劳俊杰 - 数据质量左右成败｜易付+营商
劳俊杰
2022-08-22 00:00 HKT
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随着网络服务普及，各行各业数码转型已是大势所趋。澳洲会计师公会发表最新报告指，逾7成香港企业已制定数码化转型战略；但技术人才短缺是一大阻碍，35%企业招募相关人才有困难，33%预计其企业最有可能采取行动是增加投资科技或升级技术。中小企碍于资源有限，在数码转型进程中，可以更着重大数据、云端等科技应用，数据质量是决定营运效率及盈利的关键之一。
大数据分析是企业数码化不可或的一环，但数据的质量会影响分析流程的效率及准确度。据调查机构Monte Carlo的报告指出，数据工程师平均每周需花费2天时间，以解决不良质量数据问题，企业经常会在花费过多时间、金钱和资源，来修复相关问题。47%受访者更估计，不良质量的数据正影响企业25%以上的收入；而解决这些问题取决于主动管理。
数据质量关键是完整性、准确性、有效性和及时性。高质量的数据必须是精确的、一致的和及时可用的数据，例如股民透过不同平台查询股票价格，对数据质量的要求，绝对不容有失；又如停车场的实时空置资讯、巴士实时到站数据等，数据有误也会带来不便。要进一步释放数据价值，需要更完善的规划和协调，以确保数据真正朝向改进发展。大企业可着力加大科技投资和提高员工的科技应用技能；中小企则可通过与外判商合作，选择合适的数据质量分析工具，以收集更多有用的数据，了解客群结构和市况。随着数据增加来源和速度愈来愈多、愈来愈快，企业不好好处理数据价值，便很有可能会错过在竞争中取胜的优势。
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大数据分析是企业数码化不可或的一环，但数据的质量会影响分析流程的效率及准确度。据调查机构Monte Carlo的报告指出，数据工程师平均每周需花费2天时间，以解决不良质量数据问题，企业经常会在花费过多时间、金钱和资源，来修复相关问题。47%受访者更估计，不良质量的数据正影响企业25%以上的收入；而解决这些问题取决于主动管理。
数据质量关键是完整性、准确性、有效性和及时性。高质量的数据必须是精确的、一致的和及时可用的数据，例如股民透过不同平台查询股票价格，对数据质量的要求，绝对不容有失；又如停车场的实时空置资讯、巴士实时到站数据等，数据有误也会带来不便。要进一步释放数据价值，需要更完善的规划和协调，以确保数据真正朝向改进发展。大企业可着力加大科技投资和提高员工的科技应用技能；中小企则可通过与外判商合作，选择合适的数据质量分析工具，以收集更多有用的数据，了解客群结构和市况。随着数据增加来源和速度愈来愈多、愈来愈快，企业不好好处理数据价值，便很有可能会错过在竞争中取胜的优势。
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