz. Çünkü temiz veri bir kerelik bir proje değil, ekibin alışkanlığı haline geldiğinde değer üretir; o noktada raporlar tartışılmaz, otomasyonlar şaşmaz ve yapay zekâ gerçekten işe yarar hale gelir.