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提高數據質量確保BI成功的方法
用戶和管理者經常認為數據是IT企業必須按需要提供的服務。他們將數據上出現的任何問題都歸罪于IT企業。他們并沒有意識到或想要發現的問題的原因是由于業務流程及其他在企業內部和外部的活動產生的數據，而這些數據是IT系統僅僅能收集、存儲和展示出來一部分。對數據的來源缺乏了解導致管理者喪失了對數據質量的資源管理的能力。
領導人應該展示一些由于低質量的數據引發的商業煩惱的商業管理案例，比如糟糕的決策制定和在客戶面前失去信譽。如果可能的話，領導人應該將低質量的數據與罰款結合起來，企業負責的個人或團體必須為此付出代價 — 例如，錯過了項目的最后期限或未能滿足協議中規定的服務水平。與此同時，領導人要督促這方面的專家告訴上一級的業務經理更好的數據如何將幫助他們表現得更好。數據質量的領導人也可以使用Gartner(高德納公司)的成熟度模型來評估他們項目的優點和缺點，決定企業必須達到什么成熟等級才能實現它的目標，而且顯示必須做什么才能達到那個水平。
提高數據質量的商業驅動的可以劃分為三大類。
收入和利潤增長上的驅動包括：(1)由交叉市場和銷售生成新的收入和利潤，通過更好的了解顧客價值和行為提高顧客維系度;(2)提供更好的、更連貫和更有價值的顧客體驗，部分通過創造更好的整合、終端到終端的流程，橫跨所有的渠道。
成本優化和效率的驅動包括：通過強化系統和功能，標準化流程，減少浪費，減少手動調和數據來節約成本。
遵守規定、風險管理的驅動包括：更好地管理穿越在產品、渠道和其他企業倉儲之間的風險，和改善相對于大范圍的嚴格的標準的法規符合性(通常取決于產業)。
這些成果混合了硬收益和軟收益。雖然在企業中的少數一些人會否定對軟效益的需要獲取，有些人會懷疑是否特定的投資能實現這些軟效益，而其他人會爭論誰為共享的基礎設施買單。相比之下，硬效益，特別是那些注重于強制性法規遵從上，更有可能達成商業案例的簽署。不管怎樣，企業需要解釋低質量數據用于商業驅動的影響，或所有三種類型的難處。
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