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我们真的可以用商业智能来应对数据质量吗?

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与往年类似数据质量 可能再次赢得商业智能行业最受讨论话题的最高奖项。不幸的是,它变得和通常的“在 BI 项目中不要做的前 X 件事”一样无聊。然而,出于同样的原因,这些文章被一遍又遍地写,我们必须不断地讨论数据质量,因为我们仍然看到多年前的同样错误。 与往年类似, 数据质量 可能再次赢得商业智能行业最受讨论话题的最高奖项。不幸的是,它变得和通常的“在 BI 项目中不要做的前 X 件事”一样无聊。然而,出于同样的原因,这些文章被一遍又一遍地写,我们必须不断地讨论数据质量,因为我们仍然看到多年前的同样错误。 您可能想知道:“我们现在还没有纠正这个问题吗?” 好吧,尽管出现了缓解我们对数据质量的担忧并提供保证的工具,但通过我们微妙的不一致、糟糕的数据收集方法以及我们总体上缺乏时间和资源来解决问题的根源,这个话题仍然保持着相关性。

我仍然愿意相信有

组织拥有原始和完美的数据,但在不同规模、行业和地点的组织实施了许多商业智能之后,我了解到这只不过是一厢情愿的想法。数据质量已经存在很长时间(大型机和地址数据,有人吗?),现在随着数据量的爆炸式增长(例如“大数据”),我们可以肯定数据质量将在未来几年内一直是讨论的话题来。 更多阅读 汽车行业的人工智能 人工智能正在永远改变汽车行业 中小企业使用人工智能驱动的财务软件来提高效率 经济高效 电话号码列表 地开发 AI 软件的关键策略 人工智能正在推动全渠道营销的巨大变化 借助 AI 最大限度地减少企业主的税收减免 那么,商业智能究竟是如何适应这种海量数据质量的呢?有趣(和可悲)的是,许多组织只有在真正开始使用他们的商业智能解决方案后才会发现他们的数据质量问题。当他们期望的漂亮仪表板看起来不那么漂亮或有用时,他们的数据质量状态就会变得很明显,并且在某些情况下,某些类型的分析不可用,因为数据质量状况不佳导致它们不完整和/或不可能的。 正如他们通常所说的那样——“输入垃圾,输出垃圾”——如果一个组织想要充分利用其 BI 解决方案,则必须优先考虑数据质量改进,而不管数据质量问题始终存在的公然现实如何。

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这对您来说很熟悉,那么您正在感受到 BI 中不良数据的影响 图像 图像 我们必须理解并无条件接受的第一件事是,拥有完美的数据质量几乎是不可能的。组织越大,其数据出现问题的可能性就越大。部门、子部门、数据采集方式等越复杂的组织,越有可能出现数据质量问题。根据我在 BI 行业的经验,越大的东西——或者越多的活动部件——一切顺利运行的可能性就越小。数据质量也不例外 – 时期。 这是现实,除非你有无限 最新群发短信 的时间和无限的预算,否则为 100% 完美的数据花费大量精力是愚蠢的。 因此,话虽如此,我们是否可以做些什么来有意义地解决所有这些问题并避免危险或不良数据? 令人惊讶的是,是的——我相信任何规模的组织都应该做一些实际的事情。以下是我们在制定解决数据质量问题的政策和启动旨在改善这些问题的举措时应该采用的一些主要主题: 1. 定义数据质量责任制。 与组织中的大多数事情一样,只有在有问责制的情况下,计划才会被内部化。通常需要在某物背后有一个名字。这不仅是为了享受事情进展顺利的好处和认可,也是为了在事情出错时负责解决问题。

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