如何提高数据质量

如何提高数据质量

数据的质量决定其效用。如果您的数据没有用处、无法提供见解，则不是高质量的数据。理想的数据可以轻松处理和分析，并且与您的用户相关。注重准确性、完整性、一致性、及时性和可访问性。如果这听起来不像您的数据，那么是时候采用新方法了。

1. 消除竖井

孤立的数据永远不会提供它的真实价值。有了竖井，就不可能全面了解您的业务，也不可能拥有单一的真相来源。在数据隔离后，不同部门的用户会复制数据，而不是共享数据，从而造成混乱、不一致和失去敏捷性。通过消除数据竖井，组织中的每个人都可以同时看到您的所有数据，并且拥有单一的真相来源。

2. 使所有用户都能访问数据

虽然数据传统上归收集和使用数据用于自身目的的特定业务单位所有，但这种方法产生的狭隘结果对整个业务没有好处。应让组织内所有类型的用户访问数据。只有当100%的数据提供给100%的用户时，才能实现数据的真实值。

3. 使用正确的数据

数据质量不仅需要可访问性，更需要相关性。最佳数据会结合多个数据源，从而为组织创建广泛完整的视图，用来回答最复杂的问题。

4. 保护您的数据

保护您的数据对于确保客户信任和业务安全至关重要。随着数据量流入现代组织，保持所有必要的用户都能够在受到保护的前提下访问数据是成功企业的关键区别。为了在允许在组织内访问的同时保持数据安全，需要开发一个数据分析生态系统，专注于管理漏洞、加密和身份验证，以及基于角色的访问和精细安全控制。

5. 将数据质量视为一个过程

真正的成功需要操作您的数据，并不断重新评估您的数据如何为您服务，以及哪些数据和数据分析流程为您的业务服务。从数据存储到分析到应用程序，所有内容都需要简化、管理和自动化。