不良数据如何削弱您的数据分析？

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收藏 2022-05-31

在虚假的电子邮件 ID、社交媒体上的假冒或滥用被盗财务或个人信息的情况下，可以找到一些关于不良数据影响的显着证据。更广泛的危害可能是由数据分析中的不良数据造成的，从错误的医疗诊断到对股票历史的错误解释，任何事情都可能导致服务提供商关闭商店或面临诉讼。

随着广泛传播大数据、物联网 (IoT) 和实时分析，保证了高速获取海量数据的机会，但目前数据治理许多组织的流程仍然不够复杂，无法捕捉到如此高速和大容量数据中的不准确之处。结果？所有行业部门的错误诊断、错误预测和错失机会。

文章数据驱动的文化是什么样的？演示来自许多不同来源的大量数据如何继续影响业务生态系统。在数据驱动的业务环境中，更新的数据源和更复杂的数据类型的不断发展，需要实施健全的数据治理机制，如果没有这种机制，大部分数据将仍然是没有任何实质内容的噪音。

企业主和运营商可以访问他们不信任的大量数据，尤其是来自新数据源的数据。

新兴的数据驱动商业生态系统
文章糟糕的数据如何破坏您的业务分享以下有关企业数据支持决策的重要统计数据：

40% 的企业高管在 30 天内至少做出一次重大决策，他们做出这些决策所依赖的数据正以每年 40% 的速度快速增长。
一个高德纳研究指出大约 40% 的企业数据不准确、不完整或不可用，这导致企业无法实现其数据驱动的目标。
这篇文章的作者做了一个有趣的观察；现在看起来令人生畏的传入数据的速度将成倍增加物联网达到完全成熟。因此，断开数据孤岛、人为错误、缺乏系统集成和数据迁移失败的可能性是真正的威胁数据管理的未来。迅速认识到这些问题并计划进行集中式数据治理的企业肯定领先于竞争对手。在不久的将来，数据质量将取代技术足迹以确保业务成功。

不良数据的代价
是的，不良数据可能会在失去机会、收入减少和客户流失方面给公司造成巨大损失。在世界大数据，这些威胁更加突出，这一点得到了 Gartner 的证实。据这位可靠的市场观察者称，缺乏数据质量控制使企业平均每年损失 1400 万美元。

清理传入数据
数据标准化
数据监控
数据的集中控制（数据治理）
什么是糟糕的数据质量让您付出了代价？反复指出，在客户参与的时代，客户体验的质量决定了企业的成败。由于大多数企业已经数字化或保持数字化存在，客户与供应商的大部分互动都是在线进行的。客户的 360 度视图现在是企业的关键竞争优势。

那么供应商如何获得这种 360 度的客户视图呢？简单——通过通过各种数字接触点获取的客户数据。随着企业越来越依赖客户数据来改善其客户服务，传入数据的质量和价值将在客户分析中发挥重要作用。

在上述报告的最后，读者可以找到一份有用的问卷来评估和监控数据质量。一个亲吻测量帖子表明，企业不仅可以从可靠的数据治理框架中节省资金，而且还可以获得可靠的商业声誉。

数据分析面临的迫在眉睫的挑战
质量差的数据
以采购行业为例。这文章标题数据质量和治理是采购团队面临的最大挑战恰当地描述了缺乏数据治理如何阻碍了采购行业的绩效水平。这篇文章谈到了一项 CPO 调查，该调查表明不良数据是该领域分析质量差的主要原因。

不良投资决策背后的主要原因不良数据：A 21 st。世纪流行病，您会注意到不准确、不完整或不可用的数据可能导致风险评估不佳、财务数据不正确或贷款申请错误。这种糟糕的决定不仅会导致客户受到影响，还会导致商业声誉不佳。

分析子系统之间的断开连接
在投资行业，使用遗留后端系统的业务运营商或服务提供商经常不得不与后端、中间件和前端系统之间缺乏连续性的问题作斗争。在这个领域，当务之急是推出提供集成后端、中间和前端的数据平台，以最大限度地提高运营效率和敏捷性。

“风险、安全预测、对账、估值和应计”的单一视图管理可以大大提高投资经纪人的效率。集成数据管理系统可以帮助业务运营商从他们的技术投资中获得高投资回报率。

数据质量在分析中的重要性
业务分析是对清洁数据的需求无论怎么强调都不过分的领域。许多当前的数据服务提供商现在已经过渡到成本友好的软件包，提供捆绑的数据收集-清理-准备-分析服务。

其中许多服务都是基于云的，并提供中小型企业可以使用的经济的数据解决方案。由于托管数据服务的快速商业化，越来越多的各种规模的企业现在都将清洁数据策略作为其核心业务活动的一部分。

文章在分析中保持数据质量的五种方法美国互联网公司最近对网络的作用进行了一项研究数据质量在数字分析中。本文提供了一些关于如何监控经常更新其内容的网站上的数据质量的提示。

数据可靠性在分析中的重要性
当今的众多业务活动在很大程度上依赖于数据管道，这些数据管道共同为企业提供及时的竞争情报或运营智慧以求生存。更是如此，因为大数据促进了来自不同客户接触点的多渠道、多品种数据的使用。IBM 集成治理大数据讨论元数据、数据集成功能和数据治理如何共同提高用于日常业务分析的数据质量

文章如何避免被数据欺骗为数据的可靠性提供了极具说服力的案例。根据这篇文章，像 A/B 测试这样的数据驱动活动必须完全依赖数据样本来评估结果。在这里很容易理解为什么“代表性”而不是“实际”的不良数据样本会对结果产生不利影响。

在几乎所有的英国律师事务所都容易受到电子邮件欺诈的研究表明，作者声称最近的一项研究表明，几乎所有总部位于英国的律师事务所都使用的电子邮件系统在很大程度上容易受到数据盗版或虚假账户欺诈性使用的影响。电子邮件安全公司 Mimecast 报告说，在过去几年中，信息盗版增加了近 40%。

这家电子邮件安全公司进一步指出，由于任何电子邮件系统都是律师事务所的第一个客户接触点，任何欺诈用户都可以访问邮件域以向外部客户分发虚假消息。

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