什么是数据质量？

数据质量是指基于多个因素的数据集合的状况。具有高数据质量保证的数据集被认为适合满足公司需求。这意味着数据是准确的、相关的、唯一的和更新的。低质量的数据通常是杂乱无章的、不一致的、不完整的，并且容易出现安全漏洞。

数据质量管理可确保成功实施质量标准和程序，并在整个数据过程中持续进行。它包括分析数据及其当前状态、报告数据目标和错误、修复损坏的数据以及通过长期监控来丰富未来的数据。 

数据质量软件使用人工智能分析数据集，以识别不正确、不一致和不完整的数据，同时遵守公司标准。

数据质量工具还允许企业自动识别异常，采取预防措施以保持质量，实施自动清理功能，并提供修改和标准化。一些公司将集成数据管理平台，以简化他们组织和移动数据的方式。

什么是数据质量？

为什么数据质量很重要？

数据对于使用它来影响决策、改变生产和进行整体业务风险管理分析的公司来说至关重要。

确保数据质量达到标准不仅仅是检查它是否“良好”。它涉及从可信来源收集数据，进行频繁的质量保证和维护检查，以及在业务规划中有效地使用这些数据。高质量的数据有助于公司提高可信度并提高业务实践的质量。

低质量的数据可能会给公司带来重大问题。以下概述了数据如何对不优先考虑数据质量的企业产生负面影响。 

• 不准确的市场数据将导致企业错失增长机会。 
• 可以根据无效数据做出错误的业务决策。 
• 不正确的客户数据会给公司和客户造成混乱和挫败感。
• 公开虚假的数据质量报告 可能会毁掉品牌的声誉。
• 不恰当地存储数据会使公司容易受到安全风险的影响。 

影响数据质量的因素

七大因素影响业务数据的质量。这些因素有助于公司确定哪些数据领域缺乏质量，以及需要解决哪些问题来提高质量。 

1. 准确性：数据反映其试图描绘的信息的正确程度。
2. 完整性：数据的全面性。如果数据完整，则意味着当前可以访问所有需要的数据。 
3. 相关性：收集数据的原因和用途。优先考虑数据相关性将确保不会将时间浪费在收集、组织和分析永远不会使用的数据上。
4. 有效性：如何收集数据。数据收集应遵守现有的公司政策。 
5. 及时性：数据的更新程度。如果公司数据不是尽可能最新，则被认为不合时宜。 
6. 一致性：数据从一组到另一组保持一致的程度。
7. 唯一性：确保数据集中没有重复。 

高数据质量的好处

良好的数据质量并不容易锁定，但好处是值得付出努力。优先考虑数据质量的公司使用这些数据来改进他们的业务运营方式。 

• 通过获得最准确的数据来做出有效决策，从而改进决策。质量数据可帮助公司避免反复试验的风险，并更有信心根据数据发现改变业务流程。 
• 通过了解市场趋势和客户需求并在竞争对手之前采取行动来增加收入。
• 编辑营销工作以最充分的方式接触目标受众。收集正确的数据可为公司提供真正了解目标市场所需的洞察力。有了这些信息，公司可以改变他们的营销技术以适应他们理想的客户档案 (ICP)。 
  
  例如，如果数据显示受众在 Facebook 上的活跃度较低，而在 Twitte 上的活跃度更高，则公司应考虑将更多资金投入到Twitte上的营销活动中。这也将通过编辑活动来提高客户满意度，从而为目标受众提供他们正在寻找的东西。 

• 通过只收集必要的数据来节省时间。数据质量确保收集的所有数据都将服务于某个目的。 
• 通过深入了解行业来利用竞争数据。优质的市场数据不仅会收集有关目标受众的信息，还会收集整个行业的信息。这包括有关竞争对手的数据以及他们在市场上所做的事情。公司可以利用它来预测市场趋势、获得竞争优势并加快业务行动以促进增长。 

如何提高数据质量

公司可以采取一些步骤来确定其数据的质量并开始改进它。 

1. 进行数据分析。数据分析是评估公司数据质量当前状态的过程。 
2. 确定数据如何影响业务。公司必须进行内部测试，以了解数据如何影响他们的业务。数据可以帮助他们更好地了解他们的受众或阻碍他们成功的需求规划。如果数据对公司产生负面影响，那么是时候解决数据质量问题并采取措施改进它了。 
3. 检查来源。如果一家公司试图提高其数据质量，就应该从头开始。应检查来源的质量和数据安全性。如果公司自己收集数据，他们应该优先考虑用户体验，以避免数据收集中的错误。 
4. 遵守数据法。不正确地收集和存储数据可能会使公司陷入法律困境。应该有关于谁可以看到数据、可以保存在哪里以及可以用于什么的明确指导方针。严格遵守这些法律还有助于公司通过创建安全删除数据的系统来避免使用旧数据或不正确数据。 
5. 实施数据训练。只有正确使用数据才会变得更好。公司应优先考虑培训，以帮助团队了解可用数据并有效利用它。 
6. 执行频繁的数据质量检查。在努力提高质量之后，公司需要通过优先考虑数据质量控制和进行一致的数据监控来保持这种势头。这将有助于识别常见错误并在代价高昂之前避免数据驱动的错误。 
7. 与数据专家合作。如有疑问，公司应该依靠那些专门提高数据质量的人。数据科学家和分析师可以指导公司实现更高的数据质量，并在此过程中确保合规性。

数据质量最佳实践

公司可以做一些事情来优先考虑他们的数据质量。这些最佳实践概述了如何长期保持数据质量。 

• 保持沟通畅通。这包括与从新员工到公司高层领导的每个人交流数据质量标准。 
• 记录一切。任何时候发现错误或错误，公司都应该创建一个日志，以确保这种性质的事情不会再次发生。
• 利用法律专家。公司可以外包法律顾问，以保证遵守其数据质量程序。 
• 保护敏感数据。公司最不需要的就是将他们的数据交到坏人手中。企业应为其数据投资顶级安全措施，例如数据屏蔽。 
• 尽可能自动化。数据软件可以帮助最大限度地减少人为错误的机会。 

数据质量与数据完整性

数据质量决定了数据集是否准确、完整、相关、更新和唯一。它确保手头的数据处于可以使用和信任的适当状态。数据质量是数据完整性的一个子集。 

数据完整性是决定数据在实践中的价值的全局。这包括维护数据，使其在整个生命周期中处于适当的状态。数据完整性由数据质量、数据集成、位置智能和数据丰富组成。 

数据集成提供了全面的洞察力，位置智能增加了有关数据提取位置的更多信息，数据丰富分析数据以赋予其意义。通过所有这些流程协同工作，数据完整性可确保按预期收集数据，在物理和逻辑上保护数据，并避免可能危及质量和有效性的更改。