数据治理

我观察到一个现象,很多企业在数字化和市场预测上投入巨大,但投资回报率却不尽人意。深究下去,根源往往出在一个被频繁忽视的环节:数据质量。说白了,垃圾进,垃圾出,再昂贵的机器学习模型或分析工具也无法点石成金。很多人的误区在于,把数据质量控制看作是IT部门的成本中心,而不是一个能直接影响利润的价值中心。今天我们就来算一笔账,看看提升数据准确性到底能带来多大的成本效益,以及如何避开那些数据治理中看不见的成

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