如果你在 Google 上搜索“脏数据的成本”，就会出现数千篇文章，它们都描述了无穷无尽的痛点和成本——即坏数据每年给美国造成 3 万亿美元的损失。
关键在于：由于机会成本、精力浪费和数据存储费用过高，管理不善和维护不善的数据会给企业带来严重的财务影响。
量化痛苦：脏数据给你造成了多大的损失？
有多种方法可以量化脏数据造成的运营效率低下对企业造成的金钱损失：
标准方法是1-10-100 规则，该规则指出，提前预防数据问题比以后支付费用更具成本效益。
1 美元：向您的系统干净地添加/验证新记录需要花费 1 美元
10 美元：一旦数据记录被“感染”，修复需要花费 10 美元
100 美元：每条记录的成本为 100 美元，阿尔及利亚消费者手机号码列表 而你却什么也不做，而是继续根据不准确的信息做出业务决策
另一种方法是根据公司价值进行计算：
估计数据在企业中的价值占公司价值的 20%
源自脏数据的成本成分：
陈旧/过期的数据：占数据价值的 10%
手动更正数据：占数据价值的 5%
返工：数据价值的 10%
计算示例：
公司价值 2000 万美元
数据价值：400万美元
脏数据成本：100 万美元
陈旧/过期的数据：40 万美元
手动更正数据花费：20 万美元
返工：40 万美元
与脏数据相关的操作问题
不良数据每年给美国公司造成超过 3 万亿美元的损失，而使用低于标准或不准确的数据运营可能会给公司带来无数其他损失。以下列表列出了一些（但肯定不是全部）示例：
生产率影响
根据不准确的数据重新开展活动
由于数据源矛盾导致跨协作效率低下
不了解情况的决策
因错误的优先事项而浪费金钱
基于错误数据的错误投资，包括浪费员工的时间和精力或优先考虑错误的内部项目
糟糕的客户体验
如果您的客户数据不准确，则可能会给您的客户带来负面体验：
交付一致性
服务质量
失去信任
报道不准确
浪费竞选投资
预测不准确
了解正在进行的举措的实际绩效和结果
当报告与日常活动不一致时，整个组织都会感到困惑
