数据显示多数企业关键数据1/4不准确

    泡泡网资讯频道3月9日 日前，市场调查机构Gartner称，《财富》一千家大型企业所持有的数据，有超过四分一是不准确、不完整或重复的，并预期有四分之三的大型企业直到2010年前也不会或难以改善内部数据的质素。然而，要提升竞争优势，企业就必须指派‘数据管家’，负责把数据作为公司资产来妥善管理。

    Gartner研究部副总裁Andreas Bitterer在Gartner第一届商务智能及资讯管理高峰会上表示，劣质数据经常被忽视，但其实可对业务造成极大的负面影响。没有一家企业不受数据质素问题困扰。但就算有公司意识到问题所在，也常常会低估问题的严重性。何况，数据质素会受多个因素影响而变化。因此，要应付这种挑战，一次性的行动难以奏效，企业务必持之以恒，甚至采取能改写企业文化的行动才会有效。

    Gartner研究显示，良莠不齐的客户数据可造成重大损失，包括流失客户，以及由处理直销邮件不善和错过销售机会所造成的浪费等。现时很多企业亦发现劣质数据不单打击销售及市场推广，更会波及最具策略性的业务活动。后勤部门的运作，例如制定预算、生产及分销也会受到影响。

    Gartner指出，就数据问题，大部分公司最关注的是法规遵循及透明度。美国Sarbanes-Oxley法案、欧洲Basel协议及澳洲的私隐法案都要求企业数据准确及受恰当管理。

    Bitterer进一步指出，透过处理数据质素问题，有些公司的盈利状况大有改善，甚至多赚了数百万美元，因为他们的销售有所上升、分销成本下降了，并能更紧贴遵循法规。

    对于解决劣质数据问题Bitterer认为数据质素不是一个资讯科技问题。虽然资讯科技有助将之改善，但企业管理才是关键所在，例如企业文化对数据质素就有很大的影响力。另外，企业须要指派数据管家，负责确保数据的质素。科技将会有助纠正不少数据质素的问题，所以企业须要投资在多种数据质素解决方案上，例如数据概要分析、清理、配对及增值等。

    数据质素涵盖以下多方面：
* 存在 (即企业到底有没有某一项数据)
* 合法性 (即该项数据的数值是否符合一个可接受的范围)
* 一贯性 (例如同一项数据不论储存在哪一个地点都有同一数值)
* 整全性 (数据元素与不同数据集之间关系的完整程度)
* 准确性 (该项数据是否能够描述它应表达的东西)
* 关联性 (该项数据能否恰当地支援业务宗旨)

    以上头两点颇易量度，又有助找出较大的数据误差，企业可从这两方面入手改善数据质素，然后才加入其他方面来厘定数据的质素。Bitterer表示，有很多公司想自行改善数据质素，例如撰写专用的更正或清除步骤，但其实他们应该考虑使用市场已有的工具。

    根据Gartner调查指出，数据质素工具市场现时规模尚小，每年的授权证收入仅为三亿美元左右，但正在不断增长。Business Objects、IBM及Pitney Bowes等大型供应商皆透过收购加入战团，另有许多小型供应商自行研发数据质素技术。此外，Gartner对全球一千四百名资讯总监所作的年度调查，显示信息总监最着重的仍是商务智能，因为企业越来越倚赖数据来推动增长及创新。