什么是坏数据,它有何副作用?

编辑时间: 2016-04-22 23:56:44    关键字:

信息和数据是一家机构最具战略意义的资产。数据仓库研究所(The Data Warehousing Institute)报告称:“智力资本和专业知识是比实体设施和设备更加重要的资产。”利用商业数据作出有效决策至关重要。

什么是坏数据?

制定数据策略不再是什么新鲜概念。然而,很多机构难以获得准确的数据来支撑他们的日常决策。原因就是坏数据。坏数据也称脏数据,是指错误的、具有误 导性的、格式非法的信息。不幸的是,没有哪个行业、机构和部门可以免于坏数据的危害。如果未能及早发现和纠正,坏数据将可能导致严重后果。

 

 

 

坏数据的产生来源?

坏数据的产生原因?

起初,数据质量仅限于客户关系管理(CRM)系统,而今其复杂程度则已延伸到了结构化客户数据以外的范畴。想要提升数据质量,你必须深入探究,了解导致坏数据的确切原因:

  • 数据丢失:本应包含数据却未填写的空白栏。
  • 数据错误或不准确:信息没有被正确输入或者没有得到正常维护。
  • 数据不对应:数据被错误地输入到了其他栏中。
  • 数据格式不符:数据没有依照记录系统需要进行标准化处理。
  • 数据重复:同一账户、联系人、销售线索等在数据库中记录了不止一次。
  • 数据输入失误:字词、名称或格式方面的拼写错误、打字错误、顺序错误和歧义。

 

坏数据对数据仓库的影响?

“财富1000强企业因数据质量问题导致运营效率低下而蒙受的损失,将超过他们在数据仓库和客户关系管理(CRM)项目上的投入。”——高德纳咨询公司(Gartner)

脏数据会严重破坏整个营收周期。各机构急切地想要填充销售漏斗,坏数据则趁机悄悄溜进我们的营销自动化系统和客户关系管理系统,带来各种影响,小至交易层级的损失,大到灾难性的后果。让我们来看看坏数据都会造成哪些影响:

  • 资源消耗增加
  • 维护成本升高
  • 产品/邮件投送出现差池
  • 客户满意度和留存率下降
  • 客户流失率升高
  • 活动成功标准失真
  • 营销自动化项目失败
  • 销售和分销渠道不尽人意
  • 垃圾邮件数量和退订人次增多
  • 社交媒体上出现负面评论
  • 决策依据错误或不足
  • 报告无效
  • 生产率下降
  • 营收流失

人们或许仍会回应目标定位失准的消息,但却根本无法回应他们收不到的消息。——需求挖掘专家戴维·拉布(David Raab

如何避免数据变坏或失效?

但凡任何一间数据仓库,势必存在着某种形式的坏数据。完全避免坏数据的产生几乎是不可能的,但数据管理可以很好地帮你保持数据的干净。

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