什么是垃圾数据?

另一方面，垃圾数据是任何不受治理的数据，当你创建了一个数据副本，然后为一个特定的使用案例进行操作，而没有将改进的数据返回到原始数据存储，为下一次使用提高质量时，就会产生垃圾数据。Salesforce将垃圾数据分为四类：缺失的信息、不准确的信息、过时的数据和重复的数据。

当个人从一个更大的数据集中为一个特定的用例复制数据，对其进行修改，然后不将这些修改整合到更大的数据集中时，垃圾数据就开始积累。例如，如果你在你的记录系统中有一个正式的客户地址数据库，只复制了那些在芝加哥地区的客户，并更新了该数据的子集，而没有更新源数据，你就创造了垃圾数据。有了垃圾数据，你就没有一个明确的脉络或省份，它就不能被其他人轻易地访问和使用;更糟糕的是，你有多个不一致的“真相”版本。这最终会在一个组织内产生多个一次性的数据集，而这些数据并不能为所有用户提供价值。垃圾数据带来了问题。

为什么垃圾数据是一个问题?

垃圾数据会给组织带来许多问题，例如：

不一致的结果，取决于你是用原始的还是复制的、修改过的数据集，如果数据包含不同的信息，会有不同的结果，包括不同的匹配率、运营失败，也许最糟糕的是导致糟糕的客户体验。

不准确的结果，如果数据集是过时的，不完整的，或包含错误的信息，输出也会是这样。

隐私问题，包含任何敏感信息的无人管理的数据副本是有风险的，因为可能不符合监管的要求，而这种风险往往是高层管理人员所不知道的，直到严重的问题发生，为时已晚。

信息安全，在任何可以创建垃圾数据的环境中，都存在着安全问题。这个问题类别的严重程度将根据数据的类型而有所不同。常见的例子包括不遵循内部程序，违反许可证或知识产权，以及数据被黑客攻击，因为它被储存在公司的安全操作之外。

财务成本，由于上述任何一个原因，创建和使用垃圾数据是低效的。

然而，垃圾数据造成的最大问题是，它为实现数据完整性构建了一个障碍。通过建立数据完整性，一个组织能够更好地发展和管理一个可信赖的数据基础，这个数据基础是准确的、一致的、有背景的，并带来更明智的商业决策。

为什么数据完整性很重要

数据完整性是指数据集的质量、可靠性、可信度和完整性。它建立在四个关键支柱上：企业范围内的整合、准确性和质量、位置智能和数据丰富。

在更大的范围内，如果一个组织的数据具有完整性，企业领导人就可以利用这些数据做出准确的业务决策，从而获得更好的结果。在垃圾数据的背景下，如果一个公司已经实现了数据的完整性，他们就不再需要花时间去解决数据的不一致性，纠正和审查数据。完整性的数据已经在手边，这些数据可靠并准备好，可以开始工作了。

从垃圾数据到数据完整性的转变

摆脱垃圾数据的最好方法是消除对它的需求。如果一个组织创建了具有高完整性的可访问数据资产，并在一个受管理的环境中确保数据可以按照公司的政策、权利和指导方针使用，那么员工将不再需要创建和维护数据的副本来执行一个特定的任务。通过花时间在前期投资其数据完整性，公司可以确保其数据资产的质量和安全性，并适当地提供给企业，最终节省时间和金钱。

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