当今许多组织都受到数据质量管理不善的困扰。
据Gartner称，数据质量差正在使公司陷入困境——平均每年的财务成本高达 1500 万美元。
数据质量低下只会使因运营效率低下、错失销售机会和未抓住机会而浪费的资源和支出变得更糟。
我们明白，这是一个艰难的决定。
因此，如果您仍在为不良数据而苦苦挣扎，我们将在此为您讲解数据质量和最佳实践，以使您的数据集服务于目标。
建立有意义的指标
通过制定数据质量指标计划并严格测量，公司可以提高对数据质量对组织的重要性的认识。至于确切的指标，您的里程可能会有所不同。
这里的黄金法则是使它们适用于您利用数据所要实现的目标和业务目标。
因此，您的指标可以针对数据的准确性、完整性或有效性。您还可以评估冗余条目或格式不兼容数据的数量。
信任但要确认
数据的保质期不长。
因此，所有数据都需要验证，即检查其准确性、清晰度和细节。
在移动和合并数据时，检查不同数据集是否符合业务规则至关重要。否则，您可能会根据不完善和不一致的数据做出决策。
验证检查示例可能包括：
确保输入的年龄为整数。
确保电子邮件地址包含@符号。
确保用户名只包含字母和数字等。
这需要拥有正确的工具和正确的流程。
实现单一事实来源
本质上，单一事实来源是指将所有业务关键数据存储在一个地方的数据实践。
SSOT 确保所有团队成员通过单一参考点基于相同数据做出决策。它不是一种特定的软件，而更像是贵公司的一种心态。
SSOT 可以是任何东西，从简单的文档到您的组织利用的复杂数据信息架构。
一两个专业提示： 在当今的远程优先环境中，检查 SSOT 是否可供所有团队成员访问非常重要。此外，如果您与另一个时区的人员合作，请授予团队独立访问权限。
结束
掌握数据质量是既令人恐惧又令人兴奋的事情。
或许，这就是大多数公司不重视数据质量的主要原因。
但坏数据并不是一种常态。如果你想要减少错误、预算和不明智的商业决策，你绝对应该在数据集方面付出更多努力。
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