3数据质量问题可能影响您的判决

差的数据质量可能导致子分析决策和侵蚀组织信任。
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谷歌“大数据”,以及搜索的自动填写讲述了很多故事:“大数据是未来。大数据是新油。“

这些是一些令人兴奋的陈述,但对大数据的谈话中经常丢失的是高成本坏的数据。

如果您的公司以其为己任制作数据驱动的决策,重要的是要认识到这些决定只会与您的数据一样好。差的数据质量成本为美国经济成本每年3.1万亿美元,它正在跨越许多行业的信仰危机。

根据A.最近的Gartner报告,超过一半的高级营销领导者对他们在数据分析投资中看到的结果感到失望。因此,他们的54%的活动受到数据的影响。到2023年,Gartner预测CMOS将由于未满足的期望而缩小他们的分析团队。

有关的:为什么糟糕的数据可能会花费企业家数百万美元伟德安卓版

质量数据的重要性不能夸大,但通常领导者不知道他们的数据收集和分析在哪里崩溃。以下是您可能不了解的三个数据质量问题......

异常难以管理数据气球

通常,数据不遵循逻辑模式。这并不一定意味着您的数据不准确,但必须考虑异常值(例如季节性波动)。

如果您拥有一家服装公司,这些公司在举办的红色毛衣对圣诞节中看到巨大需求,您可以轻松识别根本原因并适当地处理。但是,完全删除了您的异常值不是答案,因为某些部门可能需要这个异常信息,例如您的采购和商品团队。

随着公司开始收集和使用更多数据,这会变得更加复杂。每个新的度量标准都有自己的趋势和异常,您无法手动调查和调整所有这些异常值。作为Credera的首席数据官Vincent Yates说在博客文章中,“分类数据中的异常是一个艺术,而且几乎没有组织有一个机制可以在全球范围内编码这些注释。”

随着时间的推移,数据集不准确的问题会产生雪球效应。此数据不能用于以任何准确性预测未来需求,这侵蚀了组织信任。

有关的:与AI一起散步:如何发现,存储和清洁所需的数据

数据模型与卷分解

正如非托管异常值可以随时间偏斜数据,就像数据量增加时,许多数据模型开始分解。这并不意味着数据模型突然停止工作。组织内的大多数数据质量问题从一开始就存在,但在达到某种规模之前,它们不会变得明显。

这是尤其相关的,因为留在家庭订单导致零售数据晾干过夜。当限制被提升时,消费者行为不太可能就像之前一样。客户可能在线支出或订购更多商品。许多公司会发现他们的旧数据不再相关。

“甚至在Covid-19之前已经积累了大量客户数据的企业,发现自己处于与投入未知市场的企业相同的冷启动位置,”W.·斯坦福大学教授天使埃文

几乎所有公司都将在未来几年重新扩展其数据。他们必须更新他们的模型来解释消费者行为的变化。

不同的部门用于不同目的的相同数据

如今,公司正在制作越来越多的数据,并且数据正在用于为公司决策提供信息。电子商务团队生成的关键绩效指标(KPI)可以由营销部门使用营销部门来定位新的客户部门。或者,该数据可能在最高级别使用,以建立财务绩效的模型,以通知招聘决策。

麻烦的是,创建数据的人通常不知道是谁使用它或如何使用它。目前不清楚谁对该数据的准确性和管理负责。当它用于推动决策时,这将成为问题。

如何处理数据质量

正如您缩放公司的新挑战一样,您必须在扩展数据时重新评估您的方法。以下是提高数据质量的三种最佳实践:

1.任命一名首席数据官。首席数据官(CDO)将负责创建管理公司数据并按照生长维护数据质量的计划。他或她应该是一个专家,在数据中汲取洞察力和上下文化它,以便您的其余部分可以利用这些信息。

2.创建数据策略。数据不再只是营销和销售活动的有用副产品。数据是一个资产。就像任何其他资产一样,它必须是不断保护和管理

不幸的是,大多数公司都在不同部门享受其数据和数据活动。虽然它们可能具有关于数据质量或数据保护的崇高讨论,但没有任何总体策略,即如何管理或使用数据。这可能导致巨大的暗数据和数据衰减。

一个固体数据策略建立公司如何管理和分享整个组织的数据,以便它可以用于最大的利益。这种策略应该是可扩展性和可重复的。

3.按照缩放更新数据模型。随着客户群的增长,您开始收集更多数据,您或您的CDO必须不断重新评估您用来了解该数据的模型。重要的是要问自最初开发该模型以及某些指标甚至还具有相关的更改。当您缩写数字时,这将允许您获得最清晰的图片。

有关的:数据治理的关键挑战

我们不能回到大数据前的时间,也不应该是我们。大数据有助于我们在自动驾驶汽车到的一切方面都会产生巨大的进步患者结果。在来年,它会告诉我们Covid-19疫苗的工作有多好他们最擅长的群体。但要使大数据可持续,您必须首先积极主动提高组织内的数据质量。
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