人们重新安置、转移工作和转行。企业倒闭并合并。电子邮件地址更改。如果你有数据，它会衰变——这是一个给定的。事实上，94%的企业怀疑他们的客户和潜在客户数据不准确（Zoomdata）。然而，持续的数据维护是结果驱动的企业数据策略中最容易被忽视的方面。

这就是为什么在我们的数据策略系列的第四部分中，我将深入讨论持续的、主动的维护：为什么它很重要，它包含什么，以及如何开始。

为什么持续的数据维护很重要？

如果质量差，数据有什么好处？它不值钱，而且可能很贵。据Gartner称，“企业认为，数据质量差是造成平均每年1500万美元损失的原因……而且随着信息环境变得越来越复杂，这种情况可能会恶化——这是所有规模的企业都面临的挑战。”

在构建分析平台或将数据从遗留系统移动到新的解决方案时，公司往往会在分析、清理和丰富数据方面投入大量精力。然而，构建一个始终在线的数据维护能力常常被忽视，而且考虑到变化是一个现实，这是一个冒险的提议。

至关重要的是，您的成果驱动型企业数据战略定义了您将如何持续管理公司最关键的数据，特别是：

• 数据质量业务规则和数据操作
  
• 数据维护共享服务
  
• 服务级别协议（SLA）SLA
  
• 所需的数据维护流程和关键绩效指标
  
• 责任所有者
  

成功的关键是什么？

成功的第一个关键是确保您的维护计划是主动的、协调的，并且始终有效。建议使用自动化，但您仍必须有负责的业务和IT所有者，他们负责：

• 创建和更新业务规则
  
• 审查当前数据操作和质量报告中需要解决的问题
  
• 为发现的问题建立补救措施
  

什么是“问题”？

最大的问题是假设如果你给他们工具，人们会保持他们的数据干净。这种情况很少发生，除非他们有动机这样做，例如他们的工资或发票付款是依赖于准确的信息。然而，即使他们维护这些所需的数据字段，也可能会有其他关键字段被忽略，因为它们对个人来说并不那么重要。

例如，员工通常会保持他们的银行信息是最新的，但可能不是他们的业务部门。类似地，销售主管也会被激励去维护账单到联系信息，而不是发货到联系人地址。这就是为什么你需要负责任的企业和IT所有者来监督这个项目。

你是怎么开始的？

在数据策略的组织和治理部分建立业务规则时，您已经做了很多工作。反复使用它们。为准备大型项目数据而创建的许多规则与维护字段时应使用的规则相同。

第二件事，你应该做的是把你的基于工作流的系统转换成主动的，总是在进行的过程。有什么区别？只有工作流的系统在发生任何事情之前都需要工作流。另一方面，对于一个始终在线的流程，总有一个程序每月或每年运行两次电子邮件验证。

建立这种方法需要转变思维方式。我们倾向于认为人们在任何地方都保持所有账户的清洁。但你是否会到处更新你的电话号码、地址、头衔等？可能不是。这就是为什么仅仅依靠工具和工作流不足以防止公司的数据衰退的原因。作为整体数据策略的一部分，您需要一个持续的、主动的数据维护计划。