常见的数据质量问题以及解决方法

发布时间: 2021-01-22

随着数字化转型的兴起,许多企业都在寻求各种有效的方式收集数据,交换数据并使所有员工可以访问数据。 尽管大多数公司都在使用这类信息资源中受益,但有些公司仍然面临着使用数据的准确性的问题。如今,由于大多数企业、组织都在考虑实施人工智能系统或通过互联网连接其业务,因此保证数据的质量变得尤为重要。

数据质量问题可能源于数据的重复性、非结构化、不完整性、不同的数据格式或访问数据的困难性。在本文中,我们将讨论最常见的数据质量问题以及如何克服这些问题。

资料重复性问题

相同记录的多个副本会在计算和存储上造成很大损失,但如果未被发现,可能还会产生歪斜或不正确的见解。其中一个关键问题可能是人为错误——某个人偶然输入了多次数据或算法出错。

针对该问题的解决方案称为“重复数据删除”。它是人类直觉、数据分析和算法的结合,可以根据常识来检测可能的重复项,从而确定记录看似重复的位置。

结构化数据

很多时候,如果没有在系统中正确输入数据,或者某些文件已损坏,那么剩余的数据会丢失许多变量。例如,如果该地址根本不包含邮政编码,则其余的细节可能就没什么意义了,因为确定地理尺寸会变得困难。

使用数据集成工具,可以帮助将非结构化数据转换为结构化数据。而且,将数据从各种格式移动到同一种一致的形式。

安全问题

除了诸如HIPAA或PCI数据安全标准(PCI DSS)之类的行业和法规标准之外,数据安全性和合规性还要求数据来自不同的来源。不遵守这些规则可能会导致高额的罚款,甚至可能导致客户忠诚度损失。HIPAA和PCI等法规提供的指南也提出了关于强大的数据质量管理系统的令人信服的论点。

作为整体数据治理计划的一部分,将隐私和安全性实施的管理合并在一起具有明显的优势。这可能包括集成的数据管理和经过审核员验证的数据质量控制程序,使业务领导者和IT部门确信他们的公司符合关键的隐私要求,并防止可能的数据泄漏。通过使用统一的数据质量计划保护客户数据的完整性,并鼓励客户与品牌建立牢固而持久的联系。

隐蔽资料

大多数公司在做出商业智能决策时仅使用其数据的大约20%,而将80%留在隐秘的垃圾箱中。对于客户行为,隐藏数据是最有益的。如今,客户可以通过多种媒介与公司互动,从面对面,电话联系到在线沟通。关于客户何时、如何以及为什么与公司进行交互的数据是无价的,但很少被利用起来,这是非常可惜的。

资料错误

最后,运行完全错误的数据去进行分析与客户联系毫无意义,数据可能很快就会变得不准确。如果不收集所有隐蔽的数据,我们的数据就不完整,并限制了我们根据完整而准确的数据集做出决策。数据不准确会使系统中的数据充满人为错误,例如客户提供的类型或错误信息将导致在错误的字段中输入详细信息。

这些可能是最难发现的数据质量问题之一,主要是如果编码仍然合适,例如,输入不准确但合法的社会保险号可能会被数据库忽略,而数据库只会隔离地检查信息的准确性。

无法解决人为错误,但是始终确保遵循清晰的程序是一个良好的开始。在系统之间移动数据时,自动化工具可以减少工具的手动操作,同时,在减少疲倦或无聊的工人犯错的风险方面也非常有用。

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