大数据的坏数据，有何副作用？

今天小编整理了一篇关于大数据的坏数据内容文章，但凡任何一间数据仓库，必然存在着某种形式的坏数据。完全避免坏数据的产生几乎是不可能的，但数据管理可以很好地帮你保持数据的干净。

什么是坏数据？

制定数据策略不再是什么新鲜概念。然而，很多机构难以获得准确的数据来支撑他们的日常决策。原因就是坏数据。坏数据也称脏数据，是指错误的、具有误导性的、格式非法的信息。不幸的是，没有哪个行业、机构和部门可以免于坏数据的危害。如果未能及早发现和纠正，坏数据将可能导致严重后果。

坏数据的产生原因？

起初，数据质量仅限于客户关系管理（CRM）系统，而今其复杂程度则已延伸到了结构化客户数据以外的范畴。想要提升数据质量，你必须深入探究，了解导致坏数据的确切原因：

数据丢失：本应包含数据却未填写的空白栏。

数据错误或不准确：信息没有被正确输入或者没有得到正常维护。

数据不对应：数据被错误地输入到了其他栏中。

数据格式不符：数据没有依照记录系统需要进行标准化处理。

数据重复：同一账户、联系人、销售线索等在数据库中记录了不止一次。

数据输入失误：字词、名称或格式方面的拼写错误、打字错误、顺序错误和歧义。

坏数据对数据仓库的影响？

“财富1000强企业因数据质量问题导致运营效率低下而蒙受的损失，将超过他们在数据仓库和客户关系管理（CRM）项目上的投入。”——高德纳咨询公司（Gartner）

脏数据会严重破坏整个营收周期。各机构急切地想要填充销售漏斗，坏数据则趁机悄悄溜进我们的营销自动化系统和客户关系管理系统，带来各种影响，小至交易层级的损失，大到灾难性的后果。让我们来看看坏数据都会造成哪些影响：

资源消耗增加

维护成本升高

产品/邮件投送出现差池

客户满意度和留存率下降

客户流失率升高

活动成功标准失真

营销自动化项目失败

销售和分销渠道不尽人意

垃圾邮件数量和退订人次增多

社交媒体上出现负面评论

决策依据错误或不足

报告无效

生产率下降

营收流失

人们或许仍会回应目标定位失准的消息，但却根本无法回应他们收不到的消息。——需求挖掘专家戴维·拉布（David Raab）

如何避免数据变坏或失效？

但凡任何一间数据仓库，势必存在着某种形式的坏数据。完全避免坏数据的产生几乎是不可能的，但数据管理可以很好地帮你保持数据的干净。