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什么是数据质量？

在一个大数据的世界中，您只与您的数据一样好。

数据是一项战略性公司资产。质量数据是指准确，完整，有效的数据，并支持最佳业务性能。高质量数据是成功的坚实基础，实现了更好的业务决策。

数据质量管理已成为商业智能的关键问题。

低数据质量的业务影响

低数据质量对业务运营和成功产生了重大影响。如果数据是您的主要战略资产，但您的数据质量非常低 - 不完整，重复，旧或过时 - 然后您的业务运营将是低质量和无效的。

在翻盖方面，管理和维护高水平的数据质量对业务的影响。良好的数据滋生有效且有效的销售和营销。代表不必努力寻找关键信息。从营销的角度来看，基于准确的指标和分析，资源可以更好地定位。

管理数据质量

成功管理数据质量涉及实施和维持一系列措施来实现这些目标。

1.配置文件并仔细分析数据集。如果你真的不明白那里的事实，你就不能做得更好。

2.通过分析，开始定义和策略数据控制。控件不仅是组织中谁可以访问数据的问题，还可以如何创建和操作数据。

3.自动化。在当今的数据繁忙和快速移动的信息技术世界中，您将希望尽可能多地自动化。实施支持数据质量功能的技术基础架构。

提升数据质量

在您的数据质量计划中使用一些简单但重要的技术。

标准化 - 您将想要在数据集中创建和强制执行键值的指南。建立这些标准后，您可以更新现有数据以实现均匀性。

数据清理 - 数据清洁可以验证物理地址和电子邮件地址的可传递性，并可以确认电话号码准确性。

重复数据删除 - 重复数据最终意味着关键信息分散和分散。重复数据删除程序必须具有灵活性分析来自各种数据点的重复匹配和多种方式。进一步重复数据删除必须快速且易于实现，并且必须能够在数据变化时保持清洁数据。

增强和增强 - 利用一个服务，该服务可以验证您拥有的数据是准确和可操作的，并且由于缺少缺失的数据而增长。

额外资源

了解维持高水平数据质量的重要性是第一步。但要真正开始，你将想要检查数据的当前状态。

要掌握此操作并开始构建您自己的自定义数据质量策略，请免费了解数据的健康状况。

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