什么构成不良数据？治理框架的重点领域是什么？以及如何在大型组织中驾驭人员、流程和技术方面的 细微差别？ 一 什么构成"坏数据" 脏数据是指不完整、不准确、过时或重复的信息，它会对组织造成严重破坏。这是一个代价高昂的问 题，它会滋生不信任、浪费资源并损害决策。尽管数据质量至关重要，但它却常常被忽视，从而导致严 重的业务中断和机会损失。 1.脏数据造成的误判影响 数据质量差的后果十分严重且影响深远。研究表明，数据质量差每年给企业造成数百万美元的损失。销 售团队浪费时间和金钱去追踪无效线索，财务部门在报告中出现错误，营销活动也因为目标受众错误而 效果不佳。 更令人担忧的是，基于错误数据做出的决策可能会使整个公司偏离正轨，导致错失良机、资源错配和战 略失误。 例如，医疗机构如果患者记录不准确，就会造成严重后果。由于数据过时或不匹配而导致的错误诊断， 不仅会危及患者安全，还可能引发法律责任。在金融等行业，数据驱动的风险评估指导着数十亿美元的 投资，因此容错空间更小。 2.错误数据极其普遍 尽管风险显而易见，但脏数据问题几乎在每个组织中都持续存在，其根本原因通常是数据治理实践不 善、系统孤立以及缺乏责任感。 太多公司 把 ...