什么是數據質量？重要性及影響因素介紹

1.什么是數據質量

數據質量是數據的一組固有特性滿足要求的程度，其獨立于信息系統，且隨時滿足“要求”的變化，是伴隨數據生命周期的數據本質屬性。數據質量的研究目標是從不同維度分析數據是否能否反映真實情況，從而確保數據能夠被用戶有效使用。

2.數據質量的重要性

數據對于使用它來影響決策、改變生產和進行整體業務風險管理分析的公司來說至關重要。

確保數據質量達到標準不僅僅是檢查它是否“良好”。它涉及從可信來源收集數據，進行頻繁的質量保證和維護檢查，以及在業務規劃中有效地使用這些數據。高質量的數據有助于公司提高可信度并提高業務實踐的質量。

低質量的數據可能會給公司帶來重大問題。以下概述了數據如何對不優先考慮數據質量的企業產生負面影響。

不準確的市場數據將導致企業錯失增長機會。

可以根據無效數據做出錯誤的業務決策。

不正確的客戶數據會給公司和客戶造成混亂和挫敗感。

公開虛假的數據質量報告 可能會毀掉品牌的聲譽。

不恰當地存儲數據會使公司容易受到安全風險的影響。

3.數據質量的影響因素

七大因素影響業務數據的質量。這些因素有助于公司確定哪些數據領域缺乏質量，以及需要解決哪些問題來提高質量。

準確性：數據反映其試圖描繪的信息的正確程度。

完整性：數據的全面性。如果數據完整，則意味著當前可以訪問所有需要的數據。

相關性：收集數據的原因和用途。優先考慮數據相關性將確保不會將時間浪費在收集、組織和分析永遠不會使用的數據上。

有效性：如何收集數據。數據收集應遵守現有的公司政策。

及時性：數據的更新程度。如果公司數據不是盡可能最新，則被認為不合時宜。

一致性：數據從一組到另一組保持一致的程度。

唯一性：確保數據集中沒有重復。

4.如何提高數據質量

公司可以采取一些步驟來確定其數據的質量并開始改進它。

進行數據分析。數據分析是評估公司數據質量當前狀態的過程。

確定數據如何影響業務。公司必須進行內部測試，以了解數據如何影響他們的業務。數據可以幫助他們更好地了解他們的受眾或阻礙他們成功的需求規劃。如果數據對公司產生負面影響，那么是時候解決數據質量問題并采取措施改進它了。

檢查來源。如果一家公司試圖提高其數據質量，就應該從頭開始。應檢查來源的質量和數據安全性。如果公司自己收集數據，他們應該優先考慮用戶體驗，以避免數據收集中的錯誤。

遵守數據法。不正確地收集和存儲數據可能會使公司陷入法律困境。應該有關于誰可以看到數據、可以保存在哪里以及可以用于什么的明確指導方針。嚴格遵守這些法律還有助于公司通過創建安全刪除數據的系統來避免使用舊數據或不正確數據。

實施數據訓練。只有正確使用數據才會變得更好。公司應優先考慮培訓，以幫助團隊了解可用數據并有效利用它。

執行頻繁的數據質量檢查。在努力提高質量之后，公司需要通過優先考慮數據質量控制和進行一致的數據監控來保持這種勢頭。這將有助于識別常見錯誤并在代價高昂之前避免數據驅動的錯誤。

與數據專家合作。如有疑問，公司應該依靠那些專門提高數據質量的人。數據科學家和分析師可以指導公司實現更高的數據質量，并在此過程中確保合規性。

以上就是有關于數據質量的定義、重要性、影響因素及提升方法的全面梳理，如果還想了解更多數據質量的相關內容，敬請關注三個皮匠報告的行業知識欄目。

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