公司应该能够跟踪和管理其数据健康状况。没有单一的秘诀可以使您的数据可靠，但有一套原则可以帮助数据驱动型组织不断提高数据可靠性。
数据管理政策为数据的收集、处理、存储和保护制定了明确的标准和指导方针，这是构建具有可靠数据的产品的关键。制定这些政策可让公司在整个数据生命周期内确保更好的数据质量和安全性。
就像当今其他行业一样，自动化是公司处理数据可靠性问题的方法之一。自动化有助于提高数据管理各个步骤中的数据可靠性，无论是实际处理您获取的数据，还是自动向负责团队发出有关数据相关问题的警报。
如果一家公司从数据提供商处获取外部数据，则评估提 兼职数据 供商及其数据的可靠性至关重要。经验丰富且可靠的数据提供商将提供购买前测试数据所需的所有必要资源。
如果你购买大型数据集（例如公司的公共网络数据） ，那么关注文档至关重要。可靠的数据集通常附带详尽的文档，描述数据的收集方式、应用的任何转换、已知的限制等。
可靠的数据定义
为什么可靠的数据值得投资？
可以肯定地说，可靠的数据是实现实质性业务成果的唯一途径。本文前面讨论了如何确保组织内部的数据可靠性，但许多数据驱动的产品依赖于外部数据。
虽然组织会根据自身需求处理所购买的数据，但其目标应该是获取高质量的数据，而这些数据不会因为质量低劣而需要大量资源。您购买的数据应该是相关且可靠的。根据我们的经验，5 个关键问题可以帮助您在购买前选择最佳数据提供商。
最后的想法
最后，随着数据越来越融入整个组织的决策之中，数据可靠性应该成为首要考虑的问题。
复杂性的增加带来了需要解决的新挑战。然而，最终目标是尽可能有效地利用您的数据，而数据可靠性自然是至关重要的。如果您还没有正确的数据，请告诉我们。