什么是數據質量？

數據質量是指基于多個因素的數據集合的狀況。具有高數據質量保證的數據集被認為適合滿足公司需求。這意味著數據是準確的、相關的、唯一的和更新的。低質量的數據通常是雜亂無章的、不一致的、不完整的，并且容易出現安全漏洞。

數據質量管理可確保成功實施質量標準和程序，并在整個數據過程中持續進行。它包括分析數據及其當前狀態、報告數據目標和錯誤、修復損壞的數據以及通過長期監控來豐富未來的數據。 

數據質量軟件使用人工智能分析數據集，以識別不正確、不一致和不完整的數據，同時遵守公司標準。

數據質量工具還允許企業自動識別異常，采取預防措施以保持質量，實施自動清理功能，并提供修改和標準化。一些公司將集成數據管理平臺，以簡化他們組織和移動數據的方式。

什么是數據質量？

為什么數據質量很重要？

數據對于使用它來影響決策、改變生產和進行整體業務風險管理分析的公司來說至關重要。

確保數據質量達到標準不僅僅是檢查它是否“良好”。它涉及從可信來源收集數據，進行頻繁的質量保證和維護檢查，以及在業務規劃中有效地使用這些數據。高質量的數據有助于公司提高可信度并提高業務實踐的質量。

低質量的數據可能會給公司帶來重大問題。以下概述了數據如何對不優先考慮數據質量的企業產生負面影響。 

• 不準確的市場數據將導致企業錯失增長機會。 
• 可以根據無效數據做出錯誤的業務決策。 
• 不正確的客戶數據會給公司和客戶造成混亂和挫敗感。
• 公開虛假的數據質量報告 可能會毀掉品牌的聲譽。
• 不恰當地存儲數據會使公司容易受到安全風險的影響。 

影響數據質量的因素

七大因素影響業務數據的質量。這些因素有助于公司確定哪些數據領域缺乏質量，以及需要解決哪些問題來提高質量。 

1. 準確性：數據反映其試圖描繪的信息的正確程度。
2. 完整性：數據的全面性。如果數據完整，則意味著當前可以訪問所有需要的數據。 
3. 相關性：收集數據的原因和用途。優先考慮數據相關性將確保不會將時間浪費在收集、組織和分析永遠不會使用的數據上。
4. 有效性：如何收集數據。數據收集應遵守現有的公司政策。 
5. 及時性：數據的更新程度。如果公司數據不是盡可能最新，則被認為不合時宜。 
6. 一致性：數據從一組到另一組保持一致的程度。
7. 唯一性：確保數據集中沒有重復。 

高數據質量的好處

良好的數據質量并不容易鎖定，但好處是值得付出努力。優先考慮數據質量的公司使用這些數據來改進他們的業務運營方式。 

• 通過獲得最準確的數據來做出有效決策，從而改進決策。質量數據可幫助公司避免反復試驗的風險，并更有信心根據數據發現改變業務流程。 
• 通過了解市場趨勢和客戶需求并在競爭對手之前采取行動來增加收入。
• 編輯營銷工作以最充分的方式接觸目標受眾。收集正確的數據可為公司提供真正了解目標市場所需的洞察力。有了這些信息，公司可以改變他們的營銷技術以適應他們理想的客戶檔案 (ICP)。 
  
  例如，如果數據顯示受眾在 Facebook 上的活躍度較低，而在 Twitte 上的活躍度更高，則公司應考慮將更多資金投入到Twitte上的營銷活動中。這也將通過編輯活動來提高客戶滿意度，從而為目標受眾提供他們正在尋找的東西。 

• 通過只收集必要的數據來節省時間。數據質量確保收集的所有數據都將服務于某個目的。 
• 通過深入了解行業來利用競爭數據。優質的市場數據不僅會收集有關目標受眾的信息，還會收集整個行業的信息。這包括有關競爭對手的數據以及他們在市場上所做的事情。公司可以利用它來預測市場趨勢、獲得競爭優勢并加快業務行動以促進增長。 

如何提高數據質量

公司可以采取一些步驟來確定其數據的質量并開始改進它。 

1. 進行數據分析。數據分析是評估公司數據質量當前狀態的過程。 
2. 確定數據如何影響業務。公司必須進行內部測試，以了解數據如何影響他們的業務。數據可以幫助他們更好地了解他們的受眾或阻礙他們成功的需求規劃。如果數據對公司產生負面影響，那么是時候解決數據質量問題并采取措施改進它了。 
3. 檢查來源。如果一家公司試圖提高其數據質量，就應該從頭開始。應檢查來源的質量和數據安全性。如果公司自己收集數據，他們應該優先考慮用戶體驗，以避免數據收集中的錯誤。 
4. 遵守數據法。不正確地收集和存儲數據可能會使公司陷入法律困境。應該有關于誰可以看到數據、可以保存在哪里以及可以用于什么的明確指導方針。嚴格遵守這些法律還有助于公司通過創建安全刪除數據的系統來避免使用舊數據或不正確數據。 
5. 實施數據訓練。只有正確使用數據才會變得更好。公司應優先考慮培訓，以幫助團隊了解可用數據并有效利用它。 
6. 執行頻繁的數據質量檢查。在努力提高質量之后，公司需要通過優先考慮數據質量控制和進行一致的數據監控來保持這種勢頭。這將有助于識別常見錯誤并在代價高昂之前避免數據驅動的錯誤。 
7. 與數據專家合作。如有疑問，公司應該依靠那些專門提高數據質量的人。數據科學家和分析師可以指導公司實現更高的數據質量，并在此過程中確保合規性。

數據質量最佳實踐

公司可以做一些事情來優先考慮他們的數據質量。這些最佳實踐概述了如何長期保持數據質量。 

• 保持溝通暢通。這包括與從新員工到公司高層領導的每個人交流數據質量標準。 
• 記錄一切。任何時候發現錯誤或錯誤，公司都應該創建一個日志，以確保這種性質的事情不會再次發生。
• 利用法律專家。公司可以外包法律顧問，以保證遵守其數據質量程序。 
• 保護敏感數據。公司最不需要的就是將他們的數據交到壞人手中。企業應為其數據投資頂級安全措施，例如數據屏蔽。 
• 盡可能自動化。數據軟件可以幫助最大限度地減少人為錯誤的機會。 

數據質量與數據完整性

數據質量決定了數據集是否準確、完整、相關、更新和唯一。它確保手頭的數據處于可以使用和信任的適當狀態。數據質量是數據完整性的一個子集。 

數據完整性是決定數據在實踐中的價值的全局。這包括維護數據，使其在整個生命周期中處于適當的狀態。數據完整性由數據質量、數據集成、位置智能和數據豐富組成。 

數據集成提供了全面的洞察力，位置智能增加了有關數據提取位置的更多信息，數據豐富分析數據以賦予其意義。通過所有這些流程協同工作，數據完整性可確保按預期收集數據，在物理和邏輯上保護數據，并避免可能危及質量和有效性的更改。