剩下的 的数据对业务至关重要，可以用于做出明智的决策，或者可以货币化，对许多组织来说，这是最重要的。这些数据的质量和可靠性至关重要。以下是一些常见的业务场景，它们表明数据质量差：
不准确的风险评估导致错误的决策（例如，批准不良信贷）
行为不当的欺诈检测模型会导致风险过高或拒绝服务
高管抱怨 仪表板和报告不正确
由于不良数据导致的定价错误而造成的收入损失
你的数据合作伙伴抱怨你给他们提供了错误的数据
您的数据团队花费太多时间修复损坏的数据
这些听起来熟悉吗？
如果您遇到此类问题，则很有可能您在 哥伦比亚手机号码数据 数据质量覆盖和准备方面存在差距。现在让我们看看如何评估您的数据质量。
评估数据质量准备情况的注意事项
首先，重要的是要描述贵组织正在积极处理的数据量，以帮助获得见解。数据量越大， 数据质量出现问题的可能性就越大 。相反，如果您处理的数据量有限或较小，任何质量低下的数据对业务的直接 影响就越大 。变量越少，任何单个或类型的数据质量问题对见解的影响就越大。无论您需要对大量数据进行基本检查，还是需要对一小组数据元素进行深入检查，数据量都会显著影响您的数据质量方法。
其次，了解数据管道的行为很有帮助，包括数据的来源、数据如何转换和优化、数据更新频率；以及数据是否处于可以分析并用于开发可靠业务洞察力的状态。这会告诉您数据最有可能在何处出现缺陷。