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為什么數據質量會受到影響?
數據的質量可以通過幾個相互關聯的參數來確定。這些參數包括數據的一致性、及時性或相關性、准確性和完整性。
質量差的數據有兩個關鍵原因。第一個與源系統有關，第二個發生在分析階段。
源系統
組織收集數據時可能會出現問題，沒有適當的控制或標准化流程。這些問題發生在四個核心領域：
(1)采集期:數據采集是質量控制過程的重要組成部分。這一初步可以為質量差的數據集設置路線0機價免預繳iphone13。
例如，如果在這個階段錯誤地輸入電話號碼，這些信息可能與數據旅行後期其他系統中的記錄相沖突，因此很難確認客戶的身份。
(2)轉換期：隨著數據從用戶傳輸到用戶和系統傳輸到系統。例如，在沒有正確記錄的情況下，不可能有效地跟蹤這些數據。因此，數據的質量將受到影響。
想象一下，會計記錄從財務部門的一名工作人員傳遞給另一名工作人員。如果第一名員工在轉移記錄之前未能更新記錄，他們可能會無意中要求客戶跳過到期付款。
(3)由於及時性：即使在數據捕獲階段產生高質量的數據，也可能隨著時間的推移而減少。例如，有些人在捕獲數據時可能會提供正確的地址或職位，但是如果同一個人改變了他們的工作或地址，這些字段必須更新。
(4)當您使用不同的標准從不同的系統不同的標准從不同的系統捕獲數據時。例如，當您在系統中捕獲計量單位時，您可以使用EA或LB等代碼。不同的標准可能用於另一個系統，如EACH或pOUND。
用國家代碼的類比來更詳細地解釋一些問題。許多系統要求用戶輸入國家代碼，以完成注冊文件和預訂。在某些情況下，用戶需要手動輸入代碼，而不是從預設列表中選擇選項。
問題是，不可能保證每個用戶都輸入相同的信息。事實上，這幾乎是不可能的。當人們被要求獨立輸入此信息時，他們會無意中為同一個國家/地區創建許多代碼，系統將充滿沖突的數據點全球短信通訊收費。
分析階段
由於種種原因，數據質量可能會受到分析階段的影響。例如，字段可能會被錯誤地映射，或者用戶可能會根據數據做出錯誤的假設。
缺乏連貫性和標准也會影響數字化轉型。當公司合並時，糟糕的數據質量使這些合並變得困難。如果沒有標准或常見問題，數據質量將成為一個大問題。
當數據質量不完美時，就會變得不可信，很難說服員工將其用於數據驅動的計劃。
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