根據DataWarehousing研究所發布的一份報告，質量較差的客戶數據每年給美國企業造成大約6110億美元的損失。研究還發現，40%的企業由于數據質量不足而遭受損失。數據時代，高質量的數據是準確、一致、可擴展的，有助于決策、運營和規劃，企業對優質數據的需求越來越強烈，企業及企業相關工作人員需要了解如何獲得良好的數據質量來決定決策。本文，成都星云聯動介紹企業如何通過良好的數據質量提高決策水平。
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企業如何通過良好的數據質量提高決策水平？
- 認識到數據質量的重要性：數據的主要目的是推動業務發展。與其讓IT部門控制數據質量，不如讓企業更好地配備主要用戶來定義有質量數據的參數。如果商業智能與底層數據密切相關，則更有可能采用有效的方法來幫助企業優先選擇關鍵數據。
- 避免單一思維：并非所有類型的數據都具有相同的準確性。對于數據質量，并沒有“一刀切”的政策。大量的數據來自不同的來源，因此并非所有形式的數據都具有相同的質量或相同的指標。例如：在對社交媒體數據進行情感分析時，達到80%的準確度就足夠了，而對于銀行和金融服務業等行業來說顯然不夠。因此，在分析之前需要對數據進行處理。
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- 關注數據旅程的每個階段：每個企業都希望通過采用企業級數據戰略的整體方法實現數據驅動。此外，他們還希望優化技術投資并降低成本。在這種情況下，企業應將數據視為一種獲取具有價值見解的資產。
- 實施數據治理策略：提高數據質量的最有效方法是定義數據的人員、內容、方式、時間、地點和原因。確保企業中的每個人都遵守這些政策也很重要。這些政策應該通過清楚地記錄它們來執行，以便員工可以訪問它們。這不僅可以提高安全性和合規性，還有助于提高業務績效。
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