隨著每家公司，無論大小或行業，越來越多地由數據驅動，糟糕的數據質量正成為巨大的威脅，畢竟，基于錯誤數據做出的決定可能會產生重大的破壞性影響，那么，在工具比以往任何時候都多的情況下，為什么良好的數據質量仍然如此難以實現?對于一些人來說，隨著他們使用的數據量以及他們的數據可以采用的不同形式的復雜性和數量的增加，他們甚至可能會覺得數據質量變得更加難以實現。考慮到這一點，你如何才能扭轉局面，擁有可信賴的高質量數據，從而做出可靠準確的業務決策?

不良數據的4個主要癥狀

要開始糾正數據質量問題，你需要能夠識別何時使用了錯誤數據，有時，這很簡單，對于許多公司來說，如果你在使用錯誤的數據，你知道這一點，然而，在其他時候，有一些更微妙的跡象能夠讓糟糕的數據質量持續多年，同時慢慢地損害你對決策的信心。在評估數據時，我會尋找表明數據質量受到影響的四個重要癥狀。

錯誤和不一致：這一癥狀是明確的。當你看到錯誤時，你知道你的數據質量很差，具有沖突或矛盾信息、錯誤(如錯誤的日期或無意義的值)、重復記錄以及異常高或低值的記錄，這些可能會扭曲分析和報告，并對你的數據信心產生負面影響。

整合多個來源的問題：當你需要幫助整合來自多個來源的數據時，不連貫的結果會使你很難從整體上獲得清晰、全面的數據視圖，例如，如果數據是完整的，并且關鍵信息包括在數據集中，則可以執行有意義的分析或回答基本問題，或者，可能不同的數據源之間存在差異，并且因為你的集成系統無效，所以不會標記存在錯誤和不匹配。

用戶和客戶反饋乏善可陳：有時候，你的數據質量不佳的主要指標是別人的直接反饋，用戶或利益相關者可能會報告他們正在處理的數據存在差異或問題，例如計算不正確或意外結果，這可能會削弱對決策過程的信任。假設客戶或客戶抱怨與數據相關的問題或報告或服務中的差異，在這種情況下，這是另一個有問題的數據的強烈信號，也是一個跡象，表明你還需要采取一些損害控制措施來重建這種關系。

頻繁的數據清理：我尋找的最后一個癥狀是頻繁的數據清理，公司有時會驚訝地發現這是一個問題，他們可能認為他們的數據質量很好，正是因為他們非常認真地對待數據清理。實際上，需要花費大量時間清理數據意味著數據在傳入時容易出錯，數據清理工作一致性的任何下降都意味著這些錯誤可能會通過并開始影響數據質量。

如何開始實現真正的數據質量

既然你已經認識到了一些數據質量不佳的跡象，是時候找出如何解決這個問題的方法了。一般來說，我建議采取三管齊下的方法來糾正當前的數據質量問題，并確保你長期使用高質量的數據。

在質量檢查時賦予資產權重：我們擁有的每一項資產都需要進行質量檢查，但只有部分資產應該具有同等的權重。總體來說，我的平臺質量得分是95%。當我深入研究時，我發現在多個職能領域、管理、人力資源和供應商方面得分很高，但銷售部門的質量得分為60%，這是一個巨大的問題，銷售數據不準確直接影響到公司成功完成交易和創造收入的能力。現在，想象一下，你看到所有領域的質量分數都很高，但人力資源領域的得分為60%，這并不理想，但人力資源的低數據質量得分并不會像銷售得分低那樣產生廣泛的影響。

我經常看到公司在進行數據質量檢查時不使用權重，這樣可以最大限度地減少嚴重問題，而對次要問題給予過高的重要性。通過將不同的資產分類為域和功能域，并為每個域分配權重，公司可以實施更全面的方法來評估數據質量，并獲得真正的數據質量分數。

調整你的數據治理流程：幾乎每家公司都有某種類型的數據治理流程，但只有一些公司隨著他們使用的技術和數據的發展而不斷調整這些流程。用于數據收集、存儲和分析的新工具和平臺正在不斷開發。隨著新的數據源的出現，我們也看到數據格式發生變化，數據量增加，我們接收數據的速度加快。

嚴格遵守數據治理規則是不明智的，甚至是不可能的。定期更新數據治理流程將確保你的公司與當前數據格局保持一致，在保持數據安全性和質量的同時適應新的數據源和技術。

使用內置了數據質量更好流程的系統：數據驅動的決策依賴于準確可靠的數據。有時，無論投入多少工作，你當前的工具生態系統都無法為你提供此類數據，這可能是因為系統缺乏集成，也可能是因為不同工具之間的數據質量標準不同，這些都是必須糾正的基本問題，才能開始提高數據質量。

幸運的是，你的系統不需要從頭開始。我建議探索使用數據產品的可能性，通過實施數據質量自動化軟件、提供強大的數據譜系和建立數據治理策略來促進信任，這些附加工具充當數據攝取、統一、結構化、清理、驗證、轉換和加載數據的單一平臺，這確保了更全面、更準確的數據集，并具有持續的高數據質量。

當企業的數據出錯時，沒有簡單的方法來指導企業。隨著數據規模的顯著增長，人們可能會覺得真正的數據質量幾乎不可能實現，然而，通過意識到劣質數據的癥狀，企業可以迅速采取行動并解決更深層次的問題，使它們重新走上高質量數據的道路，并增強決策信心。