不幸的是，这些数据中有很大一部分是有缺陷或不可靠的。因此，错误的数据可能会带来极高的代价：
·质量糟糕的数据对企业带来的财务损失为每年平均970万美元 (Gartner) 。
•由于数据质量差，导致美国企业每年损失3.1万亿美元。
不良数据对业务的影响
糟糕的数据质量会对企业产生负面影响，例如:
•不准确的库存跟踪、不正确的定价决策以及低效的销售流程导致成本增加。
•由于沟通不畅或提供错误信息而失去客户忠诚度。
•业绩指标报告不可靠，导致决策失误。
•难以满足监管合规要求。
•无法识别新的增长和节约成本的机会。
人工收集数据将放大不良数据问题
人工收集数据仍然是收集信息的普遍方式，许多企业依靠电子邮件、传真、纸张和PDF表单来收集数据。
不幸的是，人工收集数据很难维护数据完整性。例如，人工收集的表单可能由于书写错误、遗漏而包含错误。此外，人工数据收集可能非常耗费时间和劳动力。
人工数据收集在以下几个方面加剧了不良数据问题：
•不一致的数据输入标准：不同的员工可能有不同的方式输入相同的数据。
•对数据质量缺乏控制：数据很容易损坏或不完整，导致信息不可靠。
•费时的人工流程导致的效率低下：人工输入和审查数据与使用自动化系统相比花费更长的时间。
数据完整性对企业盈利的重要性
数据完整性对企业的盈利能力至关重要：数据完整性对确保业务运营的准确性和可靠性至关重要，它包括确保记录在系统中的所有数据是准确和完整的，并且任何更改都被跟踪和审计。
数据完整性对任何企业实现利润最大化和保持竞争力都是至关重要的。以下是数据完整性影响企业盈利能力的五种方式：
•增加收入：当数据准确时，企业可以为客户提供正确的产品和服务，从而增加销售额和收入。
•改进决策：有了干净可靠的数据，企业可以在所有领域做出更明智的决策，例如营销活动和产品发布。
•节约成本：精确的数据减少了人工修正和返工的需要，从而节省成本。
•降低欺诈风险：数据完整性有助于快速检测欺诈和恶意活动，防止代价高昂的法律问题和声誉损害。
•提高效率：干净的数据有助于自动化任务和流程，从而提高效率和生产力。
确保数据完整性的5种方法
为了确保数据的准确性并防止代价高昂的错误，企业必须采取积极的步骤来维护数据完整性。以下是五个关键的最佳实践:
(1)将数据收集实现数字化：将尽可能多的数据收集和处理实现数字化，以减少人工错误和遗漏的机会。
(2)验证数据准确性：使用验证检查，例如输入掩码、格式检查、范围/域检查、重复检查和引用完整性规则，以确保数据准确性。
(3)引入健壮的控制措施：建立控制措施，例如访问控制、审计跟踪和更改/更新日志，以监视数据完整性。
(4)利用自动化系统：人工智能和机器学习等自动化系统可以快速准确地检测差异。
(5)定期验证数据的准确性：安排对数据的定期检查，以及时识别任何错误或不一致。
随着越来越多的企业从各种来源收集大量数据，数据完整性是成功的一个越来越重要的因素。
通过采取必要的步骤来确保数据的完整性，企业可以提高数据的准确性并实现利润最大化。有了干净可靠的数据，企业可以做出更好的决策，识别新的增长机会，降低成本，并防止代价高昂的错误。
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