全球快資訊丨什么是垃圾數據？垃圾存在的問(wèn)題有哪些？

什么是垃圾數據?

另一方面，垃圾數據是任何不受治理的數據，當你創(chuàng )建了一個(gè)數據副本，然后為一個(gè)特定的使用案例進(jìn)行操作，而沒(méi)有將改進(jìn)的數據返回到原始數據存儲，為下一次使用提高質(zhì)量時(shí)，就會(huì )產(chǎn)生垃圾數據。Salesforce將垃圾數據分為四類(lèi)：缺失的信息、不準確的信息、過(guò)時(shí)的數據和重復的數據。

當個(gè)人從一個(gè)更大的數據集中為一個(gè)特定的用例復制數據，對其進(jìn)行修改，然后不將這些修改整合到更大的數據集中時(shí)，垃圾數據就開(kāi)始積累。例如，如果你在你的記錄系統中有一個(gè)正式的客戶(hù)地址數據庫，只復制了那些在芝加哥地區的客戶(hù)，并更新了該數據的子集，而沒(méi)有更新源數據，你就創(chuàng )造了垃圾數據。有了垃圾數據，你就沒(méi)有一個(gè)明確的脈絡(luò )或省份，它就不能被其他人輕易地訪(fǎng)問(wèn)和使用;更糟糕的是，你有多個(gè)不一致的“真相”版本。這最終會(huì )在一個(gè)組織內產(chǎn)生多個(gè)一次性的數據集，而這些數據并不能為所有用戶(hù)提供價(jià)值。垃圾數據帶來(lái)了問(wèn)題。

為什么垃圾數據是一個(gè)問(wèn)題?

垃圾數據會(huì )給組織帶來(lái)許多問(wèn)題，例如：

不一致的結果，取決于你是用原始的還是復制的、修改過(guò)的數據集，如果數據包含不同的信息，會(huì )有不同的結果，包括不同的匹配率、運營(yíng)失敗，也許最糟糕的是導致糟糕的客戶(hù)體驗。

不準確的結果，如果數據集是過(guò)時(shí)的，不完整的，或包含錯誤的信息，輸出也會(huì )是這樣。

隱私問(wèn)題，包含任何敏感信息的無(wú)人管理的數據副本是有風(fēng)險的，因為可能不符合監管的要求，而這種風(fēng)險往往是高層管理人員所不知道的，直到嚴重的問(wèn)題發(fā)生，為時(shí)已晚。

信息安全，在任何可以創(chuàng )建垃圾數據的環(huán)境中，都存在著(zhù)安全問(wèn)題。這個(gè)問(wèn)題類(lèi)別的嚴重程度將根據數據的類(lèi)型而有所不同。常見(jiàn)的例子包括不遵循內部程序，違反許可證或知識產(chǎn)權，以及數據被黑客攻擊，因為它被儲存在公司的安全操作之外。

財務(wù)成本，由于上述任何一個(gè)原因，創(chuàng )建和使用垃圾數據是低效的。

然而，垃圾數據造成的最大問(wèn)題是，它為實(shí)現數據完整性構建了一個(gè)障礙。通過(guò)建立數據完整性，一個(gè)組織能夠更好地發(fā)展和管理一個(gè)可信賴(lài)的數據基礎，這個(gè)數據基礎是準確的、一致的、有背景的，并帶來(lái)更明智的商業(yè)決策。

為什么數據完整性很重要

數據完整性是指數據集的質(zhì)量、可靠性、可信度和完整性。它建立在四個(gè)關(guān)鍵支柱上：企業(yè)范圍內的整合、準確性和質(zhì)量、位置智能和數據豐富。

在更大的范圍內，如果一個(gè)組織的數據具有完整性，企業(yè)領(lǐng)導人就可以利用這些數據做出準確的業(yè)務(wù)決策，從而獲得更好的結果。在垃圾數據的背景下，如果一個(gè)公司已經(jīng)實(shí)現了數據的完整性，他們就不再需要花時(shí)間去解決數據的不一致性，糾正和審查數據。完整性的數據已經(jīng)在手邊，這些數據可靠并準備好，可以開(kāi)始工作了。

從垃圾數據到數據完整性的轉變

擺脫垃圾數據的最好方法是消除對它的需求。如果一個(gè)組織創(chuàng )建了具有高完整性的可訪(fǎng)問(wèn)數據資產(chǎn)，并在一個(gè)受管理的環(huán)境中確保數據可以按照公司的政策、權利和指導方針使用，那么員工將不再需要創(chuàng )建和維護數據的副本來(lái)執行一個(gè)特定的任務(wù)。通過(guò)花時(shí)間在前期投資其數據完整性，公司可以確保其數據資產(chǎn)的質(zhì)量和安全性，并適當地提供給企業(yè)，最終節省時(shí)間和金錢(qián)。

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