在数字化的今天，数据已经成为这个新时代的“石油”，只有不断去挖掘，企业才能够通过数据认识事物、感知和洞察事物，才能驱动业务，实现从传统业务驱动到数据驱动的转变，真正乘上数字化转型之风。
因此越来越多的企业开始聚焦于企业数据战略，旨在释放数据的价值，在数据质量方面取得领先为提高业务绩效提供了绝佳机会。更好的数据意味着更少的错误、更低的成本、更好的决策和更好的产品，使组织能够在高风险的数字世界中高质量发展。然而目前据资料显示，对于大多数公司而言，不良数据的成本占收入的比例达到惊人的15%到25%。当数据不完整、定义不明确或错误时，会立即产生后果：
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客户满意度下降；
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时间成本上升；
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增加战略执行难度。
当一家公司不能依赖其数据时，要成为数据驱动型企业要困难得多。如果企业不信任数据，则不会信任分析。企业不能指望人们在做决定时使用其不信任的数据。
如何优化数据管理？
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将组织或部门最重要的业务目标与数据联系起来；
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建立数据质量基线；
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估计不良数据的后果及其成本；
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您如果可以消除80%的最常见错误，您的组织将获得收益。
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