数据数量是基础数据质量才是制胜法宝
- 来源：DTDATA 原标题：我们需要的是数据数量，还是数据质量？
- 2016/7/29 9:34:37
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数据数量是基础 数据质量才是制胜法宝
但是，当涉及到数据时，其数量并不能增加利润，并导致成功。只是简单的拥有很多数据并没有什么帮助。事实上，它可能让决策变得更加困难，增加成本，并降低效率。
因此，质量和数量不是相互排斥的，而是一种相互依存的关系。
维护一个虚拟地址簿
当人们变得越来越精通数字化，都在尝试迁移数据，而不是重新开始。想想你近购买的智能手机。您是否删除了一切旧设备的数据，并从头开始输入联系方式？还是你将数据迁移到云中，然后将旧手机的数据转移到一个新的手机中？
很显然，将数据转移更为方便。这把我们变成了“数据囤积者”。因为我们所保留的数据通常远远超过它的使用日期。
当我们保留数据，我们还将其导入和导出。但在这种导入和导出的过程中可能产生错误。联系人姓名，号码和其他的数据块可能在不同的设备之间有着微妙的不同。你可能已经注意到了这一点，例如在你切换设备后，一些记录并没有保存，你必须对它们进行编辑，让他们正常运作。
大数据呢？
当你考虑到在商业中大数据的巨大胃口时，而智能手机的比喻看起来并不合适。毕竟，大数据是一件好事，不是吗？我们的目标应该是追求数量，这是首先和重要的吗？
大数据已经被精心编辑和清理，并已被标准化和处理，使企业能够容易理解。这里是一家专注于质量和数量。这就是为什么大多数大数据来自于工作大公司的原因。
相比之下，我们收集的大部分原始数据是没有价值的，直到某种数据质量流程的落实到位。这就是为什么数据科学家如此高度重视数据加工，他们所提供干净的数据是可操作的。如果我们将一百万个电子表格的内容简单地复制到一个文本文件中，这将是一个大文件，但它肯定不会是很直观的。
业务案例的质量
实现高标准的数据质量可以说成本高昂。而为了实现更高的数量。我们可以永远地坐在数据库上，让它不受限制地生长。这肯定是向前迈进的便宜的方式。但是我们需要注意成本，必须权衡浪费和价值，而不只是定价。
•我们可以将那些需要较长时间处理的任何低质量（或成本较高）的数据集定义为垃圾，因为，这可能是物理的浪费，就像返回的邮件和丢弃的纸张一样。这可能是一种其他形式的废物：浪费存储介质，浪费空间，浪费时间。
•在同一背景下，价值就是特定数据集的重要性，对于一些组织内来说如何客户关系管理（CRM）中无法验证或保存填充的记录，则更具有价值。如果销售团队从事多年的联络工作，那对于新的管理者来说，还有什么比联络信息更具价值？
人们需要考虑的是，企业IT预算的60％-70％都花在基础设施和运营方面。当我们不断地将无序的，不准确，无效的的数据导入到一个CRM中，那么这将多么无助。
当我们看数据的处理方式中，“便宜”的选择永远是浪费，低值的结果。更糟糕的是，在数据库中的任何错误数据将蔓延到所有的集成系统，脱轨尝试整合这些系统，以提率。
在每个阶段，数据应告知的决定。如果不能马上做到这一点，你就会有一个数据质量问题。
尴尬的境地
在生活中，我们现在产生的数据已经比以往人类活动产生的数据更多。我们在个人和专业能力方面还将处理更多的数据。
精明的企业认识到简单囤积数据对企业的业务没有任何帮助，如果没有明确的计划的话。
我们需要重新审视对企业有利的数据，并深入探讨我们持有的数据的性质。如果我们打算投资实施客户关系管理系统（CRM），我们需要选择那些具有可操作的和准确的数据的系统。
质量和数量并不是相互排斥的。你可以有一个非常大的，相当的客户关系管理系统（CRM）。但是如果没有对质量的投资，如果你不能实现这一点，那就是没有意识到，简单地增加数量并不会增加成功的可能性。
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