数据无处不在。随着数据创建的数量、来源和速度的增加, 企业正在努力解决如何处理这一切以及如何做到这一点的现实。如果您的企业尚未确定使用自己的数据的最有效方式, 那么您将错过实现业务转型和获得决定性优势的关键机会。
当然, 如果没有好的数据, 那么做你想做的事情要困难得多。无论您是推出新产品还是服务, 还是仅仅响应最大竞争对手的移动, 做出明智、及时的业务决策几乎完全取决于您手头的数据质量。
人们试图用完整、准确、可访问和被欺骗等术语来描述数据质量。尽管这些单词中的每一个都描述了数据质量的一个特定元素, 但数据质量的更大概念实际上是关于数据是否满足您想要使用它的目的或目的。
为什么数据质量如此苛刻
近85% 的 ceo表示, 他们担心他们所使用的数据质量, 以作出决定。这一担忧的一部分来自于事实, 即糟糕的数据证明, 成本公司在销售损失、生产力损失或决策错误方面的年收入达到 25% 。
显然, 实现数据质量仍然是许多组织面临的一个挑战, 但解决方案并不像看起来那样虚幻。大多数企业都遇到了直接影响数据质量的部分或全部问题:
- 隔离数据.否则称为 “数据孤岛”, 这些单独的数据组要么由特定业务部门拥有, 要么包含在特定软件中。孤立数据的问题是, 它是无法访问的组织的其余部分, 因为该软件可能不兼容任何其他或业务部门严格控制用户权限。虽然数据可能提供有用的、甚至是非常有价值的见解, 因为它无法轻松访问, 但业务无法形成完整的图片, 更不用说从中受益了。
- 过时的数据.企业结构庞大而复杂, 有多个团队和部门。因此, 在整个组织中收集数据通常是一个缓慢而费力的过程。当收集到所有数据时, 一些–如果不是大多数–都已经落后于相关性, 因此大大降低了它对组织的价值。
- 复杂数据.数据来自许多不同的来源和许多不同的形式。数据是从智能手机、笔记本电脑、网站、客户服务交互、销售和市场营销、数据库等方面生成的。它可以是结构化的或非结构化的。了解数据的数量和种类, 并对其进行标准化, 以供每个人使用是一个资源密集型过程, 许多组织没有带宽或专业知识来跟上。
如何实现质量数据
像任何有价值的商业努力一样, 提高数据的质量和效用是一个多步骤、多方法的过程。以下是如何:
- 方法 1:大数据脚本需要大量的数据, 并使用一种脚本语言, 可以与其他现有语言进行通信和合并, 以清理和处理数据以进行分析。虽然工程师们很欣赏脚本的敏捷性, 但它确实需要对需要合成的数据类型和数据存在的特定上下文进行重要的理解, 以了解使用哪种脚本语言