低質量的數據會削弱一個組織的競爭地位，破壞關鍵的業務目標。

根據Gartner的數據質量市場調查，數據質量差在沖擊著企業的痛處--作為2017年的平均年度財務成本，高達1500萬美元。Gartner研究總監Mei Yang Selvage表示，企業不僅在財務上受到沖擊，糟糕的數據質量實踐也會破壞數字化計劃，削弱其競爭地位，并埋下客戶不信任的種子。

"另一方面，像AirBnB和亞馬遜這樣的創新組織正在使用高質量的數據，讓他們知道他們的客戶是誰，他們在哪里，他們喜歡什么，"Selvage說。"優質的數據賦予商業洞察力，并在每個行業中啟動新的商業模式。它讓企業能夠將數據作為一種有價值的資產進行交易，從而產生收益。"

好消息是，你可以通過采取以下四個步驟來加強你的數據質量實踐：

衡量價值

根據Gartner的調查，近60%的組織沒有衡量數據質量差的年度財務成本。未能衡量這種影響會導致被動地應對數據質量問題，錯過業務增長機會，增加風險和降低投資回報率。

領先的信息驅動型組織會主動衡量其信息資產的價值，以及劣質數據的成本和優質數據的價值，重要的是，他們將這些直接與關鍵業務績效指標聯系起來。

確立關鍵的數據質量作用

許多組織缺乏最基本的數據質量角色，或者不知道在哪里安排這些角色才能產生最佳影響。這削弱了數據質量計劃的有效性。為了克服這個問題，幫助首席數據官(CDO)實現數據質量目標，從數據管理員開始，建立基本的數據質量角色，并使其與CDO辦公室保持一致。

數據管家或數據質量分析師等關鍵角色正在從IT部門轉向純業務部門或IT-業務混合組合部門。這表明信息管理更加成熟，并日益認識到數據質量需要跨組織協作。慧都數倉建模大師能快速、高效地幫助客戶搭建數據倉庫供企業決策分析之用。滿足數據需求效率、數據質量、擴展性、面向主題等特點。

優化數據質量工具的成本

每年在內部數據質量工具上的支出仍然很高，平均為20.8萬美元，中位數為15萬美元，這阻礙了工具的普遍采用。但是有幾種技術可以用來優化數據質量工具的成本。最重要的技術之一是采用雙模和自適應的采購方法，這可以提高采購的靈活性，并推動高業務價值，同時保持適合的治理。

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估算一個部署數據質量工具的現實時間框架

許多組織高估了部署數據質量工具所需的時間，甚至高估了一倍之多。高估可能看似無傷大雅，但卻為啟動數據質量計劃制造了不必要的障礙，并在業務和IT之間產生不信任。企業可能會選擇他們認為部署速度更快，但潛在效率較低的工具。它還會在數據質量執行團隊和管理層之間產生不信任。

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