软信天成：没有可信数据，何谈以数据驱动决策

在过去的十几年中，数据借助移动互联网的发展形成了指数级的积累。伴随着数字时代的到来，数据的价值得到了最大程度的量化，对于企业而言，缺少数据支持将变得寸步难行。其间，数据质量对于支持决策的业务分析至关重要，高质量的数据管理能让企业战略系统集成所有数据信息，并提供反映组织及其内部相互关系的完整视图。

据普华永道发布的全球数据管理调查结果显示，75%的被调查公司认为缺损的数据会导致严重的业务问题；50%以上的公司因数据缺失产生额外的费用；33%的公司不得不延迟或放弃使用新的系统计划；而20%的公司认为无法满足合同或协议约定的服务水平。事实上，数据质量问题普遍存在于各大企业，据不完全统计，全球财富1000强公司中有超过25%的关键数据存在错误；在一个有500,000条用户记录的数据库中，平均120,000条记录在一年内将不再正确；而工业界的数据出错率则达1%-30%左右。

数据质量问题从一定角度上可以反映出组织当中的一些问题，而问题可能来源于数据流动、业务流程或者管理的各个环节，分析数据质量问题可以帮助企业寻找问题源头，进而优化企业业务。数据质量是衡量数据治理的标尺，只有持续的数据质量改进才能推动数据治理体系的完善，为企业数据战略提供坚实保障。

选择适用的数据质量管理平台

为了应对企业发展战略和日常运营对高质量数据的需求，预防或消除数据质量问题，全面提升数据质量。组织可以借助强大的数据质量平台来实现，利用精确的数据来发现业务机会、制定战略决策并提高投资回报率。以达成以下目标：

• 发现、解决和防范使公司耗资数百万的数据质量问题。
• 通过在单一平台上实现标准化、消除多余的数据质量工具以及大量削减许可证和维护成本，从而降低成本。
• 通过使业务部门能够参与数据质量流程、降低对IT部门的依赖，从而更为高效的运作。
• 凭借强大的“业务部门-IT部门”协作工具和通用的数据质量控制项目环境，提高IT部门的工作效率。

软信天成数据质量管理平台以数据质量管理为核心，结合企业现状为其量身定制一套可执行的数据管控标准与流程，并提供数据健康度分析、异常情况探查、自动化校验、自动生成并发送数据质量报告等功能，有利于降低企业运营成本，提升数据准确性，提高数据治理效率。