什么是数据完整性 | 海湾电子邮件列表

当数据难以找到、存在偏差或被误解时，可能会导致业务中断。决策完全基于本能，甚至更糟的是，根本没有做出决策，从而导致价值的毁灭。

因此，公司需要确保数据的完整性。但这个概念到底是什么意思呢？虽然许多定义都侧重于数据的技术质量，但组织应该从更广泛的角度考虑数据完整性。

什么是数据完整性？

具有完整性的数据是值得信赖的，因为它具有最高的准确性、一致性和背景性。他们随时随地为您提供服务，使您能够快速、自信地做出决策，帮助您增加、发展和留住客户，快速行动并降低成本，以及管理风险和合规性。

准确性和一致性是数据质量的关键特征，但数据完整性也意味着提供丰富的背景信息。例如，就客户数据而言，它意味着了解推动购买行为的因素。它是关于了解影响消费者需求的人口统计、生活方式和重大事件。您还需要了解客户的居住、工作和娱乐地点。

数据完整性还要求组织的整个数据源网电话号码数据络相互交织，以便业务用户能够对他们最关心的事情形成完整而有意义的图景。这需要数据集成来解锁存储在孤立系统中的信息。

数据质量问题常常对数据完整性构成重大挑战。即使在最好的情况下，不准确、非标准化和不完整的数据也会削弱商业分析、人工智能和机器学习的潜力。最糟糕的情况是，它会使结果无效。可靠的数据完整性策略包括能够实现以下功能的数据质量解决方案：

最后，数据完整性需要一个实用的数据治理框架来监督完整性的所有其他方面，并确保组织遵守安全和隐私最佳实践以及所有必要的法规。

如果没有准确、一致和情境化的数据，即使是最先进的系统也会失效，导致输出有偏差、结果不可靠、缺乏情境相关性，并最终导致人们对您的报告失去信心。无论您的使用情况如何，您都不能轻视这些风险。只有当您的系统建立在可靠数据的基础上时，您的投资才会有利可图。

然而值得注意的是，许多组织面临数据完整性挑战，例如：

尽管许多人将数据完整性与数据质量混淆，并且经常互换使用这两个术语，但数据完整性和数据质量之间存在一些重要的区别。

数据质量是指数据的可靠性。它是数据完整性的一个重要子集。当数据是高质量时，它是完整的（没有缺失的必要元素）、唯一的（没有冗余或无关的条目）、有效的（符合业务需求定义的语法和结构）、最新的（足以满足预期用途）和一致的（在整个数据集中以标准方式表示）。

数据完整性不仅仅关乎质量，它还要求数意大利电话号码据完整、准确、一致且具有情境性。数据完整性是让数据对其所有者真正有用的因素。数据完整性基于六个基本支柱：

数据集成：无论数据的原始来源是什么（遗留系统、关系数据库还是云数据仓库），数据都必须无缝集成，才能在正确的时间查看所有数据。
数据可观察性：通过使用智能技术主动向您发出数据异常和异常值的警报，避免业务中断和昂贵的数据和分析问题。
数据质量：数据必须完整、唯一、有效、及时和一致，才能有助于决策。
数据治理：更深入地了解数据的含义、沿袭和影响，管理数据政策和流程。
位置智能：通过位置洞察和分析站或应用程序上的实时消息即增加丰富度和复杂性，使数据更可操作。
数据丰富：通过使用来自外部来源的数据来丰富内部数据，为内部数据添加背景、细微差别和含义。通过添加有关企业、消费者或位置的信息，您将获得更完整、更具上下文的数据视图，从而实现更强大的分析功能。

数据完整性并不是一个非此即彼的二元命题，而且它在不同的组织中会有很大差异。不存在一种放之四海而皆准的解决办法。数据完整性之旅通常始于围绕特定项目的计划，其中数据完整性工作的影响显而易见，并且其结果为整个组织的许多不同团队带来商业价值。

92% 的公司同意他们需要增加对外部数据的使用。

例如，改善客户体验可以从打破系统、数字营销自动化和 CRM 之间的孤岛开始，并确保所有使用数据的系统都与交易系统的变化保持同步。这项工作可能会揭示需要解决的数据质量问题，纠正系统差异，识别异常，并在未来主动管理质量。

数据完整性计划可以从制定政策开始，以保护客户信息、控制未经授权的数据访问以及记录对所有相关隐私和数据主权法规的遵守情况。数据治理解决方案还将允许您回答有关数据的使用、影响和沿袭的基本问题。

数据治理计划可以帮助您识别和解决数据质量问题，继续实现数据完整性，提高整个组织的数据信心，并做出更准确、更明智的决策和报告。

每家公司实现数据完整性的历程都是独一无二的，但大多数公司都是从关注开发和维护高质量数据的可扩展和可重复的流程开始的。这需要企业级工具，应用业务规则来定义和执行数据质量，将潜在问题发送给最合适的人员来解决，并监控组织的关键绩效指标 (KPI)。