数据往往是公司最有价值的资产，因为它有可能在许多方面使用它。您可以使用数据来改进流程、收集见解或通过数据分析预测趋势。

例如，假设你的公司销售顾客在家做饭的成套餐具。为了准备大量的食品盒，你需要你的数据科学家分析历史销售数据来预测你在圣诞节期间可能销售的食品盒的数量。

数据质量

本文将探讨数据质量、数据质量和数据分析之间的联系、为什么数据质量很重要以及如何改进它。准备好了吗？

什么是数据质量？

如前所述，数据是关键业务决策、洞察力和预测的基础。

但是，如果您的数据层质量很低，那么要找到准确的见解就成了一个挑战。您的数据质量有助于决定您的业务的成功，因为它是所有操作和过程的基础。

数据质量是指为特定目标服务的信息的精确性、价值和可信度，例如帮助您做出特定的业务决策。当您的数据不能帮助您回答某个特定问题时，数据质量就很低。

为什么数据质量很重要？

低质量的数据会影响您的业务运营，因为它会妨碍您做出准确的业务决策或收集相关的见解。因此，始终监控数据的质量是很重要的。

假设您要创建一个表示客户的几个年龄组的图。要收集这些信息，需要每个客户的生日。不幸的是，在聚合这些数据时，您会遇到一个最常见的数据问题：缺乏数据标准化。

您的数据集包含许多生日字段的日期格式，例如“dd/mm/yyyy”、“mm/dd/yy”或“dd，month，yyyy”。由于数据格式不一致，无法创建此图形。

幸运的是，数据分析技术允许您处理数据以避免类似的问题。让我们看看如何提高数据质量。

提高数据质量

您可以使用数据分析技术来提高数据质量。数据分析依靠多种技术将原始数据处理成更有意义的高质量数据。

让我们看看不同的技巧和技巧。

技巧1：使用数据清理工具

此工具允许您修复许多小但常见的数据错误。以下是数据清理帮助您完成的工作：

• 修复不正确的数据格式。您在上面的例子中看到了不同的日期格式。这个过程的另一个名称是数据标准化。
• 从数据集中删除重复条目。
• 处理丢失的数据。根据记录的信息量，可以决定删除记录。但是，有些工具试图用伪数据填充缺少的字段，但要记住数据的完整性。
• 修复一些小错误，例如空字段或名称或地址大小写不正确的字段。

技巧2：用单一真相来源（SSOT）取代数据仓库

当每个部门在其首选的存储机制中记录信息时，就会出现数据孤岛。

假设你的市场部使用一个特定的工具来发送时事通讯。此营销工具包含详细的客户信息，营销团队不会与其他部门共享此信息。这是数据竖井的一个主要示例。

为了防止数据孤岛，实施“单一真相来源”（SSOT）概念。这个概念表示一个组织应该只使用一个工具来记录所有数据。因此，每个人的决策都基于相同的数据。

然而，这一战略需要对你的员工进行教育。您可能需要创建新流程来指导员工如何选择和记录数据。

技巧3：定义与数据相关的流程

流程使您能够标准化特定任务并提高效率。那么，为什么不使用这种策略来记录数据呢？

通常，部门之间缺乏沟通是导致数据不一致或数据质量差的主要原因。

为了改进这种通信，您可以设计流程来定义谁应该记录哪种类型的数据以及记录时间。这样的过程还定义了在何处存储数据以及使用哪种数据格式。

简而言之，流程有助于正式描述谁负责捕获数据以及如何捕获数据。

你的数据状态如何？

本文探讨了数据质量以及如何使用数据分析技术改进数据质量。主要提示如下：

• 使用数据清理工具。
• 避免数据孤岛。
• 定义与数据相关的流程，以改进数据记录和质量。

实现高数据质量需要工具、通信和过程的有效组合。除此之外，别忘了向员工介绍维护高质量数据的新流程或新工具。

原文：https://www.cprime.com/resources/blog/what-is-data-quality/

本文：http://jiagoushi.pro/node/1480

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