过去和现在的数据质量：有什么区别
每年，信息技术 (IT) 行业都会经历重大变革。然而，2020 年是载入史册的一年。
IT 的发展通常是自然发生的。随着优先级的改变，技术 随着 随着这些组织开始掌握数 这些组织开始掌握 也是如此、流程、人员和技术。当“大数据”一词在上个十年成为主流时，IT 部门在有限的范围内处理数据项目。
例如，如果销售团队需要潜在客户的信息，IT 部门 随着这些组织开始掌握 将在销售部门内建立一个一次性项目，收集信息，并利用基本的数据质量快速测量数据准确性、一致性、符合性等的工具。
几年后，随着数据量的增加，数据质量问题也随之增加。
尽管如此，组织只有在收入
声誉或关键任务数据面临风险时才会优先考虑数 目标电话号码或电话营销数据 据质量。然而，在过去几年中，复杂的全球法规以及数据速度和规模的增加促使组织重新考虑其数据质量工作。
解决更大规模的数据质量问题开始成为一项优先事项。领先的公司意识到，将数据质量工作与企业数据治理计划相结合可以鼓励跨部门协作，以主动解决数据质量问题并提高企业数据价值。
然而，直到 2020 年企业才被迫重新构想数据质量技术、流程和 这肯定会为您的页面带来流量 程序。 据质量与数据治理的关系，许多组织已经改变了其运营方式。
2020 年数据质量的意外演变
2020 年初，许多组织已经充分意识到使用 部环 印度尼西亚号码列表 境中 数据治理协调人员、流程和技术是建立数据信任的关键，而数据信任的关键在于数据质量。