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注：配图为UCI设计公司作品

温州logo设计公司转发原文直译：

在大数据的世界里，坏数据变得越来越普遍。部分问题是由我们用来帮助管理和组织这些数据的技术引发的。在我们急于变得更加按需、个性化和以数据科学为动力的过程中，我们已经接受了云计算、移动性、社交协作和增强的分析。每一份客户数据都是有价值的。但这样做，我们也让我们的数据质量控制失效。 当各部门不顾数据的不准确而吵着要数据时，就会导致基于这些错误的糟糕决策的连锁反应。但是它到底花费了我们多少钱呢?

在糟糕的数据卫生状况蔓延之前，我们能做些什么来阻止它呢?

让我们仔细看看： 公司问题不仅仅是信息技术问题 就在几年前，也就是2013年，糟糕数据的阴影已经显现Gartner公司在其研究中调查了一系列公司，了解到数据质量每年要花费他们1400多万美元。现在想象一下我们今天的联系有多紧密，你可以看到这个问题会以指数级增长。许多公司试图说服各部门理解这一切，将组织和管理所有这些信息的任务直接放在它部门的肩上。但是，坏数据影响的不仅仅是服务器和数据库，它影响到每个人。如今，这在很大程度上是一个商业问题。 这还不包括客户数据以外的成本。客户姓名或细节的一些不准确是一回事。但是，根据与数据维护相关的公司文化，它通常也会影响其他业务领域，如生产力、安全性和做出经济高效的决策。 简而言之，这不是一个我们可以继续砸钱并希望它消失或自行解决的问题。 到底什么是"数据质量"?

在开始处理数据本身之前，理解"它"是什么很重要。根据加特纳的另一项研究，数据质量通过几个不同的点进行检查，包括：存在性（组织是否有数据作为起点?

) 有效性（值是否可接受?

) 一致性（当相同的数据存储在不同的位置时，它们的值是否相同?

) 完整性（数据元素和数据集之间的关系有多精确) 准确性（数据是否准确描述了要建模的对象的属性) 相关性（数据是否适合支持目标)有大量的信息需要尝试"手工"清理。 期权组合 为了帮助应对这一日益紧迫的挑战，有许多数据清理解决方案可供使用。这些公司通常着眼于数据质量的大局，并从整体上帮助标准化记录。他们经常从内部和外部获取数据，以帮助最大限度地提高整体的相关性和一致性。 与您企业中的其他工具一样，拥有一个选项组合来满足您的数据清理需求是一个明智的想法。您可能只需要一次数据清理来保持您的信息是最新的，或者您可能需要持续的工作。理想情况下，如果您正在迁移到另一个系统或进行大规模营销活动，您只需要进行一次数据质量清理。否则，如果信息没有得到经常的维护，它会恶化并使问题更加严重。 对于特别大或容易出错的数据集，可以设置一个数据质量清理工具来自动运行。这些类型的系统可以在特定的时间间隔清理数据，或者在持续的数据质量监控很重要的情况下通知经理和员工。 从数据质量解决方案提供商那里寻找什么 因为有如此多的选择，而且不断有更多的工具被创造出来，当你甚至不确定你需要什么的时候，试图缩小你的选择范围会让人感到不知所措。无论您最终做出什么决定，建议的解决方案绝对必须能够：能够根据公司当前的数据卫生状况，提供立竿见影的效果和显著的改进 利用实时信息和历史细节——客户、员工、产品、技术和流程 拥有坚实的基础，能够使用预测分析、预测和建模等新技术 根据数据的数量、速度和种类进行扩展和调整，同时保持一切的有效性和一致性。正如不良数据的成本可能会逐年增加一样，拥有准确的数据可以节省同样多的成本（如果不是更多的话),正如当…的头目的这张图表所指出的：干净的数据可以带来多么大的变化！ 当然，节约成本是一回事，但管理层（和其他高管)通常不只是想要节约成本，他们还希望看到收入方面的直接关联。真正的问题是，干净的数据能为我们赚多少钱?

这里有一个来自同一个环的假设（尽管非常现实)的例子

注：配图为UCI设计公司作品

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