在这篇博客中，我们将探讨：数据质量差对组织的影响，以及如何通过使用反馈回路克服这一挑战的实用建议。
数据质量差每年会给组织带来数百 如何利用反馈循环提高 万美元的损失。它会导致错误的决策、延误和错失良机。
尽管数据质量一直是 IT 和业务部门的人们在过去十年中讨论和关注的话题，但许多组织的数据质量现状表明，这些讨论并没有采取必要的行动。
在本文中，我将概述一些在组织中提高 如何利用反馈循环提高 数据质量的建议。这些建议基于使用反馈循环的想法，不仅可以分配解决数据质量问题的工作量，还可以在数据所有者、数据用户和数据生产者之间分担责任。
数据质量低劣——而且数量庞大
无论规模大小，组织都通过从业务流程的每个部分收集 海外数据 数据和信息，变得越来越数据丰富。如果数据质量已经低于目标，并且纠正这一问题的流程尚未到位，那么增加数据量只会使问题变得更糟。
数据分析师和数据科学家通常对数据质量问题深有体会。他们必须 同时提高在线知名度和可信度 通过数据清理和通常冗长的流程来解决这些问题，才能将数据转化为对他们的分析有用的内容。
每个额外的数据源都会进一步增加流程的复杂性，并且至 少在流程自动化之前的短期内会消耗更多时间。这些数据专业人员原本可以用这些时间来回答业务问题，并识别数据中的趋势和见解，从而带来新的收入机会。那么，解决方案是什么呢？
如何解决数据质量问题
数据准备和集成工具使组织能够解决数据质 和 印度尼西亚号码列表 他形 量差的症状，并尽可能地纠正它们，以便有效可靠的数据可用于支持决策过程。