用戶年齡填成“200歲”、不同報表中“活躍用戶”定義矛盾、促銷期間的銷售數據延遲3天……這些“小問題”會讓分析結論失真，甚至導致決策失誤！今天，我們聚焦數據的“生命線”——質量與時效性，揭秘低質量數據如何悄悄“吞噬”企業價值。

某銀行曾因數據錯誤吃了大虧：客戶年齡字段被誤填為“0歲”或“200歲”，導致風控模型誤判為“高風險客戶”，大量優質客戶被拒貸，直接損失超千萬元。這就是“數據準確性”的威力——1%的錯誤，可能導致100%的損失。

“數據一致性”同樣關鍵。某零售企業曾同時用兩個系統統計“活躍用戶”：A系統定義“7天登錄”，B系統定義“30天登錄”，導致市場部按A系統投放優惠券，財務部按B系統核算成本，最終預算超支20%。

“數據時效性”更直接影響決策。疫情期間，某電商平臺因物流數據延遲48小時，無法及時調整庫存，導致爆~款商品超賣，用戶投訴率飆升30%。

數據質量是“1”，其他價值是“0”。企業若想讓數據“有用”，必須先解決“準不準”“通不通”“新不新”三大問題——否則，再多的數據也只是“數字垃圾”。