《专业视角》：数字化时代的数据质量管理

随着互联网及数字化技术的飞速发展，我们正生活在一个数字化转型的时代，各种数字化的热点铺天盖地，也正实实在在地改变着企业的日常运营和我们每个人的衣食住行。互联网、智能手机、可穿戴设备及智能家居的快速普及，使得每一个人和每一台接入互联网的设备都在产生数据，这些数据被相关企业或组织通过合法渠道收集、存储并加以分析，进而产生价值。

企业运营中，营销部门可以借助客户画像全方位了解客户的需求和消费习惯，从而实现精准营销，相对于传统模式的无差别广告投放，更加具有针对性；客户服务部门借助智能工具，分析客户的语气、语速和语调等，实时感知客户的情绪变化并获取相应的安抚提示，从而提高客户满意度；电商企业根据用户的浏览记录，进行同类产品或者相关产品的智能推荐，通过关联营销提高销售量。大众的日常消费中，基于地域或口味等定向推荐的餐厅和菜品、网友的口碑、代金券等很大程度上会引导消费者做出选择；网约车软件上司机的评分、接单数量、车型车况等数据也会影响乘车人的判断。再比如当下的热点新零售，无人超市中每个商品的编码、单价、数量、结算时消费金额的统计、消费者身份识别和支付信息匹配等，每一个环节都极度依赖数据的准确性。

综上可见，数字化时代，数据是企业最重要的资产之一，完善的数据质量则是让数据发挥价值的基础和保证。然而，在甫瀚咨询服务过的众多客户中，数据质量管理的现状普遍不够乐观。以下是我们归纳的一些数据质量常见问题：

• 数据资产意识淡薄及数据管理职能缺失
• 多源性造成数据不一致
• 数据缺乏完整性
• 数据校验缺失

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