在这篇文章中，您将发现为什么确保业务数据的一致性（数据质量的维度之一）如此重要。
我们扪心自问，为什么避免业务数据不一致意味着满足对高质量信息的需求，以充分利用它。即通过可靠、及时的数据获取竞争优势，符合数据质量的主要维度。
众所周知，数据的目标应该是支持和驱动商业战略。为此，我们启动了数据质量项目，理想情况下是在有利于其实际使用的数据治理范围内。从做出关键决策到在任何计划或流程中使用它们。
数据质量是 MDM 的重要组成部分
一致性是质量的一个维度
从更广泛的角度来看，数据治理，特别是其质量，是数据驱动型公司的根本支柱之一，其本质特征无非是以数据为导向，以获得效率、远见和竞争力。
无论公司类型如何或是否希望转向这 哈萨克斯坦电报号码数据 种模式，毫无疑问，数据是第一宝贵资产。只有高质量数据（即满足业务需求的数据）才能在运营流程和支持战略决策的分析用途中发挥优势。
从这个意义上来说，一致性与完整性、一致性、精确性、完整性等一起构成了数据质量的主要维度之一。例如，避免不完整、不准确、碎片化、重复或不一致的数据对于获得高质量数据至关重要。
具体来说，一致性是数据具有一致性所必需的质量维度之一。尤其是在我们身处的大数据时代。 因此，现在考虑到使用越来越多样化的信息源是多么重要，确保这种一致性以及其他质量方面的问题就显得更加重要。
无论数据是否有错误，都必须更进一步，满足新时代要求的质量理念。由于不一致的数据会导致不一致的信息，因此，如果我们渴望获得高质量的数据，我们就不能承担这种风险。
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实施数据质量计划的挑战
创建不一致数据的风险非常常见，这可能是由于包含它的不同应用程序中的更新同时发生或由于输入不正确而造成的。因此，一旦出现数据不一致的情况，我们将会拥有多份彼此不匹配的相同数据的副本。
回到更新可能产生不一致的情况，由于更新不同步，我们会发现同一个客户端的地址不同。在尚未更新的文件中，旧地址在逻辑上将保留，因此在这些文件中它将继续不被更新。