数据对组织的价值在于其质量。考虑到数据量的快速增长，数据质量变得更加重要。根据保守估计，企业每年产生 每天 2 万 TB 的数据.

这会如何影响质量？嗯，大量数据只有在质量良好的情况下才有价值，也就是说，可用于组织的分析和 BI 流程。

另一方面， 人工智能的采用 正在兴起，随着领导者探索各种可能性，利用人工智能的变革潜力来改善数据质量的机会很大。使用人工智能来提高数据质量是一项强大但未被重视的应用，对于准备采用它的组织来说，它具有巨大的好处。

让我们看看为什么你应该利用人工智能来提高整个组织的数据质量以及如何做到这一点。在继续之前，让我们先定义数据质量，以便每个人都能达成共识。

什么是数据质量？

数据质量 衡量数据在准确性和有效性等维度上满足组织期望的程度。虽然确切的维度可能因情况而异，但衡量数据质量的六个常见维度包括准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性和有效性。虽然这些维度很常用，但您也可以从其他维度衡量数据质量。重要的是数据适合您的目的，即使在同一企业的不同职能部门之间，目的也可能有所不同。

一个常见的误解是，数据质量可以与 数据的完整性。虽然两者对于数据可用性都至关重要，但它们对您的数据管理策略有不同的影响。

了解更多： 数据完整性与数据质量：所有差异

数据质量应成为组织优先考虑事项的 4 个理由

为什么数据质量应该成为贵公司的首要任务？简而言之，数据质量直接且极大地影响贵公司做出有效决策的能力，从而提高效率和竞争优势。另一方面， Gartner报告，数据质量差平均会给贵组织带来 12.9 万美元的损失。以下是直接受数据质量影响的四个关键因素：

1.决策

数据质量决定了决策质量。使用低质量数据（数据可能不正确、不完整或过时）可能会导致错误的决策，从而对您的业务产生短期和长期影响。相反，高质量的数据可带来有效且及时的决策。

Zillow 就是一个例子，说明低质量的数据会导致糟糕的决策。这家科技房地产公司依靠不完整的数据集来预测其购买的房屋的价格，结果 亏损300万美元 在一个季度内。

2。 消费者满意度

高质量的数据还可以提高客户满意度。以 Netflix 为例。这家流媒体巨头以其高客户参与度和满意度而闻名，因为它利用准确且相关的客户数据来提供高度个性化的推荐。这导致 Netflix 保持其市场份额 在拥挤的流媒体服务领域。不仅如此，Netflix 还在 用户满意度和享受度.

3。 效率

高质量的数据可帮助您的公司提高效率。通过分析过去的数据来了解趋势，您可以识别并解决瓶颈和效率低下的问题。例如，沃尔玛和亚马逊使用数据来提高库存管理效率。同样，UPS 利用内部和外部数据进行路线优化，从而提高运营效率并减少对环境的影响。

4. 预测分析与预报

高质量数据对于准确的预测分析和预报也至关重要。从高质量数据中获取见解可使组织在战略决策中获得优势。

宝洁（P&G） 就是一个很好的例子。该公司使用数据和分析进行需求预测。宝洁结合历史销售数据、实时 POS 数据和外部因素来更好地管理库存，减少缺货和生产过剩。这为这家快速消费品巨头带来了显著的成本节约。

进入人工智能：人工智能对数据质量的价值

现在，我们来谈谈人工智能。全球各地的企业都对利用人工智能来改善其 数据管理。然而，人工智能在数据质量方面值得更多关注。这是因为传统的数据质量方法，如手动 数据清理 和基于规则的验证面临几个问题。其中包括：

• 差 数据集成 来自孤立的数据源，
• 手动数据清理会导致效率低下，
• 并且无法随着数据量的增加而扩展。

单单数据清理和验证就是资源密集型流程，可能需要数周甚至数月的工作时间。AI 可以自动化这些流程，以便您的组织能够及时获取高质量数据。

换句话说，通过使用人工智能来提高数据质量，您的组织可以实现数据清理自动化、简化 数据验证，实时检测异常，并适应数据中的新模式。

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人工智能驱动的数据质量解决方案的 5 大优势

人工智能解决方案可以帮助您最大程度地提高数据质量、简化数据管理并使数据堆栈比以往更加高效。具体方法如下：

1. 提高数据准确性和完整性

人工智能可以更有效地检测数据中的错误、不一致和异常，而不受数据量的限制。经过训练的人工智能还可以自动纠正常见错误，从而在数据从源加载的那一刻提高准确性。

2.提高效率，节省成本

任何经常处理数据的人都了解手动清理和验证数据的痛苦。人工智能可以自动执行这些任务，消除手动数据处理的需要。人工智能可以大规模处理大量数据。这意味着您的组织可以管理不断增长的数据需求，而无需相应增加工作量或成本。

3. 增强决策能力

利用 AI 提高数据质量可让您获得更准确、更完整的数据。这可让您的组织发掘之前因数据质量不佳而无法获得的见解。这可帮助您的组织各个层面做出明智、有效且及时的决策。

4. 通过预测分析获得竞争优势

AI 还可以帮助识别数据中以前看不见的模式。大型语言模型 (LLM) 使 AI 能够从上下文角度理解数据。这可以实现预测分析，使您的组织能够预测未来趋势、了解消费者行为、降低潜在风险并获得竞争优势。

5. 提高合规性并降低风险

利用人工智能提高数据质量，您的组织可以确保遵守 GDPR 和 HIPAA 等法规（在以下方面，合规性变得更加重要： 医疗保健中的数据质量)。自动化数据质量管理意味着所有敏感数据都受到保护并得到准确处理。此外，AI 可以识别数据集中的任何不一致和不准确之处，这有助于降低使用低质量数据进行决策的风险。

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数据质量对于有效决策至关重要，可以帮助您的组织提高客户满意度、最大程度提高效率并降低成本。人工智能的出现为提高数据质量和实现管理自动化提供了机会。那些采用人工智能数据质量解决方案的组织将获得诸多好处，例如增强决策能力、提高合规性、提高效率和节省成本。

At Astera我们将人工智能融入到我们屡获殊荣的解决方案中，使数据管理更加方便、轻松、快捷。

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