五个最常见的数据质量问题以及如何克服它们

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随着数据社会化的出现许多组织以有效的方式收集交换数据并使所有员工都可以访问数据。 尽管大多数公司都受益于员工手中此类信息资源的广泛使用，但有些公司面临着所用数据准确性的问题。 由于现在大多数组织也在考虑实施人工智能系统或通过物联网连接他们的业务，这变得尤为重要。 数据质量问题可能源于重复数据、非结构化数据、不完整数据、不同数据格式或数据访问困难。在本文中，我们将讨论最常见的数据质量问题以及如何克服这些问题。 重复数据 相同记录的多个副本会对计算和存储造成影响，但在未被发现时也可能产生偏差或不正确的见解。其中一个关键问题可能是人为错误——某人只是不小心多次输入数据——或算法出错。

针对此问题建议的解决方案称为“重复数据删除它结合了人类直觉、数据分析和算法，可根据机会分数和常识检测可能的重复项，以确定记录在何处看起来 瑞典电话号码表 接近匹配。 非结构化数据 很多时候，如果系统中没有正确输入数据，或者某些文件可能已经损坏，那么剩下的数据就会有很多缺失的变量。例如，如果地址根本不包含邮政编码，则其余详细信息可能没有什么意义，因为确定地理维度将具有挑战性。 使用数据集成工具，您可以帮助将非结构化数据转换为结构化数据。而且，将数据从各种格式移动到一种一致的形式。 安全问题 除了 HIPAA 或 PCI 数据安全标准 (PCI DSS) 等行业和监管标准外，数据安全和合规性要求来自不同来源，包括组织要求。



不遵守这些规则可能会导致巨额罚款甚至可能导致失去客户忠诚度代价更高HIPAA 和 PCI 等法规提供的指南也为强大的数据质量管理系统提出了令人信服的论据。 将隐私和安全实施的管理整合为整体数据治理计划的一部分具有显着优势。这可能包括集成数据管理和审计员验证的数据质量控制程序，让业务领导者和 IT 相信他们的公司满足关键的隐私要求并防止可能的数据泄露。通过使用统一的数据质量计划保护客户数据的完整性，鼓励客户与品牌建立牢固而持久的联系。 常见数据质量问题隐藏数据 大多数公司在制定商业智能决策时只使用了大约 20% 的数据，而将 80% 的数据留在隐喻垃圾箱中。隐藏数据对客户行为最有利。