1.什么是数据质量

数据质量是数据的一组固有特性满足要求的程度，其独立于信息系统，且随时满足“要求”的变化，是伴随数据生命周期的数据本质属性。数据质量的研究目标是从不同维度分析数据是否能否反映真实情况，从而确保数据能够被用户有效使用。

2.数据质量的重要性

数据对于使用它来影响决策、改变生产和进行整体业务风险管理分析的公司来说至关重要。

确保数据质量达到标准不仅仅是检查它是否“良好”。它涉及从可信来源收集数据，进行频繁的质量保证和维护检查，以及在业务规划中有效地使用这些数据。高质量的数据有助于公司提高可信度并提高业务实践的质量。

低质量的数据可能会给公司带来重大问题。以下概述了数据如何对不优先考虑数据质量的企业产生负面影响。

不准确的市场数据将导致企业错失增长机会。

可以根据无效数据做出错误的业务决策。

不正确的客户数据会给公司和客户造成混乱和挫败感。

公开虚假的数据质量报告 可能会毁掉品牌的声誉。

不恰当地存储数据会使公司容易受到安全风险的影响。

3.数据质量的影响因素

七大因素影响业务数据的质量。这些因素有助于公司确定哪些数据领域缺乏质量，以及需要解决哪些问题来提高质量。

准确性：数据反映其试图描绘的信息的正确程度。

完整性：数据的全面性。如果数据完整，则意味着当前可以访问所有需要的数据。

相关性：收集数据的原因和用途。优先考虑数据相关性将确保不会将时间浪费在收集、组织和分析永远不会使用的数据上。

有效性：如何收集数据。数据收集应遵守现有的公司政策。

及时性：数据的更新程度。如果公司数据不是尽可能最新，则被认为不合时宜。

一致性：数据从一组到另一组保持一致的程度。

唯一性：确保数据集中没有重复。

4.如何提高数据质量

公司可以采取一些步骤来确定其数据的质量并开始改进它。

进行数据分析。数据分析是评估公司数据质量当前状态的过程。

确定数据如何影响业务。公司必须进行内部测试，以了解数据如何影响他们的业务。数据可以帮助他们更好地了解他们的受众或阻碍他们成功的需求规划。如果数据对公司产生负面影响，那么是时候解决数据质量问题并采取措施改进它了。

检查来源。如果一家公司试图提高其数据质量，就应该从头开始。应检查来源的质量和数据安全性。如果公司自己收集数据，他们应该优先考虑用户体验，以避免数据收集中的错误。

遵守数据法。不正确地收集和存储数据可能会使公司陷入法律困境。应该有关于谁可以看到数据、可以保存在哪里以及可以用于什么的明确指导方针。严格遵守这些法律还有助于公司通过创建安全删除数据的系统来避免使用旧数据或不正确数据。

实施数据训练。只有正确使用数据才会变得更好。公司应优先考虑培训，以帮助团队了解可用数据并有效利用它。

执行频繁的数据质量检查。在努力提高质量之后，公司需要通过优先考虑数据质量控制和进行一致的数据监控来保持这种势头。这将有助于识别常见错误并在代价高昂之前避免数据驱动的错误。

与数据专家合作。如有疑问，公司应该依靠那些专门提高数据质量的人。数据科学家和分析师可以指导公司实现更高的数据质量，并在此过程中确保合规性。

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