本文作者郭德偉（Andy Kwok），為數據素養協會資深創會會員兼 OpenCertHub 創辦人及行政總裁 ，為《EJTech》撰寫專欄

在現今的數字時代，數據可以說是無處不在。我們每天都會接觸到或製造出大量的數據，例如社交媒體的點讚數、網站的瀏覽量或商業報告中的銷售數字。很多人可能都會認為數據越多越好，但事實上，數據的質量往往比數量更為重要。

數據質量是指數據的準確性、完整性和關聯性。即使你擁有海量的數據，如果這些數據的準確性或者關聯性偏低，那麼這些數據的實際價值便會大打折扣。假設一家公司從市場調查中收集了上千份的顧客反饋，但這些反饋都是來自於不真實的帳號或者重複的意見，這樣的數據質量難以對公司的決策產生價值。

又例如一家手機製造商在推出新產品前，透過進行市場調查收集用戶意見。他們從收集的大量數據當中，發現消費者對於相機功能的需求特別高。於是乎他們在新手機中大幅提升了相機的性能。然而，後來的銷售數據顯示，消費者其實更關心的是電池的續航力和操作系統的流暢度。在這個案例中，雖然該公司收集了大量的市場數據，但如果他們能專注於質量，深入分析真正影響消費者購買決策的因素，就能更成功地推出符合市場需求的產品，從數據中找出實際的商業價值。

數據驅動決策有助企業管理層找到合適⽅案

由此可見，要實踐數據驅動決策，企業首要任務是提升數據的質量，確保數據來源的可靠性。其次是對數據進行清洗和整理，這樣可以去除重複和錯誤的信息，讓數據更具可用性。清洗數據是處理數據過程中不可或缺的部分，當中包括識別、修正或刪除不準確、不完整或不相關的數據，並且能夠糾正錯誤，例如拼寫錯誤、格式不一致或數據缺失等。現時市場上已有不同軟件工具可協助清洗數據，若加上配合人工智能的模式，清洗數據的過程比起以往已節省了不少時間。清洗後的數據能夠顯著提升數據質量和價值，有效幫助業務成果。無論是對於日常運營還是長期的戰略規劃，清洗數據都是企業成功的基礎。

因此當我們面對海量數據的時候，我們應該更加關注數據的質量，而非單純追求數據的數量。高質量的數據能夠幫助企業做出更明智的決策，從而提升業務效能。所以質量永遠是數據的生命線。此外，良好的數據質量還能提升客戶滿意度與信任度。在當今的消費者驅動市場中，企業必須依賴數據來了解客戶需求與行為。只有當數據質量得到保障，企業才能提供具個性化的服務與產品，進一步增強客戶的忠誠度。

 

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