資料品質：確保您可以信賴的數據

在這個越來越依賴數據的世界中，擁有正確且可靠的信息來做出決策變得比以往任何時候都重要。從希望簡化運營的公司到在生死攸關的情況下作出決策的醫療系統，數據質量是支撐明智決策的基石。

然而，數據質量不佳可能導致錯誤的行動、浪費資源和錯失機會。根據美國一項針對IT業務專業人士的調查，24%的受訪者表示，數據使用不當導致了他們公司內部對優先事項的混淆。

本文探討了為什麼數據質量重要、構成良好數據的不同部分，以及企業可以採取的實際步驟來改善和維持高質量的數據。

數據質量在決策中的角色

數據在現代決策的幾乎每個方面都扮演著重要角色，從日常操作選擇到長期戰略規劃；然而，基於數據的決策的有效性取決於可用數據的完整性。不正確或不完整的數據可能導致錯誤的判斷，這在財務和運營上都可能非常昂貴。

根據Experian的一份報告，最多有94%的企業受到數據質量不佳的影響，導致重大的後果，如收入損失和客戶信心下降。

當數據有缺陷時，企業最終會在不穩定的基礎上建立其策略。無論是市場推廣使用了錯誤的客戶數據，還是財務報表使用了過時的數字，數據質量不佳都會增加失敗的機會。

這對於醫院等地方尤其重要。如果病人的記錄有錯誤或不完整，可能會導致某人被錯誤診斷或治療。

根據美國國立衛生研究院的一項研究，大約八成的醫療提供者表示，數據質量問題影響了他們對病人的照護。這進一步強調了維持高數據質量標準的重要性。

定義數據質量

數據質量是一個多面向的概念，不僅僅是確保沒有錯誤。它是多個維度的組合，每個維度都對數據的整體可信度和有效性有所貢獻。數據質量的關鍵維度包括：

• 準確性：數據應該真實地反映現實。如果企業的銷售數字錯誤，他們將在接下來的決策上做出錯誤的選擇。
• 完整性：當數據缺失或不完整時，無法完全依賴它所提供的信息。例如，如果一家公司沒有客戶的完整聯絡資訊或財務記錄，就很難進行有效的市場推廣或資金管理。
• 一致性：數據在不同系統中應該保持一致。如果相同的信息在不同地方出現，可能會出現錯誤。此外，可能會從中得出矛盾的結論，這意味著你無法完全信任它。
• 及時性：及時性是關鍵——如果數據過時，企業就無法做出明智的選擇。他們需要最新的信息來了解當前的狀況。使用去年的舊銷售數字可能會影響預測，並妨礙及時的決策。
• 可靠性：數據的來源在其質量中扮演著重要角色；高質量的數據來自可信的來源和穩固的方法。數據收集不當或未經驗證的來源會導致不穩定的結果。
• 有效性：數據還必須是有效的——它應該符合分析所需的標準和規則。日期或地址的錯誤格式會破壞系統並扭曲分析。

根據Gartner的研究，數據質量不佳使企業每年平均損失1290萬美元，這包括財務損失、錯失機會和客戶問題。

改善數據質量的工具和技術

改善數據質量是一項持續的工作，需要合適的工具和技術來保持信息的準確和完整。一個起點是數據分析，這可以分析數據的結構、一致性和潛在問題。這一步驟有助於識別需要關注的錯誤和模式。

完成分析後，可以使用數據清理工具來刪除重複項、修正不準確的數據並填補缺失的信息。像數據驗證工具這樣的技術可以自動檢查進入系統的數據，確保它符合預定的規則和標準。

使用這些自動檢查可以及早阻止錯誤的擴散，避免未來的麻煩。

維持良好數據質量需要定期檢查

一次性確保數據質量是不夠的——我們必須定期檢查以確保其保持準確和有用。建立數據質量的反饋循環確保我們能夠及時發現新出現的問題並處理它們。

這個循環從持續檢查數據質量指標開始，如準確性、完整性、一致性和及時性。此外，自動警報可以在數據未達到質量標準時通知團隊，以便問題能夠立即得到關注。定期審計也很重要——它們可以幫助我們檢查可能不會自動觸發警報的缺陷。

數據質量反饋循環的另一個重要部分是讓不同部門的人參與進來。數據治理不能僅僅交給IT部門。市場營銷、財務和運營等部門每天都在與數據互動，應該參與其質量控制。通過創造友好的工作環境，企業可以確保每個人都在同一頁面上，並致力於數據質量。

避免數據質量的陷阱

即使在最佳努力下，企業在保持數據質量方面仍面臨一些常見挑戰。一個主要的陷阱是數據孤島，即不同部門或系統保持分開的數據集，這些數據集並未整合在一起。這可能導致衝突和重複，因為每個部門可能都有自己的數據版本，造成混淆和問題。

為了解決這個問題，企業應該制定數據整合計劃，將來自不同來源的數據集中到一個中央存儲庫中。這確保所有利益相關者都能訪問到可靠的真實版本。

另一個挑戰是缺乏適當的數據管理。許多企業在管理數據方面面臨困難，因為他們缺乏專門的團隊或負責監控數據質量的人。任命數據管理人員或數據治理代表可以幫助確保整個公司維持數據質量。