数据腐烂

数据腐烂通常指的是数据中的冗余（Redundant）、过时（Obsolete）和琐碎（Trivial）信息，这些数据会对企业的成本、复杂性和合规性带来负面影响。以下是处理数据腐烂问题的几个建议措施：

1. 创建数据分类法 ：

利用定义、标签和组别整理云端数据，以识别冗余数据。

2. 建立可信单一数据源（SSOT） ：

为每个数据资产类别指定一个正确的数据版本存放位置，减少数据不一致的可能性。

3. 明确管理政策 ：

制定清除云中冗余数据的政策和程序，并定期执行。

4. 数据管理平台扩展 ：

如果企业没有足够资源内部执行，可以将现有的数据管理平台扩展到云环境，自动分类和清理不必要的数据。

5. 统计领域的数据腐败 ：

表现为数据指标的不一致、统计注水、政绩造假等。

治理措施包括建立完备的数据工作体系、增强数据独立性与客观性、改进考核制度、完善数据指标、构建严密的数据监督系统等。

6. 大数据使用问题 ：

从大数据理论角度看，不存在“烂数据”，而是存在如何有效利用数据的问题。

分析者的逻辑思维、假设设定能力、分析技术能力等都会影响数据的使用。

以上措施可以帮助企业有效管理数据，减少数据腐烂带来的问题。

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