Real Data

根据 的数据， 的数据科学项目都会失败（预计会如此） 至 年）。我怀疑失败率甚至更高，因为如今越来越多的组织正试图利用数据的力量来改善他们的服务或创造新的收入来源。没有“正确”的数据继续阻碍企业做出最佳选择。但实时生产数据也是一个巨大的负担，因为它需要监管治理。因此，许多组织现在转向使用合成数据（即虚假数据）来训练他们的 机器学习模型。

合成数据解决了许多问题：它不需要遵守 数 阿根廷电话号码数据 据法规，可用于测试环境，并且随时可用。然而，依赖制作不良的合成数据也意味着模型在投入生产后可能会失败。


让我们详细探讨一下这个问题。

数据质量差会造成竞争劣势吗？
拥有优质核心数据的组织在分析游戏中胜出。很明显，前期投资于改进和维护优质数据将在未来带来回报。

据估计，数据科学家花费 几乎一半的时间 不是解决业务问题，而是清理和加载数据。简单的算术告诉我们，我们要么需要双倍的人才，要么解决分配的业务问题的一半。

除了资源效率低下之外，数据质量低下还会导致大量收入流失、整个企业缺乏信任、“进入市场”战略延迟以及缺乏数据驱动的决策，从而导致客户和监管机构的信任度下降。因此，显然数据质量低下正在造成竞争劣势。