一、数据清理的优势

数据清理确保数据质量，这对于任何数据驱动的业务都至关重要。数据清理和质量数据有很多好处。

1、推动组织做出数据驱动的决策

更高水平的数据质量意味着组织可以做出更好的决策。使用高质量数据可以消除预测不佳或决策不一致的风险。当数据准确、完整和最新时，从中得出的决策也是如此。

2、更好地定位客户

向全世界营销就像把意大利面条扔到墙上，然后希望有什么东西能粘住。这是一种资源浪费。好的数据可以让组织深入挖掘，确定他们理想的化身，并以他们为目标。查看产品或服务的购买者是谁，然后找到具有相同属性的潜在客户效率要高得多。

但是，如果数据量太少或者信息不正确，这根本就做不到。

3、改善组织的内容和营销活动

高质量的数据还可以改善组织的内容和营销活动。营销部门对他们的受众了解得越多，他们就越能针对他们量身定制内容和广告。

4、改善与客户的关系

谁是组织的理想客户？如果数据以可访问且一致的方式存在，那么很容易收集有关组织化身的信息。他们的兴趣、需求和偏好是什么？了解所有这些有助于加强关系。

拥有单一的客户数据源也是更有效地管理它们的好方法。没有发送重复电子邮件的风险，也没有针对性差的问题。

5、提升数据质量

高质量的数据是组织的圣杯。它更易于使用，导致更少的错误或有问题的结果，并且一致且完整。一旦数据全部采用相同的形式，并且经过清理，几乎任何过程都可以在几秒钟内应用于它。

6、提升竞争优势

拥有比竞争对手更高的数据质量或以有效和创造性的方式使用这些数据，可以在竞争中创造巨大的优势。良好的数据有助于更有效地预测事件、解释以前的事件以及定位客户。

7、提高盈利能力

虽然获得高质量数据的过程可能很昂贵，但投资回报可能是巨大的。良好的数据可帮助组织更好地瞄准客户并开展更有效且更具成本效益的营销活动。这些数据有助于减缓客户流失和增加市场份额。它显示了一个组织的资金流向、资金来源以及利用资源的地方。

二、数据清理面临的挑战

数据清理存在一些固有的挑战。

组织收集的大部分数据很可能在某种程度上是脏的。手动清理数据是不可能的、费力的、耗时的，而且极易出错。这就是为什么使用功能强大的自动化工具很重要，并且已成为获得一致、高质量数据集的少数具有成本效益且实用的方法。

但即便如此，也有巨大的问题需要解决。随着数据迅速成为组织最大的资产，有充分的理由投入金钱和时间来解决常见的挑战。

1、不保证准确性

虽然人工智能 (AI) 很聪明，但它并非万无一失。它仅从人类提供给它的规则和信息中学习。它也不能应用人类逻辑或使用基本的启发式方法。例如，为了删除重复项，系统将数据分解为多个部分。

当一个条目实际上是一个特征时，系统可能会将其视为异常值。通过删除这个假设的异常值，数据现在丢失了一条重要信息。

此外，如果数据需要修复，AI 会根据需要进行修复。然而，没有办法确保这些都是正确的，这可能只会在修复脏数据的过程中增加新的错误。

2、分布式数据

如果一个组织没有创建一个完整的系统来确保所有数据都在一个地方，或者可以从一个地方访问，那么就无法进行数据清理。当前的数据清理工具无法横向扩展以连接数千台不同的机器或应用程序。

3、数据多样性

一个组织可能拥有各种各样的数据：

以上就是关于数据清理的优势和数据清理面临的挑战的全部内容了，希望对你有所帮助。

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