数据的价值一直受到人类的关注，隐藏在海平面以下的数据冰山已成为越来越多人关注的焦点。大量的数据隐藏着商业价值。各种行业都在谈论大数据，但很少有人关注数据质量问题。数据分析的质量高不高，一些没有必要的错误会不会犯，确保数据质量是数据分析的关键。



　　**、基本数据一定要可靠



　　不论是哪个企业，进行数据分析的目的都是为了可以给企业带来更多的商业价值以及帮助企业规避或者减少风险带来的损失，那么如果数据本身就是错误的或者质量不好，那么得出的数据分析的结果以及采取的问题解决方案都在质量上大打折扣，那么谁还能说数据分析可以为企业解决问题。



　　第二、及时阻断数据错误的重要性



　　进行数据处理的过程是一个复杂的过程，这个环节当中，从数据的收集到数据筛选、数据分析都有可能产生错误，因此我们需要在各个环节中对错误的数据进行甄别，特别是数据处理的阶段，可以很好的对数据进行一个清理的过程。当然不仅仅是数据处理的过程，每一个环节都需要相关的技术人员通过一定合理性分析找出质量不高的数据，或者进行错误数据的判定，这不仅仅需要的是技术，也是对数据分析人员素质的考验。



　　第三、数据处理平台的应用



　　对于数据质量的处理，也有相关的数据处理平台，一般大数据解决方案的相关企业也会提供应用，企业在选择数据处理平台的时候，如果条件好一些的可以选择一些在这方面技术比较成熟的应用企业，一般国内的大型企业主要会采用国外的数据处理软件。还有一个选择是国内的本土开发商，在数据应用技术相对比较成熟的基础上，选择国内的软件开发也是不错的选择，不仅可以降低IT成本，在数据安全以及使用上也会更加方便，可以达到相同效果的同时，购买国内的商业智能平台也是不错的选择。



　　数据质量才是数据分析的关键.中琛魔方大数据平台(www.zcmorefun.com)表示数据集成和数据处理的核心价值是两个方面，首先，它可以给企业带来更多的利润，其次是避免风险，而实现这两个核心价值的关键是解决数据质量问题。