数据质量的重要性：识别并改善好数据和坏数据
在数据为王、数据质量为王的时代。如果没有好的数据，你的国王就会垮台，王国就会受到外界影响和入侵者的攻击。很快，裂缝就会加深，碎片就会开始崩塌。但在情况变得如此严重之前，还有希望！
想象一下，您在财富 500 强公司中排名前 20 的公司之一工作。每天的决策完全基于您从数十万上门客户那里收集的数据。您有数以百万计的数据点可供提取，并且有业内顶尖人才来提取数据，但是如果您的数据有点脏怎么办？如果每天从您的站点收集的数据缺少关键点和参数怎么办？如果数据流发送的数据完全错误怎么办？如果……怎么办？您明白了。
数据断开连接在哪里？
这种脱节存在于数据收集者 手机号码数据 和用户之间，通常会导致收集的数据与实际业务需求不匹配。数据收集者（比如数据工程师和科学家）倾向于优先考虑数据收集的技术方面。另一方面，数据用户（比如营销人员和媒体团队）需要具体的、可操作的见解来进行客户细分或活动优化。这种优先级上的分歧会导致挫败感和效率低下，导致有价值的数据因两组之间缺乏协调而被忽视或未得到充分利用。弥合这一差距需要有效的团队沟通和协作，以使数据收集工作与业务目标和用户需求保持一致。
什么是数据质量？
数据质量衡量任何给定数据集在 规划你的黑色星期五和 组织内实现其预期目的的情况。这对于管理客户数据的数字团队来说尤其重要。但是，当我们谈论“预期目的”时，它是什么意思呢？如果数据混乱、字段不完整或以不一致的方式传递（例如，混淆“美国”和“USA”等条目）或充满重复项，则可能会使数据极度不可用。
我们希望确保在谈论数据质量时，我们考虑的是准确、一致、及时且高质量的数据。高质量的数据集为高效的流程提供了坚实的基础，使您能够顺利运行工作流程并减少花在手动更正上的时间。
我们还必须认识到，GDPR 和 CCPA 等监管合规框架要求我们保持数据质量。满足这些法律标准对于避免处罚和确保合规至关重要。
长期保持数据质量至关重要，其中包括进 英国电台 行 例行审计和投资客户数据集成 (CDI) 平台等自动化工具。这些努力有助于确保您的数据保持可靠、准确和合规。
如何弥合差距
将双方（以及整个公司）团结起来，制定一个有凝聚力的数据战略，对于防止上述情况的发生至关重要。制定数据战略必须从底层开始，并贯穿整个组织。可以使用多种策略来努力在参与数据收集和使用的各方之间建立成功的合作关系。
文化：培养协作和沟通的文化至关重要。定期召开数据工程师和业务利益相关者参与的会议和研讨会有助于将数据收集工作与特定业务目标结合起来。
技术：投资于能够更轻松地访问和可视化数据的工具和技术，可以使非技术用户独立探索并从收集的数据中获取见解。
数据治理：定义清晰的数据治理政策和标准可以确保收集的数据相关、准确且符合监管要求，从而增强数据用户的信任和可用性。
跨职能协作：鼓励跨职能团队和跨学科项目可以促进对彼此观点和优先事项的更深入了解，最终实现整个组织更有效、更有影响力的数据利用。
通过实施这些策略，公司可以弥合数据收集者和用户之间的脱节，从而做出更明智的决策，并通过数据驱动的洞察力推动业务成功。
数据质量差的迹象
如何发现数据质量不佳？有许多迹象需要考虑；以下仅列举其中几个：
数据质量差的迹象 描述
记录不一致 不同系统的客户数据存在差异，导致见解不一致和效率低下。
重复数据 重复的客户输入会堵塞数据库并使分析变得复杂。
不完整的字段 缺少联系方式或交易历史等关键信息会降低可用性。
过时的数据 无法更新数据会导致不相关的见解和糟糕的决策。
手动数据修复 过度依赖员工来纠正错误表明数据治理和自动化存在问题。
数据孤岛系统 缺乏整合会造成孤立的数据池，阻碍跨职能协作。
缺乏信任 由于不信任集中式系统，员工创建了自己的数据集，导致努力分散。
分析失败 数据质量差会导致报告和见解存在缺陷，从而削弱决策信心。
客户投诉 数据不一致会导致糟糕的客户体验，例如错过过去的互动。
合规差距 数据不符合监管标准会使组织面临法律处罚的风险。
不良数据的高昂代价
不良数据可能是导致组织内许多代价高昂的问题的根本原因。这些成本通常表现为症状，而我们专注于治疗这些症状，而不是解决核心问题。不良数据可能会影响您业务的许多不同方面。
最显著的影响之一是收入的机会成本。如果您向错误的受众发送广告、错失潜在客户、没有有效地跟进潜在客户，或者您的分析流程没有为您提供进行真正优化所需的洞察力，那么您就会失去机会。这些错失的机会会迅速累积并影响您的利润。
另一个影响领域是运营效率。浪费时间解决问题和手动修复大型数据集不仅会降低生产力，还会影响士气。大多数从事运营和 IT 工作的人都希望花时间进行创新和积极主动，而不是对不良数据集做出反应。这对所有参与其中的人来说都是令人沮丧和低效的。
不良数据还会影响您与客户的互动。如果您的沟通不顺畅，可能会损害您的声誉。客户会注意到事情不对劲，这可能会导致更高的客户流失率。维护准确、高质量的数据对于提供无缝的客户体验至关重要。
最后，不良数据会影响您的组织对未来趋势和技术的准备。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等工具依赖高质量数据集才能正常运行。不良数据可能会导致这些工具设置方式不一致，从而导致幻觉或难以解决的隐性偏见等问题。高质量数据是未来有效利用 AI 和 ML 的基础。
不良数据不仅会造成孤立问题，还会触及业务的各个方面。从收入损失到效率低下、客户不满和未来创新挑战，成本是巨大的。现在解决数据质量问题为长期成功奠定了基础。
让一切变得简单
由于数据拼图如此之多，很容易迷失方向。但不容易的是摆脱困境，因为这可能会让您的公司陷入困境，或者让一支效率极低的营销团队被无法操作的数据拖累，而这些数据之所以无效，只是因为他们必须处理这些数据。
修改整个数据策略听起来不像是一种有趣的花费四分之一的时间的方式，但如果它能仅从成功的营销活动就为企业带来大量额外现金流，那么它可能是值得的。
这里需要考虑的关键因素是您正在收集哪些数据、您的数据收集是否合规、您将这些数据发送到何处以及如何使用这些数据。从头开始建立坚实的数据战略基础将为您取得长期成功奠定基础。