当谈到数据质量时 不要忘记人员配备
信息就是力量”这句老话在今天再正确不过了。我们数据库中存储的信息用于执行所有操作：帮助我们更好地了解客户、提供更好的客户体验、提高运营效率并确保做出更明智的业务决策。 对数据和数据驱动的洞察力的渴望已经激增到每个行业，而这种对数据的驱动使数据科学家和数据经理处于有利地位。他们正在帮助影响整个企业中一些最具战略意义的决策和运营。然而，随着重要性的增加，也带来了新的挑战。信息的准确性、整合性和完整性面临着更大的压力。否则，洞察力要么需要很长时间才能获得，要么不准确。市场专业知识和人员配置资源的缺乏正在造成数据洞察方面的差距。信息存储在多个数据系统中，这些系统可能因部门或业务部门而异。此外，每个系统的数据管理流 美国数据 程和技术可能存在很大差异。挑战在于，当今的许多数据计划都是孤立在一个部门内的，但它们却影响着整个组织。 围绕数据的人员配置结构也没有什么不同。我们的研究显示，只有 35% 的全球公司表示信息由一名董事集中审查和维护。我们还发现，63% 的组织缺乏连贯、集中的数据质量策略方法。更常见的是，公司报告说存在一定程度的集中化，但许多部门仍然采用自己的数据质量策略。 越来越多的公司开始采用集中化实践，但进展非常缓慢。我们的研究表明，只有 29% 的公司采用整体方法进行数据管理。
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虽然总是会在部门级别对数据进行操作，但在治理和主数据管理方面需要集中所有权。 这种集中化也与首席数据官 (CDO) 的激增相适应。对于在数据驱动方面取得成功的公司，据报道对数据从业人员（尤其是 CDO）进行了投资，并且在数据质量实践方面也趋于成熟。这些组织也更有可能将数据管理视为一个持续的过程，而不是一次性的项目。 当然有必要在组织中增加 CDO，特别是考虑到数据的价值以及让某人负责各个部门之间数据的质量、标准、意义、安全性、指标、集成和协调的好处。这个角色的真正目的是为了弥合技术和业务需求之间的差距，这在当今的数据环境中是非常需要的。
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