了解您的目标将有助于选择正确的数据类型来回答您提出的问题。例如，一家旨在提高竞争情报的 B2B 公司将希望查看公司统计数据和其他B2B 数据。
下一步是找到所需数据的正确来源。2025 年，来自可公开访问来源的网络数据是真正的信息金矿。当无法自己收集所有数据时，请考虑使用从 Coresignal 等值得信赖的第三方提供商获取的数据集来丰富数据。
4. 数据管理和分析规划
在制定数据策略时，您需要牢记如何管理和分 美籍华人数据 析数据。除了上述数据合规官之外，其他几类关键代理通常也负责处理业务数据。
数据架构师和数据工程师负责创建公司的资料框架并监督其实现。
数据科学家建立先进的模型，操纵他们收到的数据来预测可能的未来。
数据分析师和业务分析师。他们借助数据解决特定问题，寻找您提出的问题的答案。
管理和使用数据或创建数据洞察可视化和报告的其他业务用户。
您需要在数据策略中考虑这些不同代理访问和使用数据的方式。此外，确定您是否拥有他们正确完成任务所需的工具，并与他们合作寻找更有效的技术解决方案。
5. 评估数据质量
收到数据后，首先要评估其质量。低质量的数据充其量是无用的，但如果使用，往往甚至会造成危害。
为了进行有效的质量评估，您需要有预先确定的指标，在查看每个数据集时将参考这些指标。最常用的数据质量指标如下。
准确度——测量数据集中正确值的比率。
完整性——检查是否缺少任何预期信息，或者换句话说，数据集有多少个空字段。
一致性——是否存在矛盾的值或相同数据的输入方式的差异。
及时性——查看数据有多旧，看它是否仍然可以被视为相关。
唯一性——检查是否存在扭曲数据量的重复项。
当然，还有许多其他指标可用于衡量数据质量和可用性。请与数据人员讨论哪些指标最适合您的特定情况。