始终捕获并保持数据准确性

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效果如何？ 数据质量成熟的过程需要时间，但是您现在可以采取一些步骤来为自己的成功做好准备。在评估您的数据策略时，请考虑以下最佳实践。 尽可能从源头处理问题。 聘请首席数据官并在整个企业内建立数据所有权。 持续监控数据质量、准确性和完整性。 请记住，数据是一个持续的过程，应该是每个人的责任。 某些类型的数据会随着时间的推移而衰减，必须刷新。这就是为什么您要确保拥有适当的数据流程来维护数据质量控制。这对于建立对数据资产的信任非常重要。当您这样做时，随着组织数据的范围和性质不断适应，可以进行改进。 技术的作用是什么？ 技术是整体数据战略的重要组成部分。

但它需要人员、流程和必要的技能才能获得最佳结果。集成数据验证解决方案或数据质量平台可以自动化 美国数据 数据处理并提高准确性。将此与人工智能 (ai) 和机器学习结合起来，您可以提高可预测性和速度，这可以帮助您应对大流行后的世界并维护对数据资产的信任。 具有适当功能的正确数据技术还可以帮助提高业务敏捷性——这对许多组织来说都是一个挑战。我们将业务敏捷性定义为快速制定业务决策并采取行动的能力。采用敏捷的方式来收集数据、处理数据、检查准确性和分析见解，将帮助您更快、更好地做出决策。 这就是人工智能和机器人过程自动化发挥作用的地方。这使您不仅能够加快手动流程，还能确保一致性，从而使结果和生成的数据值得信赖。




当您需要降低风险和不确定性，以及当不可预见的事件和市场条件的变化需要快速响应时，敏捷性规划将使您能够快速改变业务运营。 未来将是数据驱动的。那些为未来做计划的人将会变得更加高效和有效。我们已经看到了数字原生代（亚马逊、谷歌、Facebook）所能产生的影响，而且随着越来越多的金融科技、监管科技、保险科技和其他公司的出现，这个名单还在不断增加，带来了市场的变化和颠覆。我们自己的研究表明，数据管理成熟度较高的公司通常利润更高，增长率也更高。准确的数据是促进信用报告流程的基石。当贷方向信用报告机构 (CRA 1 ) 提供信息时，CRA 就会收集、存储。