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注：配圖為UCI設計公司作品

溫州logo設計公司轉發原文直譯：

在大數據的世界里，壞數據變得越來越普遍。部分問題是由我們用來幫助管理和組織這些數據的技術引發的。在我們急于變得更加按需、個性化和以數據科學為動力的過程中，我們已經接受了云計算、移動性、社交協作和增強的分析。每一份客戶數據都是有價值的。但這樣做，我們也讓我們的數據質量控制失效。 當各部門不顧數據的不準確而吵著要數據時，就會導致基于這些錯誤的糟糕決策的連鎖反應。但是它到底花費了我們多少錢呢?

在糟糕的數據衛生狀況蔓延之前，我們能做些什么來阻止它呢?

讓我們仔細看看： 公司問題不僅僅是信息技術問題 就在幾年前，也就是2013年，糟糕數據的陰影已經顯現Gartner公司在其研究中調查了一系列公司，了解到數據質量每年要花費他們1400多萬美元。現在想象一下我們今天的聯系有多緊密，你可以看到這個問題會以指數級增長。許多公司試圖說服各部門理解這一切，將組織和管理所有這些信息的任務直接放在它部門的肩上。但是，壞數據影響的不僅僅是服務器和數據庫，它影響到每個人。如今，這在很大程度上是一個商業問題。 這還不包括客戶數據以外的成本。客戶姓名或細節的一些不準確是一回事。但是，根據與數據維護相關的公司文化，它通常也會影響其他業務領域，如生產力、安全性和做出經濟高效的決策。 簡而言之，這不是一個我們可以繼續砸錢并希望它消失或自行解決的問題。 到底什么是"數據質量"?

在開始處理數據本身之前，理解"它"是什么很重要。根據加特納的另一項研究，數據質量通過幾個不同的點進行檢查，包括：存在性（組織是否有數據作為起點?

) 有效性（值是否可接受?

) 一致性（當相同的數據存儲在不同的位置時，它們的值是否相同?

) 完整性（數據元素和數據集之間的關系有多精確) 準確性（數據是否準確描述了要建模的對象的屬性) 相關性（數據是否適合支持目標)有大量的信息需要嘗試"手工"清理。 期權組合 為了幫助應對這一日益緊迫的挑戰，有許多數據清理解決方案可供使用。這些公司通常著眼于數據質量的大局，并從整體上幫助標準化記錄。他們經常從內部和外部獲取數據，以幫助最大限度地提高整體的相關性和一致性。 與您企業中的其他工具一樣，擁有一個選項組合來滿足您的數據清理需求是一個明智的想法。您可能只需要一次數據清理來保持您的信息是最新的，或者您可能需要持續的工作。理想情況下，如果您正在遷移到另一個系統或進行大規模營銷活動，您只需要進行一次數據質量清理。否則，如果信息沒有得到經常的維護，它會惡化并使問題更加嚴重。 對于特別大或容易出錯的數據集，可以設置一個數據質量清理工具來自動運行。這些類型的系統可以在特定的時間間隔清理數據，或者在持續的數據質量監控很重要的情況下通知經理和員工。 從數據質量解決方案提供商那里尋找什么 因為有如此多的選擇，而且不斷有更多的工具被創造出來，當你甚至不確定你需要什么的時候，試圖縮小你的選擇范圍會讓人感到不知所措。無論您最終做出什么決定，建議的解決方案絕對必須能夠：能夠根據公司當前的數據衛生狀況，提供立竿見影的效果和顯著的改進 利用實時信息和歷史細節——客戶、員工、產品、技術和流程 擁有堅實的基礎，能夠使用預測分析、預測和建模等新技術 根據數據的數量、速度和種類進行擴展和調整，同時保持一切的有效性和一致性。正如不良數據的成本可能會逐年增加一樣，擁有準確的數據可以節省同樣多的成本（如果不是更多的話),正如當…的頭目的這張圖表所指出的：干凈的數據可以帶來多么大的變化！ 當然，節約成本是一回事，但管理層（和其他高管)通常不只是想要節約成本，他們還希望看到收入方面的直接關聯。真正的問題是，干凈的數據能為我們賺多少錢?

這里有一個來自同一個環的假設（盡管非常現實)的例子

注：配圖為UCI設計公司作品

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