数据质量差的影响将为实现您的目标设置障碍

我们对造成的任何不便表示歉意。在 Experian 最新的全球研究报告中，84% 的受访企业表示，受新冠肺炎 (COVID-19) 影响，其组织对数据洞察的需求增加。为了获得数据洞察，必须利用可信数据（正确且经过验证的信息）来做出更好的决策。否则。幸运的是，通过密切关注这些障碍，您可以解决它们并拥抱增长机会。 数据质量差意味着什么？ 不同组织和行业对数据的定义可能有所不同。一位消息人士首先定义了不良数据，他说：“我们将不良数据定义为通过错误或质量足够低的收集方法、研究设计或抽样技术获得的数据，以致用它们来解决特定的科学问题在科学上是不合理的” 1。

业务数据质量差的例子包括过时的客户联系信息、格式不正确的地址 美国数据 数据以及有拼写错误的客户数据。数据质量差的影响延伸到企业内的所有部门。例如，如果您有错误的客户数据（例如重复记录或不准确的记录），则可能会影响财务团队的计费目的、续订团队的识别客户身份以及处理和报告企业拥有的准确产品的操作。卖成. 是什么导致数据质量差？ 不幸的是，没有任何企业能够免受数据质量不佳的影响。事实上，如果没有一致的数据策略，这种情况几乎是不可避免的。通过了解要寻找的内容，您可以在数据质量差的前兆成为更深层次的问题之前锁定它们。



数据收集方法不一致 如果您的企业没有花费足够的时间来确保进入 CRM 或发票系统的输入是统一的，那么您可能会因这些不统一的输入而面临信息不准确的风险。在所有数据输入点建立标准流程是一个很好的起点；这将确保传入的数据可信、格式一致且准确，从而为您的员工节省时间和资源。 无效的数据管理 缺乏最佳实践和策略可能会对您的数据消耗和管理产生负面影响。如果整个企业有多种定义、查看和管理数据的方法（没有适当的标准），那么在跨部门共享见解和整体决策时，您可能会遇到障碍。 当进行数据迁移和集成等流程时，这些标准只会变得更加模糊。