提高数据质量的5种最佳实践

什么是数据质量？

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。

具有数据质量的驱动结果

通过高质量的数据，您的企业可以获得有助于简化流程、改善服务、促进增长和收入的见解。数据越好，您的洞察力就越好，您的业务现在和将来都会越好。如果您拥有高质量的数据，您可能拥有良好的数据管理实践，从而提高安全性、组织性和效率。

提高数据质量的五个关键做法

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。

为了真正实现数据驱动的成功，企业需要鼓励业务部门之间的协作，并转向以企业为中心的方法。当每个部门的每个人都能提出跨职能的问题，并找出一个单一的真理来源时，可以有更多的见解和创新。

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。通过利用多样化和创造性的数据源，您可以获得竞争优势，帮助您的业务增长并取得成功。

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

从数据中创造价值不仅仅是提供“一次性”见解。虽然已建立的数据管理系统有所帮助，但企业需要清理和维护其数据，并围绕这些做法建立严格的系统。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。

为未来做好准备

数据不足——无论是错误的工作数据，还是无法访问或不准确的数据，都会损害您的全部数据，并阻止您做出明智的业务决策。数据质量为所有数据驱动的结果奠定了基础，数据质量将决定您能够获得的见解质量。

要真正为未来做好准备，请创建有效且广泛采用的数据文化，并建立一个现代数据分析平台，该平台可以容纳无限的用户和并发性，不断优化并帮助创建见解并推动结果。