数据质量，现金流失或现金收益_数据分析师

解决数据质量问题，需要投资，而且是一个企业不可避免的。数据质量不佳会导致合规性问题、法律上的挑战以及来自各方面不断增加的工作量。随着时间的推移，随着数据（或从中获得的信息）衰减，低效率和不准确变成了可以在整个组织中阻碍进步的一个严重问题。如果客户觉得自己的数据没有被正确处理，他们将会有更高的期望并感觉更有权利去抱怨。36大数据网

根据2009年Gartner的研究，因为数据质量差，商家估计，他们平均每年失去820万美元。五年来，我们存储的，管理的和依靠的数据比以往任何时候都多。投资于有效的解决方案降低数据质量差的风险，比以往任何时候都显得重要。

担心投资

成千上万的企业现在面对自己的责任，并投资于数据质量软件。它们也必须满足过时的数据和问题的再解决所产生的费用。通常情况下，企业根本不明白他们正在使用的数据，这意味着数据质量措施在实施时成本会失控。
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面对这些昂贵的项目，很多企业推迟数据质量改进措施，担心他们是“只有痛苦，没有收获”。关于价格昂贵、难以管理的数据质量项目的恐怖故事可能从企业开始掌握问题时就阻碍了业务。商家没有意识到，有效的数据质量项目产生令人印象深刻的投资回报（ROI），并能大量提高工作效率和士气。这只是需要以正确的方式来衡量的。

积极成果

数据质量项目将提升整个企业的效率和并切实节约成本。从销售部门到支持团队，整个生命周期变得更加简单和易于管理。该业务能够更好地报告其进展情况并且使用数据从过去塑造其到未来的发展方向。
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有这些理想的结果主要有两个原因：

• 该企业能够提高生产力，并更好地做出有效的决策，因为它有更准确的数据加以根据。这是在销售和市场营销部门是很明显的，这些部门知道客户的姓名和地址是进行有效沟通的最重要的原因之一。
• 一旦客户购买了东西，它可以继续为客户提供最好的可能的服务。保证他们的数据安全和及时更新。如果一个尊贵的客户改变了他们的名字，换了房子或工作，“以下”这些变化将激发信任，减少浪费的时间 。

把积极的结果变成文字很简单：我们经常在我们的博客中讲数据质量高的好处。根据数据或者节约的花费而表现出的积极成果可能不那么明显。除非你可以跟踪它，并提供确凿的证据，不然去证明积极的投资回报是不可能的，而且这是你能证明有价值的数据质量的唯一途径。
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即使员工觉得自己能更有效率的工作，并且客户觉得他们对你的品牌有更多的信心，但是依旧没有任何事实和数据能够支持他们。也就是说，除非你主动跟踪变化的影响。

如何追踪效能

要跟踪经济的影响，有几种有效的方法来衡量数据质量项目中的投资回报率。

必要的测量是收益与支出，如这些例子中展示的：

• 收益可以包括营销活动更快的响应速率，其可以用一个百分比来表示。
• 该业务可以跟踪多少邮件被退回。
• 会有一些客户的保留，就是那些欣赏维护他们数据客户;这可以被测量过
• 当记录不断更新时，员工可以更有效地工作，通过收紧工作流程和废除复杂的解决方法导致的间接节约。
• 生意也更容易符合法规，从而减少罚款和处罚 ，这将是一个真正的、非常观的财务收益 。
• 当重复数据被删除、匹配和合并，储存的成本可以降低。
• 因为记录是更一致的，访问该数据可以变得更简单和更快捷。

衡量投资回报率中的挑战

虽然这看似简单，但在实践中是很复杂的。当数据不兼容，或容易导出和处理时，旧的系统会引发挑战，。对于数据质量项目意味着什么以及他们被期望投资的多少，不同的部门有不同的看法。除非投资回报率得到证明，不然鼓励买进跨组织对于它也很困难，而且到那时，该项目可能会接近完成。
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无论如何，企业必须能够表明，数据质量项目取得了成功。这将确保企业可以提出理由保持数据清洁和无成本重复。

当一个企业关心数据质量项目的成本问题，选择需要最少的培训和实惠的前期投资工具是很有帮助的。如果数据被有效地处理，最好使用集成的工具，而不是一个会引入更多的数据质量的挑战导出/导入过程，这也是很有帮助的。

外卖

如果你不能相信你的企业依赖的数据，它将变得不那么有用，而且会会失去它的价值。曾经是一个重要的商业资产成为陈旧、笨拙的可能会或也可能不会支持你的目标的数据集合。
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关键是要载有可衡量的目标，并确保进度被有效跟踪。只有这样，企业才能知道它的数据是符合目标的，才可以定义数据质量项目的投资回报率。