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对于许多依靠用户流量的内容运营平台来说，通过数据收集来进行个性化推荐和用户运营对于企业发展是至关重要的。那么，我们如何才能保障我们的数据来源的准确性呢?
今天，我们就一起来了解一下数据运营中的数据质量的一些简单知识。
数据质量为什么至关重要?
因为拥有高质量的数据可以让您更好地了解任何情况，从而更精准地执行任何事情。反之亦然。
据SAS报道，伴随着技术的进步，组织或者企业能够收集大量的数据，用好这些数据已成为焦点。然而，由于以下原因，很多组织或者企业并没有实施数据质量计划：
没有业务部门负责数据质量问题
数据质量需要跨职能合作
它要求组织认识到数据质量是一个重要问题
它需要数据质量准则
它需要投入财力和人力资源
它被认为是非常人力密集的
投资回报往往难以量化
看起来，挑战大于好处。
但是，数据质量务必重视，原因有三。
原因一：成本
数据质量差，是IT项目失败的主要原因，也是客户流逝背后的驱动因素之一。
原因二：合规
质量差的数据会带来重大的法律或者声誉风险。一些例子如下：
数据缺失导致信用风险不准确
信用记录不完整致使风险评估错误
监管违规
原因三：决策
质量好的数据意味着有准确及时的信息来管理从研发到销售的产品和服务。质量差的数据导致错误的洞察力，从而做出错误的决策。决策的错误，公司会付出沉重的代价。
作者：陆勤
来源：数据人
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