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美元：向您的系统干净地添加/验证新记录需要花费 1 美元 10 美元：一旦数据记录被“感染”，修复需要花费 10 美元 100 美元：每条记录的成本为 100 美元，而你却什么也不做，而是继续根据不准确的信息做出业务决策 另一种方法是根据公司价值进行计算： 估计数据在企业中的价值占公司价值的 20% 源自脏数据的成本成分： 陈旧/过期的数据：占数据价值的 10% 手动更正数据：占数据价值的 5% 返工：数据价值的 10% 计算示例： 公司价值 2000 万美元 数据价值：400万美元 脏数据成本：100 万美元 陈旧/过期的数据：40 万美元 手动更正数据花费：20 万美元 返工：40 万美元 与脏数据相关的操作问题 不良数据每年给美国公司造成超过 3 万亿美元的损失，而使用低于标准或不准确的数据运营可能会给公司带来无数其他损失。


生产率影响 根据不准确的数据重新开展活动 由于数据源矛盾导致跨协作效率低下 不了解情况的决策 因错误的优先事项而浪费金钱 基于错误数据的错误投资，包括浪费员工的时间和精 通辽电话号码数据 力或优先考虑错误的内部项目 客户体验不佳 如果您的客户数据不准确，则可能会给您的客户带来负面体验： 交付一致性 服务质量 失去信任 报道不准确 浪费竞选投资 预测不准确 了解正在进行的举措的实际绩效和结果 当报告与日常活动不一致时，整个组织都会感到困惑 清理脏数据的好处 大家都知道，脏数据会给企业带来很多麻烦，无论是经济上还是运营上。


那么，在整个组织中拥有干净的数据有哪些好处呢？ 单一事实来源 = 内部团队协调一致 多位利益相关者理解并同意事实有助于团队协调一致，更有效地寻求富有成效的答案和后续步骤 信任报告=改善决策 准确的报告有助于企业了解哪些有效，哪些无效 这种理解有助于改善决策 运营效率 信任数据可最大程度减少返工 干净、一致的数据使利用数据的团队能够拥有更高效的工作流程，而不必费力地追踪和协调不同的数据源 Demandbase 如何提供帮助 Demandbase 的核心在于利用数据做出更明智的 GTM 决策。