随着数据成为一个主要的流行词， 数据质量 已经成为大多数数据专家关注的点。
优质数据是现代企业收入 的终极驱动力 。优质数据可以 带来前所未有的潜在客户转化率、账户成功率和成功交易。
相反，质量差的数据会显著 降低 公司 CRM 和营销自动化投资的投资回报率。
话虽如此，让我们带您了解 即使在 2021 年，不良数据 仍然是一个问题的最大原因。
重复项
数据重复是 指创建了 数据点的精确副本的 情况。对于那些不知道的人来说，这个问题似乎很简单。然而，数据重复是一个 普遍关注的问题，而且很难解决。
因此，在医疗保健领域，重复的医疗记录正在快速增长。这导致患者经常受到不公正的治疗。
我们都知道 数据重复 会带来 很多风险。但谁应该 为 数据重复负责呢？有几个人应该为此负责：
人为因素。您可能依赖员工 为您获取有价值的数据。我们人类很快就会疲劳，无法长时间坚持同一项任务 。因此，疲劳会使您的员工输入同一份数据的多个副本。
当您从各个网站汇编数据时，就会发生数据重复。为了让 搜索引擎满意，列表可能会略有改变。因此， 除非您使用高级查询工具，否则您将无法 检测到重复项。
在获取用户反馈时，重复也很常见 。它几乎 与第一个相同。
当你询问用户 反馈时，数据重复也很常见 。就像你的员工一样， 用户也容易犯错，尽管原因可能各不相同。
格式不一致
数据格式不一致是 困扰大多数组织的另一个问题。如果数据以不一致的格式保存，用于分析信息的系统可能无法根据需要对其进行解释。
如果 公司 收集其消费者的数据库，则应指定 基本数据片段的格式 。系统 可能很难 区分美国和欧洲风格的日期和电话号码，尤其是当某些有区号而其他没有时。
数据不准确
最后，基于 错误的数据进行数据分析或与用户交互是毫无意义的 。
如果这不是一个常见的问题，这个问题就不会出现在我们的列表中。 不准确的数据 是由多种原因产生的。
这可能是您的客户向人工操作员提供了 错误的信息 。这可能是详细信息最终出现在 错误的字段中。
不正确的数据尤其难以检测，因为输入一个不正确但有效的、符合 一般格式的电话号码几乎 不可能 被检测到。
底线
人为错误无法治愈。但如果您采用并始终遵循明确的程序，您的 数据分析 将准确无误，并且可能非常有效地帮助您获得所需的结果。
此外，自动化工具有助于降低疲惫和无聊的工人犯错的风险。让您的数据公正！
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