【互联网保险-数据治理】小公司对于数据质量的误区

近期经常听到这样的说法：

“我们公司是小公司，不需要考虑数据质量问题，以后再说”、

“我们公司现有数据规模还不到考虑数据质量的时候，等到把...做好再说”...

那么数据质量与公司规模或数据规模的关系到底是怎么样的呢？

我个人认为，两者之间并没有直接的关系，只是想做与不想做的问题，亦或是是否站在公司的角度考虑问题（直白点就是公司是不是你开的）。

首先，我们来看数据质量可以解决哪些问题：

          数据分析更快捷更专业，系统错误率降低，减少系统维护成本，统一规范全公司数据，排查相关系统错误数据，约束相关系统编码规范性；

然后，我们再来看数据质量从什么阶段开始比较合适：

         质量是贯穿于整个IT服务周期与部门的，不只是数据质量。单从数据方面来说，无论公司大小，信息部门成立初期大都不会考虑，因为大多数产品均采购外包公司，此时注重的是功能，数据结构混乱冗余再正常不过，而且预算有限，对于质量这块能 延后则延后，不过对于有经验的团队领导或管理者，考虑到后期处理数据质量成本会越来越高，会在初期建设一些关于数据质量 的标准，避免在后期采用大量人力成本去改善数据质量。

         最晚处理时点在保费快速增长前考虑并实施数据质量比较可取。

然后，我们再来看提高数据质量可以通过哪些方式：

          统一数据平台、数据治理平台、客户信息与管理管理平台等。详细建设讨论可加我微信：Osceola。

最后，在数据治理的过程中ECIF和CRM处于什么位置：

          客户数据无论在金融公司还是其他公司，存在的意义正在一点点的体现出来。从支付宝亲友扫五福、到手机或微信绑定APP、再到火车站人脸识别等等，各个公司无时无刻不在收集客户数据，建立客户关系网。在客户数据完整且准确的基础上，做到精准营销就轻而易举了。所以，客户数据的质量大家可想而知。

突然想到一句话，送给有开头提到那种想法的人，“除非你有一颗不想做大做强的心，那么做与不做都无求所谓。”

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