不良数据对您的数据分析影响是致命的
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-07-19
随着广泛传播 大数据、物联网 (IoT) 和 实时分析
高速获取海量数据的机会是有保证的，但目前 数据治理许多组织的流程仍然不够复杂，无法捕获如此高速和大容量数据中的不准确之处。结果？所有行业部门的错误诊断、错误预测和错失的机会。
数据驱动的文化是什么样的？
演示来自许多不同来源的大量数据如何继续影响业务生态系统，在数据驱动的业务环境中，更新的数据源和更复杂的数据类型的不断演变需要实施健全的数据治理机制，否则大部分数据将作为没有任何实质内容的噪音而存在，企业主和运营商可以访问他们不信任的大量数据，尤其是来自新数据源的数据。
正在崛起的数据驱动的商业生态系统
不良数据如何破坏您的业务 分享以下有关企业中基于数据的决策制定的重要统计数据，40% 的企业高管在 30 天内至少做出一次重大决策，他们用来做出这些决策的数据正以每年 40% 的速度快速增长，大约 40% 的企业数据不准确、不完整或不可用，这导致企业无法实现其数据驱动的目标，现在看起来令人生畏的传入数据的速度将成倍增加，当物联网达到完全成熟，因此断开数据孤岛、人为错误、缺乏系统集成和数据迁移失败的可能性是对数据迁移的真正威胁，数据管理的未来，迅速认识到这些问题并计划集中数据治理的企业肯定会领先于竞争对手，在不久的将来，数据质量将取代技术足迹，以确保业务成功。
坏数据的代价
是的在失去机会、减少收入和客户流失方面，不良数据会给公司造成巨大损失，在世界上大数据，这些威胁更为突出，缺乏数据质量控制使企业每年平均损失 1400 万元。
清理传入数据
数据标准化
数据监控
数据的集中控制
糟糕的数据质量会给您带来哪些损失？
一再指出在客户参与的时代，客户体验的质量决定了企业的成败， 由于大多数企业已经数字化或保持数字化存在，客户与供应商的很大一部分互动发生在网上，客户的 360 度视图现在是企业的关键竞争优势，那么供应商如何获得客户的 360 度视图呢？简单 – 通过通过各种数字接触点获取的客户数据，随着企业越来越依赖客户数据来改善客户服务，传入数据的质量和价值将在客户分析中发挥重要作用，企业不仅可以从可靠的数据治理框架中节省资金，而且还可以通过可靠的方式赢得良好的商业声誉。
数据分析面临的迫在眉睫的挑战
劣质数据，以采购行业为例，数据质量和治理是采购团队面临的挑战恰当地描述了缺乏数据治理如何阻碍采购行业的绩效水平，不良数据是该行业分析质量不佳的主要原因，错误投资决策背后的主要原因错误数据：A 21日。世纪疫，您会注意到不准确、不完整或不可用的数据可能导致风险评估不佳、财务数据不正确或贷款申请错误，这种糟糕的决定不仅会导致客户流失，还会导致商业信誉不佳。
断开分析子系统之间的连接
在投资行业，使用遗留后端系统的业务运营商或服务提供商往往不得不与后端、中间件和前端系统之间缺乏连续性作斗争，在这个领域，当务之急是推出提供集成后端、中间和前端的数据平台，以限度地提高运营效率和敏捷性，风险、安全预测、对账、估值和应计的单一视图管理可以大大提高投资经纪人的效率，集成数据管理系统可以帮助业务运营商从他们的技术投资中获得高投资回报。
数据质量在分析中的重要性
业务分析是对干净数据的需求再怎么强调也不为过的领域，许多当前的数据服务提供商现在已经过渡到成本友好的软件包，提供捆绑的数据收集-清理-准备-分析服务，其中许多服务都是基于云的，并提供中小型企业可以使用的经济型数据解决方案，由于托管数据服务的快速商业化，越来越多的各种规模的企业现在都采用清洁数据策略作为其核心业务活动的一部分。
数据质量在数字分析中
如何监控经常更新其内容的网站上的数据质量的技巧，数据可靠性在分析中的重要性，当今的许多业务活动在很大程度上依赖于数据管道，这些数据管道共同为企业提供及时的竞争情报或运营智慧以求生存，之所以如此，是因为大数据促进了来自不同客户接触点的多渠道、多品种数据的使用，集成治理大数据 讨论元数据、数据集成功能和数据治理如何共同提高用于日常业务分析的数据质量。
如何避免被数据欺骗为数据的可靠性提供了极具说服力的案例
高速获取海量数据的机会是有保证的，但目前 数据治理许多组织的流程仍然不够复杂，无法捕获如此高速和大容量数据中的不准确之处。结果？所有行业部门的错误诊断、错误预测和错失的机会。
数据驱动的文化是什么样的？
演示来自许多不同来源的大量数据如何继续影响业务生态系统，在数据驱动的业务环境中，更新的数据源和更复杂的数据类型的不断演变需要实施健全的数据治理机制，否则大部分数据将作为没有任何实质内容的噪音而存在，企业主和运营商可以访问他们不信任的大量数据，尤其是来自新数据源的数据。
正在崛起的数据驱动的商业生态系统
不良数据如何破坏您的业务 分享以下有关企业中基于数据的决策制定的重要统计数据，40% 的企业高管在 30 天内至少做出一次重大决策，他们用来做出这些决策的数据正以每年 40% 的速度快速增长，大约 40% 的企业数据不准确、不完整或不可用，这导致企业无法实现其数据驱动的目标，现在看起来令人生畏的传入数据的速度将成倍增加，当物联网达到完全成熟，因此断开数据孤岛、人为错误、缺乏系统集成和数据迁移失败的可能性是对数据迁移的真正威胁，数据管理的未来，迅速认识到这些问题并计划集中数据治理的企业肯定会领先于竞争对手，在不久的将来，数据质量将取代技术足迹，以确保业务成功。
坏数据的代价
是的在失去机会、减少收入和客户流失方面，不良数据会给公司造成巨大损失，在世界上大数据，这些威胁更为突出，缺乏数据质量控制使企业每年平均损失 1400 万元。
清理传入数据
数据标准化
数据监控
数据的集中控制
糟糕的数据质量会给您带来哪些损失？
一再指出在客户参与的时代，客户体验的质量决定了企业的成败， 由于大多数企业已经数字化或保持数字化存在，客户与供应商的很大一部分互动发生在网上，客户的 360 度视图现在是企业的关键竞争优势，那么供应商如何获得客户的 360 度视图呢？简单 – 通过通过各种数字接触点获取的客户数据，随着企业越来越依赖客户数据来改善客户服务，传入数据的质量和价值将在客户分析中发挥重要作用，企业不仅可以从可靠的数据治理框架中节省资金，而且还可以通过可靠的方式赢得良好的商业声誉。
数据分析面临的迫在眉睫的挑战
劣质数据，以采购行业为例，数据质量和治理是采购团队面临的挑战恰当地描述了缺乏数据治理如何阻碍采购行业的绩效水平，不良数据是该行业分析质量不佳的主要原因，错误投资决策背后的主要原因错误数据：A 21日。世纪疫，您会注意到不准确、不完整或不可用的数据可能导致风险评估不佳、财务数据不正确或贷款申请错误，这种糟糕的决定不仅会导致客户流失，还会导致商业信誉不佳。
断开分析子系统之间的连接
在投资行业，使用遗留后端系统的业务运营商或服务提供商往往不得不与后端、中间件和前端系统之间缺乏连续性作斗争，在这个领域，当务之急是推出提供集成后端、中间和前端的数据平台，以限度地提高运营效率和敏捷性，风险、安全预测、对账、估值和应计的单一视图管理可以大大提高投资经纪人的效率，集成数据管理系统可以帮助业务运营商从他们的技术投资中获得高投资回报。
数据质量在分析中的重要性
业务分析是对干净数据的需求再怎么强调也不为过的领域，许多当前的数据服务提供商现在已经过渡到成本友好的软件包，提供捆绑的数据收集-清理-准备-分析服务，其中许多服务都是基于云的，并提供中小型企业可以使用的经济型数据解决方案，由于托管数据服务的快速商业化，越来越多的各种规模的企业现在都采用清洁数据策略作为其核心业务活动的一部分。
数据质量在数字分析中
如何监控经常更新其内容的网站上的数据质量的技巧，数据可靠性在分析中的重要性，当今的许多业务活动在很大程度上依赖于数据管道，这些数据管道共同为企业提供及时的竞争情报或运营智慧以求生存，之所以如此，是因为大数据促进了来自不同客户接触点的多渠道、多品种数据的使用，集成治理大数据 讨论元数据、数据集成功能和数据治理如何共同提高用于日常业务分析的数据质量。
如何避免被数据欺骗为数据的可靠性提供了极具说服力的案例
像 A/B 测试这样的数据驱动的活动必须完全依靠数据样本来评估结果，在这里很容易理解为什么“代表性”而不是“实际”的不良数据样本会对结果产生不利影响，在几乎所有的英国律师事务所很容易受到邮件欺诈中的研究显示，在作者声称近的一项研究表明，几乎所有位于英国的律师事务所都使用电子邮件系统，这些系统在很大程度上容易发生数据盗版或被假账户欺诈使用，信息盗版在过去几年中增加了近 40%。
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