什么是垃圾數據?

另一方面，垃圾數據是任何不受治理的數據，當你創建了一個數據副本，然后為一個特定的使用案例進行操作，而沒有將改進的數據返回到原始數據存儲，為下一次使用提高質量時，就會產生垃圾數據。Salesforce將垃圾數據分為四類：缺失的信息、不準確的信息、過時的數據和重復的數據。

當個人從一個更大的數據集中為一個特定的用例復制數據，對其進行修改，然后不將這些修改整合到更大的數據集中時，垃圾數據就開始積累。例如，如果你在你的記錄系統中有一個正式的客戶地址數據庫，只復制了那些在芝加哥地區的客戶，并更新了該數據的子集，而沒有更新源數據，你就創造了垃圾數據。有了垃圾數據，你就沒有一個明確的脈絡或省份，它就不能被其他人輕易地訪問和使用;更糟糕的是，你有多個不一致的“真相”版本。這最終會在一個組織內產生多個一次性的數據集，而這些數據并不能為所有用戶提供價值。垃圾數據帶來了問題。

為什么垃圾數據是一個問題?

垃圾數據會給組織帶來許多問題，例如：

不一致的結果，取決于你是用原始的還是復制的、修改過的數據集，如果數據包含不同的信息，會有不同的結果，包括不同的匹配率、運營失敗，也許最糟糕的是導致糟糕的客戶體驗。

不準確的結果，如果數據集是過時的，不完整的，或包含錯誤的信息，輸出也會是這樣。

隱私問題，包含任何敏感信息的無人管理的數據副本是有風險的，因為可能不符合監管的要求，而這種風險往往是高層管理人員所不知道的，直到嚴重的問題發生，為時已晚。

信息安全，在任何可以創建垃圾數據的環境中，都存在著安全問題。這個問題類別的嚴重程度將根據數據的類型而有所不同。常見的例子包括不遵循內部程序，違反許可證或知識產權，以及數據被黑客攻擊，因為它被儲存在公司的安全操作之外。

財務成本，由于上述任何一個原因，創建和使用垃圾數據是低效的。

然而，垃圾數據造成的最大問題是，它為實現數據完整性構建了一個障礙。通過建立數據完整性，一個組織能夠更好地發展和管理一個可信賴的數據基礎，這個數據基礎是準確的、一致的、有背景的，并帶來更明智的商業決策。

為什么數據完整性很重要

數據完整性是指數據集的質量、可靠性、可信度和完整性。它建立在四個關鍵支柱上：企業范圍內的整合、準確性和質量、位置智能和數據豐富。

在更大的范圍內，如果一個組織的數據具有完整性，企業領導人就可以利用這些數據做出準確的業務決策，從而獲得更好的結果。在垃圾數據的背景下，如果一個公司已經實現了數據的完整性，他們就不再需要花時間去解決數據的不一致性，糾正和審查數據。完整性的數據已經在手邊，這些數據可靠并準備好，可以開始工作了。

從垃圾數據到數據完整性的轉變

擺脫垃圾數據的最好方法是消除對它的需求。如果一個組織創建了具有高完整性的可訪問數據資產，并在一個受管理的環境中確保數據可以按照公司的政策、權利和指導方針使用，那么員工將不再需要創建和維護數據的副本來執行一個特定的任務。通過花時間在前期投資其數據完整性，公司可以確保其數據資產的質量和安全性，并適當地提供給企業，最終節省時間和金錢。

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