不幸的是，這些數據中有很大一部分是有缺陷或不可靠的。因此，錯誤的數據可能會帶來極高的代價：
·質量糟糕的數據對企業帶來的財務損失為每年平均970萬美元 (Gartner) 。
•由于數據質量差，導致美國企業每年損失3.1萬億美元。
不良數據對業務的影響
糟糕的數據質量會對企業產生負面影響，例如:
•不準確的庫存跟蹤、不正確的定價決策以及低效的銷售流程導致成本增加。
•由于溝通不暢或提供錯誤信息而失去客戶忠誠度。
•業績指標報告不可靠，導致決策失誤。
•難以滿足監管合規要求。
•無法識別新的增長和節約成本的機會。
人工收集數據將放大不良數據問題
人工收集數據仍然是收集信息的普遍方式，許多企業依靠電子郵件、傳真、紙張和PDF表單來收集數據。
不幸的是，人工收集數據很難維護數據完整性。例如，人工收集的表單可能由于書寫錯誤、遺漏而包含錯誤。此外，人工數據收集可能非常耗費時間和勞動力。
人工數據收集在以下幾個方面加劇了不良數據問題：
•不一致的數據輸入標準：不同的員工可能有不同的方式輸入相同的數據。
•對數據質量缺乏控制：數據很容易損壞或不完整，導致信息不可靠。
•費時的人工流程導致的效率低下：人工輸入和審查數據與使用自動化系統相比花費更長的時間。
數據完整性對企業盈利的重要性
數據完整性對企業的盈利能力至關重要：數據完整性對確保業務運營的準確性和可靠性至關重要，它包括確保記錄在系統中的所有數據是準確和完整的，并且任何更改都被跟蹤和審計。
數據完整性對任何企業實現利潤最大化和保持競爭力都是至關重要的。以下是數據完整性影響企業盈利能力的五種方式：
•增加收入：當數據準確時，企業可以為客戶提供正確的產品和服務，從而增加銷售額和收入。
•改進決策：有了干凈可靠的數據，企業可以在所有領域做出更明智的決策，例如營銷活動和產品發布。
•節約成本：精確的數據減少了人工修正和返工的需要，從而節省成本。
•降低欺詐風險：數據完整性有助于快速檢測欺詐和惡意活動，防止代價高昂的法律問題和聲譽損害。
•提高效率：干凈的數據有助于自動化任務和流程，從而提高效率和生產力。
確保數據完整性的5種方法
為了確保數據的準確性并防止代價高昂的錯誤，企業必須采取積極的步驟來維護數據完整性。以下是五個關鍵的最佳實踐:
(1)將數據收集實現數字化：將盡可能多的數據收集和處理實現數字化，以減少人工錯誤和遺漏的機會。
(2)驗證數據準確性：使用驗證檢查，例如輸入掩碼、格式檢查、范圍/域檢查、重復檢查和引用完整性規則，以確保數據準確性。
(3)引入健壯的控制措施：建立控制措施，例如訪問控制、審計跟蹤和更改/更新日志，以監視數據完整性。
(4)利用自動化系統：人工智能和機器學習等自動化系統可以快速準確地檢測差異。
(5)定期驗證數據的準確性：安排對數據的定期檢查，以及時識別任何錯誤或不一致。
隨著越來越多的企業從各種來源收集大量數據，數據完整性是成功的一個越來越重要的因素。
通過采取必要的步驟來確保數據的完整性，企業可以提高數據的準確性并實現利潤最大化。有了干凈可靠的數據，企業可以做出更好的決策，識別新的增長機會，降低成本，并防止代價高昂的錯誤。
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