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数据管理
在对500名数据工程师、分析师和科学家的调查中，77% 的人表示他们的组织存在数据质量问题。几乎所有受访者(91%)都表示，糟糕的数据质量正在影响业务性能。
客户数据在越来越多的工具中变得越来越有用，如分析、发送个性化电子邮件、运行 A/B 测试等。但是这在数据管理中引入了一些复杂性。以下是维护一致性和高质量客户数据的最佳实践，这样您就可以专注于业务的发展。
收集数据和保证数据的准确性是有区别的。人为错误、脱节的技术堆栈以及没有统一的数据治理策略很容易导致数据差异。
本文将主要讨论脏数据是什么、如何产生，如何借助CDP的力量降低低质量数据的影响。净的数据会带来更强有力的商业决策，更多的个性化营销活动。
获得高质量的数据对于有效的人工智能驱动的个性化是至关重要的。这个博客概述了六个步骤，您可以采取这些步骤来确保您正在处理高质量的数据.我们将概述6个步骤，您的业务可以采取，以实现数据质量，这可以导致更个性化的交互与您的客户，建立信任，并重复业务。
在这篇博文中，我们将探讨人工智能应用程序的数据准备过程中所面临的挑战，并讨论细分客户数据平台(CDP)如何帮助组织克服这些障碍。
数据沿袭是在整个生命周期中记录和跟踪数据流的过程。它使企业能够可视化和理解数据来自哪里，它如何随时间变化，以及它最终存储在哪里。 数据沿袭的目标是确保数据在整个组织中如何移动的可见性，并在数据处理或分析期间主动识别任何错误的根本原因。
