降低數據品質差所產生的財務影響

公司關注數據品質的態度各有不同。一些組織投入了大量精力來整理他們的資料集，確保每個屬性旁邊都有驗證規則和適當的描述。其他則專注於資料層的快速開發，很少關注最終的品質、沿襲和資料治理。

不可否認的是，拒絕將必要的時間和資源用於管理資料的企業將面臨財務上的反噬。最近的研究支持了這一點，研究顯示，由於數據品質低，每年全球收入超過56億美元的公司平均每年損失4.06億美元。

糟糕的數據主要影響公司的底線，因為它是表現不佳的商業智慧(BI)報告和人工智慧模型的根本因素，這些模型是在不準確和不完整的數據上建立或訓練的，會產生不可靠的反應，然後企業將其用作重要決策的基礎。

因此，組織需要在幕後進行大量工作，才能真正對所掌握的數據充滿信心。

技術在進步，但數據穩定

值得記住的是，資料往往比應用程式堆疊的所有其他層都更持久。因此，如果資料架構設計不正確，下游可能會出現問題。這通常源自於管理團隊設定的激進時間表，因為專案急於實現不切實際的目標，導致結果不盡人意。

在許多公司中，新增的資料集仍然是一項非常臨時的任務。即使在涉及攝取和分析幾TB資料的大型專案中，資料品質的缺乏也經常影響後續的處理水準。例如，令人驚訝的是，資料集經常經歷代價高昂的轉換過程，甚至沒有進行簡單的檢查來查看列和格式是否一致。

最終，在完成資料專案時，了解資料價值和細緻的驗證方法將比優先考慮速度產生更大的回報。如果組織的資料的關鍵基礎要素到位——這不會在一夜之間發生——任何依賴這些資訊的工作都更有可能帶來改善財務表現的強勁結果。

選擇正確解決方案

一個簡單的事實是，數據世界已經無法從20年前的地方辨認出來了。然而，在我們有少數資料庫提供者之前，現在開發團隊可能會從大量可用的資料解決方案中選擇一個(研究表明，大約有360種工具可供選擇)。

有了大量直覺和創新的解決方案，數據專家應該避免自然傾向於堅持使用他們熟悉的工具，並在過去為他們提供了很好的服務。從長遠來看，願意嘗試新技術並創建更通用的技術堆疊可以提高效率。

企業應仔細考慮專案的要求及其可能涵蓋的潛在未來領域，並利用這些資訊選擇適合該工作的資料庫產品。專業數據團隊也可能非常有價值，對高技能和知識淵博的人員進行大量投資的組織更有可能取得成功。

數據品質支撐著有效的人工智慧策略

為什麼高品質資料在當今的商業環境中很重要，一個不可或缺的方面是，各行各業的公司都在爭相訓練和部署經典的機器學習以及GenAI模型。

這些模型往往會使他們遇到的任何問題倍增，一些人工智慧聊天機器人在訓練一組完美的來源資訊時甚至會產生幻覺。如果資料點不完整、不匹配甚至相互矛盾，GenAI模型將無法從中得出令人滿意的結論。

為了防止這種情況發生，資料團隊應該分析業務案例和持續資料問題的根源。組織往往試圖從戰術解決問題，然後讓最初的問題越來越大。

在某些時候，需要對專案進行全面分析，具體取決於組織的規模及其影響。這應該包括一個輕量級的審查或更正式的審計，然後實施建議。幸運的是，現代資料治理解決方案可以減輕與此過程相關的許多痛苦，在許多情況下，根據技術債的規模，可以使這個過程更加順利。

增強數據驅動型勞動力的能力

信任和依賴數據洞察的員工工作效率更高，感覺得到更多支持，並推動效率的提高。由數據驅動的決策過程驅動的業務加速是數據成熟組織的真實訊號。採用這種方法可以確保資料成為一種資產，而不是一種讓企業損失金錢的漏洞。