想象一下，你邀请老板来参加晚宴，想炫耀一下你的烹饪技巧（也许还能升职）。赌注很高，所以你在网上搜索，找到了最受推崇的鸡肉帕尔马干酪食谱。在杂货店，你马上就会发现有些配料比其他配料贵得多。你想，“这是最好的食谱，所以配料质量并不重要！”然后把你找到的最便宜的奶酪、鸡肉和酱汁扔进购物车。几个小时后，你打开烤箱，发现一个灰色、不定形的团块，看起来一点都不像鸡肉帕尔马干酪。发生了什么？
听起来可能有点荒谬，但许多组织对待数据操作 捷克共和国电话号码数据 的方式却完全相同。紧跟创新脉搏的领导者了解数据在决策中的重要性，但很少有人正确审查将哪些数据输入到他们的自动化算法中。
根据我公司的调查， 的高管 难以做出数据驱动的决策，而且 的高管并不总是信任他们所使用数据。
展望未来，数据质量可以说是领导者可以做出的最重要的投资之一，以确保信息驱动的项目能够实现理想的业务成果。
算法的好坏取决于数据
过去几年，大数据和 深度学习 已经获得了如此多的曝光，以至于领导者开始高估大量数据并低估数据质量。
年， 高德纳公司 报道称， 的机器学习 项目都以失败告终，并预测这一趋势将持续到 年。这是数据质量差的直接结果，进而导致错误的业务决策和团队之间缺乏创造性的协作。