用户年龄填成“200岁”、不同报表中“活跃用户”定义矛盾、促销期间的销售数据延迟3天……这些“小问题”会让分析结论失真，甚至导致决策失误！今天，我们聚焦数据的“生命线”——质量与时效性，揭秘低质量数据如何悄悄“吞噬”企业价值。
某银行曾因数据错误吃了大亏：客户年龄字段被误填为“0岁”或“200岁”，导致风控模型误判为“高风险客户”，大量优质客户被拒贷，直接损失超千万元。这就是“数据准确性”的威力——1%的错误，可能导致100%的损失。
“数据一致性”同样关键。某零售企业曾同时用两个系统统计“活跃用户”：A系统定义“7天登录”，B系统定义“30天登录”，导致市场部按A系统投放优惠券，财务部按B系统核算成本，最终预算超支20%。
“数据时效性”更直接影响决策。疫情期间，某电商平台因物流数据延迟48小时，无法及时调整库存，导致爆~款商品超卖，用户投诉率飙升30%。
数据质量是“1”，其他价值是“0”。企业若想让数据“有用”，必须先解决“准不准”“通不通”“新不新”三大问题——否则，再多的数据也只是“数字垃圾”。
