在數字時代，人工智能（AI）、機器學習（ML）、大數據和數據科學正在改變企業，數據的可信度至關重要。可靠的數據是任何依賴數據的決策過程的基石。在DataCube，我們認識到可靠數據的重要性，並提供一系列的AI和數據科學服務，以幫助企業確保數據的可靠性。
定義可靠數據
可靠的數據是既準確又完整的數據。它是數據完整性的關鍵方面，表明組織對其數據的信任和信心，以通知業務流程和決策制定。數據中的錯誤或不一致可能對業務運營、洞察力和實現業務目標構成威脅。因此，理解整個數據生命週期以確保每個階段的可靠性是至關重要的，從收集和清洗到整合、使用和最終刪除。
可靠數據與有效數據
可靠數據和有效數據對於維護數據健康都是至關重要的，但它們並不相同。可靠的數據是準確的數據，可以依賴它進行分析和決策制定，而有效的數據是指數據格式的一致性。沒有有效的數據，就不可能有可靠的數據。例如，您的數據庫中可能有客戶的正確地址，但如果格式不正確，它既不是有效的也不是可靠的。
可靠數據的重要性
可靠的數據對於企業做出數據驅動的決策和避免陷阱至關重要。差的數據不僅幾乎沒有用，而且可能導致法律問題，損害客戶信任，並阻礙業務增長。另一方面，優先考慮可靠的數據可以讓您享受與之相關的好處 - 滿意的客戶，增加的收入和更高效的運營。
增加收入
數據可以為您的業務揭示關鍵的見解：如何優化運營，應該在產品路線圖中優先考慮什麼，哪些收購渠道產生最高的投資回報率等。然而，所有這些可能性都有一個共同點：它們產生更多的收入的能力，無論是通過滿足客戶期望，找到正確的產品市場契合度，還是不浪費資源在產生很少回報的渠道和触點上。 根據 Forbes 報告，利用數據驅動的決策的公司的產出和生產率提高了5-6%，這直接影響了收入。
加強品牌聲譽和客戶信任
可靠的數據確保您的組織中的每個部門都使用相同的完整和最新的見解。這允許市場營銷為他們的活動創建高度相關的受眾，並允許客戶支持識別潛在的流失風險並積極干預。在今天的世界中，客戶體驗至關重要 - 您互動的質量是鞏固客戶忠誠度的關鍵。
更快的產品發布的精確分析
可靠的、無錯誤的數據通過幫助您了解您的客戶和分析他們的行為來加速您的擴展努力。憑藉收集、統一和採取客戶數據的正確基礎設施，企業可以創建有針對性的營銷活動，例如，幫助增加每月的流量。
數據質量差的代價
根據 Gartner的報告，數據質量差使組織每年損失平均1290萬美元。這個成本不僅僅是貨幣的；它還包括數據生態系統的複雜性增加和由於不可靠的數據導致的糟糕的決策制定。
隨著組織越來越多地使用數據分析來驅動業務決策，企業系統中對數據質量的重視已經增加。 Gartner預測，到2022年，70%的組織將通過指標嚴格跟踪數據質量水平，將其提高60%，以顯著降低操作風險和成本。
如何實現和維護最佳的數據可靠性
為了維持高數據可靠性和整體數據健康，您應該優化數據收集、存儲和分析，確認數據的唯一性，偏愛主要數據來源，收集時清洗，並隨著數據成熟而適應。
在DataCube，我們提供一系列的AI和數據科學服務，旨在幫助企業確保數據的可靠性。我們的AI平台包括幾個旨在提供更智能的見解和更快的決策的產品，包括AIBook，一個自動機器學習平台，和AIManager，一個機器學習管理平台。這些產品的每一個都是為了滿足不同行業的獨特需求而設計的，包括零售、製造、金融和氣象。
