5个提高数据质量的最佳实践

企业通常会收集尽可能多的数据,并将其储存起来, 通常在数据竖井中,这些竖井是不可访问的,最终会被遗忘. 你的数据非但没有用,反而成了障碍. 数据应该成为所有业务决策的基础, 但是如果您的数据是不可访问的怎么办, 无关紧要的, 和不完整的? 如果你想让数据成为你最大的资产,首先关注数据质量.

数据质量

什么是数据质量?

数据的质量决定了它的实用性. 如果你的数据没有用处,不能提供见解,那么它就不是高质量的数据. 理想的数据可以很容易地处理和分析,并且与用户相关. 关注准确性、完整性、一致性、及时性和可访问性. 如果这听起来不像你的数据,那么是时候采用新的方法了. 

以数据质量驱动结果 

质量数据, 您的企业可以获得有助于简化流程的洞察力, 改善服务, 并促进增长和收入. 你的数据越好, 你的洞察力越好,你现在和将来的生意就会越好. 如果你有优质的数据, 您可能有良好的数据管理实践, 哪一个更安全, 组织, 和效率. 

提高数据质量的五个关键实践

1. 消除

孤立的数据永远不会带来真正的价值. 与筒仓, 你不可能对你的业务有一个完整的看法,也不可能有单一的真相来源. 与数据分离, 不同部门的用户复制数据而不是共享数据, 这将创建混乱, 不一致, 和失去了灵活性. 通过消除筒仓, 组织中的每个人都可以同时看到所有的数据,并拥有单一的真实来源.

2. 让所有用户都能访问数据

尽管数据传统上由特定的业务单位拥有,这些业务单位为自己的目的收集和使用数据, 这种方法会产生狭隘的结果,对整个业务无益. 数据应该让整个组织的所有类型的用户都可以访问. 只有当100%的用户可以使用100%的数据时,数据的真正价值才能被实现. 

真正实现数据驱动的成功, 企业需要鼓励业务单元之间的协作,并转向以企业为中心的方法. 当每个部门的每个人都能问跨职能的问题,并从单一的真相来源工作时, 可以有更多的见解和创新. 

3. 使用正确的数据

数据质量不仅仅与可访问性有关——它还与相关性有关. 最好的数据结合多个来源来创建一个广泛而完整的组织视图, 所以你可以回答最复杂的问题. 通过利用多样化和创造性的数据源, 你可以获得竞争优势,这将帮助你的业务发展和成功. 

4. 确保您的数据

保护您的数据对于确保客户信任和业务安全至关重要. 随着大量的数据流入现代组织, 为必要的用户保持所有的可访问性,而又不受保护,是成功企业的一个关键区别. 确保您的数据安全 同时允许访问组织内部, 开发一个专注于漏洞管理的数据分析生态系统, 加密, 和身份验证, 以及基于角色的访问和细粒度安全控制.

5. 将数据质量视为一个过程

从数据中创造价值不仅仅是提供“一次性”的见解. 而建立的数据管理系统会有所帮助, 企业需要清理和维护他们的数据, 并围绕这些实践建立严谨性.真正的成功需要对数据进行操作, 不断重新评估你的数据如何为你工作,以及哪些数据和数据分析流程为你的业务服务.从数据存储到分析再到应用程序,一切都需要简化, 管理, 和自动化. 

成为future-ready

不充分的数据——无论是对工作来说是错误的数据, 或者只是无法访问或不准确-将损害您的全部数据,并阻止您做出明智的业务决策. 数据质量是所有数据驱动结果的基础, 你的数据质量将决定你能够获得的见解的水平. 

要真正为未来做好准备,需要创建一个有效的、被广泛采用的数据文化 现代数据分析平台 这可以容纳无限的用户和并发性, 不断优化, 并帮助创造洞察力和推动结果.