在数字时代，人工智能（AI）、机器学习（ML）、大数据和数据科学正在改变企业，数据的可信度至关重要。可靠的数据是任何依赖数据的决策过程的基石。在DataCube，我们认识到可靠数据的重要性，并提供一系列的AI和数据科学服务，以帮助企业确保数据的可靠性。
定义可靠数据
可靠的数据是既准确又完整的数据。它是数据完整性的关键方面，表明组织对其数据的信任和信心，以通知业务流程和决策制定。数据中的错误或不一致可能对业务运营、洞察力和实现业务目标构成威胁。因此，理解整个数据生命周期以确保每个阶段的可靠性是至关重要的，从收集和清洗到整合、使用和最终删除。
可靠数据与有效数据
可靠数据和有效数据对于维护数据健康都是至关重要的，但它们并不相同。可靠的数据是准确的数据，可以依赖它进行分析和决策制定，而有效的数据是指数据格式的一致性。没有有效的数据，就不可能有可靠的数据。例如，您的数据库中可能有客户的正确地址，但如果格式不正确，它既不是有效的也不是可靠的。
可靠数据的重要性
可靠的数据对于企业做出数据驱动的决策和避免陷阱至关重要。差的数据不仅几乎没有用，而且可能导致法律问题，损害客户信任，并阻碍业务增长。另一方面，优先考虑可靠的数据可以让您享受与之相关的好处 - 满意的客户，增加的收入和更高效的运营。
增加收入
数据可以为您的业务揭示关键的见解：如何优化运营，应该在产品路线图中优先考虑什么，哪些收购渠道产生最高的投资回报率等。然而，所有这些可能性都有一个共同点：它们产生更多的收入的能力，无论是通过满足客户期望，找到正确的产品市场契合度，还是不浪费资源在产生很少回报的渠道和触点上。 根据 Forbes 报告，利用数据驱动的决策的公司的产出和生产率提高了5-6%，这直接影响了收入。
加强品牌声誉和客户信任
可靠的数据确保您的组织中的每个部门都使用相同的完整和最新的见解。这允许市场营销为他们的活动创建高度相关的受众，并允许客户支持识别潜在的流失风险并积极干预。在今天的世界中，客户体验至关重要 - 您互动的质量是巩固客户忠诚度的关键。
更快的产品发布的精确分析
可靠的、无错误的数据通过帮助您了解您的客户和分析他们的行为来加速您的扩展努力。凭借收集、统一和采取客户数据的正确基础设施，企业可以创建有针对性的营销活动，例如，帮助增加每月的流量。
数据质量差的代价
根据 Gartner的报告，数据质量差使组织每年损失平均1290万美元。这个成本不仅仅是货币的；它还包括数据生态系统的复杂性增加和由于不可靠的数据导致的糟糕的决策制定。
随着组织越来越多地使用数据分析来驱动业务决策，企业系统中对数据质量的重视已经增加。 Gartner预测，到2022年，70%的组织将通过指针严格跟踪数据质量水平，将其提高60%，以显著降低操作风险和成本。
如何实现和维护最佳的数据可靠性
为了维持高数据可靠性和整体数据健康，您应该优化数据收集、存储和分析，确认数据的唯一性，偏爱主要数据来源，收集时清洗，并随着数据成熟而适应。
在DataCube，我们提供一系列的AI和数据科学服务，旨在帮助企业确保数据的可靠性。我们的AI平台包括几个旨在提供更智能的见解和更快的决策的产品，包括AIBook，一个自动机器学习平台，和AIManager，一个机器学习管理平台。这些产品的每一个都是为了满足不同行业的独特需求而设计的，包括零售、制造、金融和气象。
