收集数据和保证数据的准确性是有区别的。人为错误、脱节的技术堆栈以及没有统一的数据治理策略很容易导致数据差异。

数据质量差每年给各组织造成近1300万美元的损失。为了避免这种情况，企业需要关注如何清理、整合和管理数据，以帮助他们做出明智的决策。  

为了帮助描绘出数据可靠性的含义，在本文中，我们将讨论:

可靠的数据是指您收集的数据的准确性和完整性。可靠性是数据完整性的一个重要方面，它表明组织在使用其数据为流程和决策提供信息方面有多少信心和信任。

数据中的错误或不一致可能威胁到业务操作、洞察力和达到目标的能力。这就是为什么理解整个数据生命周期以确保每个阶段(例如，收集、清理、整合、使用和最终删除)的可靠性非常重要。

数据的可靠性和有效性都是数据健康的重要方面，但它们是不一样的。数据可靠性是指知道数据是准确的，可以信任地进行分析和决策，而数据有效性是指数据格式的一致性。

数据的有效性是数据可靠性的重要组成部分: 没有有效的数据就不可能有可靠的数据。例如，您的数据库中可能有一个客户的正确地址，但是如果它的格式不正确(例如，公寓号码放在邮政编码应该去的地方) ，它就是无效的，也是不可靠的。

可靠的数据对于企业做出数据驱动决策的能力至关重要(比如了解哪些计划将产生最大的投资回报率) ，避免失误(比如向无效的电子邮件地址发送营销电子邮件)。

糟糕的数据不仅实际上毫无用处，它还可能引发法律问题，侵蚀客户的信任，阻碍业务增长。相反，对可靠数据进行优先排序，可以让您获得随之而来的好处——更快乐的客户、增加的收入和更高效的运营。

数据可以为你的业务打开关键的洞察力: 如何简化运营，在你的产品路线图中应该优先考虑什么，哪些收购渠道的投资回报率最高——这个清单还有很多。然而，所有这些可能性的共同之处在于它们都有能力创造更多的收入，无论是通过反映客户的期望，找到适合市场的产品，还是不把时间和资源浪费在产生微薄回报的渠道和接触点上。

这方面的一个主要例子是欧洲领先的在线分类广告提供商 Adevinta。Adevinta 拥有25个数字品牌，业务遍及11个国家。因此，他们拥有多个团队，使用多种不同的工具和产品路线图——部门之间很难看到正在收集的数据。因此，Adevinta 使用段来帮助建立一个通用的跟踪计划，标准化收集，并将数据合并为一个单一的真相来源。通过实施正确的基础设施，并对他们收集的数据有信心(这反过来又为他们的活动和实时个性化策略提供了支持) ，Adevinta 能够:

可靠的数据意味着组织中的每个部门都在使用相同的完整和最新的洞察力。这使得市场营销能够为他们的活动或客户支持创造高度相关的受众，以标记潜在的流失风险并主动介入(仅举两个例子)。在今天这个时代，客户体验就是一切——而你的互动质量将会巩固客户忠诚度。

可靠、无错误的数据通过理解客户和分析他们的行为帮助您更快地扩展规模。美国领先的西班牙语媒体公司 Univision 就是一个很好的例子。

Univision 需要更好地理解客户行为，以推动订阅其新的流媒体服务 ViX。但是他们需要必要的基础设施来收集、统一和处理客户数据。他们打算在三个月内推出 ViX，因此需要跟踪数百万的客户数据接触点。Twilio Segment 的客户数据平台(CDP)使 Univision 能够访问行为分析，这使他们能够创建有针对性的营销活动(这有助于每月增加20% 的流媒体收费)。

接受这些最佳实践，以保持数据的高可靠性和整体数据的健康状况。

优化数据收集、存储和分析将取决于您的数据基础设施。像 Twilio Segment 这样的客户数据平台能够简化将新工具集成到您的技术堆栈中的过程，减轻原本需要手工劳动的负担。

段可以实时自动收集、清理和整合数据。虽然企业可以将数据发送到任何下游目的地进行激活，但是它们也可以利用 Segment Unify 来查看每个客户的实时统一视图。

如果有重复记录，则数据不是唯一的(或不准确)。重复的记录可能会歪曲活动结果，或导致低于标准的客户体验。在验证过程中确认数据唯一性。我们建议创建一个通用的跟踪计划，以便在组织内部创建内部对齐。

数据的来源是其可靠性的一个重要方面。例如，从第三方来源购买数据是有风险的，原因有以下几点: 你不能确定数据是否正确，而且，如果你还没有与客户建立关系，了解他们的某些事实可能会让你感到有侵犯性和令人毛骨悚然。

我们建议优先考虑零方数据(客户通过调查、表格等免费提供给你的业务)和第一方数据(来自与客户的直接互动，比如他们在你的网站上浏览的页面)。这些数据对于您的企业来说是独一无二的: 任何其他公司都不应该访问这些信息。其次，它是高度可靠的，尤其是在数据隐私法规不断发展的世界(一度常见的策略，如使用第三方 cookie，将很快被淘汰)。

数据清理是指修复或删除重复的、不完整的、无效的或不相关的数据，以确保数据保持正确、可用并能够被正确分析的过程。

我们之前已经提到过这一点，但是我们建议标准化收集数据的方式，以确保数据的清洁性。当每个人都遵循相同的命名约定，并且每个人都清楚收集的是什么数据时，在它们进入数据集之前就很容易发现不一致(事实上，有一些工具可用，比如分段协议，它可以执行自动的 QA 检查来阻止跳转的坏数据)。

数据成熟度指的是企业在组织的每个层次上利用数据驱动决策的能力。高级数据成熟度是指企业将数据孤岛分解，将客户数据合并为统一的个人资料，并在整个公司大众化数据，这样每个人都可以使用它来发现见解、改进策略和设置现实的关键绩效指标。

下面，我们将概述公司如何从基础数据战略转向先进的适应性战略

建立数据的可靠性是一件棘手的事情，但 Twilio Segment 可以提供帮助。

通过一个 API，连接可以帮助您从所有使用的通道(包括移动应用程序、网站和服务器)收集事件数据。然后，它从您的 CRM 和其他内部数据库中获取数据，以构建客户的完整图像。

美国媒体和人才机构控股公司 Endeavor 的工程和数据科学团队需要整合来自多个来源的客户数据。因此，他们使用 Connections 来集中数据收集、扩展数据基础设施，并根据各个角色在整个公司内共享信息。随着新发现的客户行为的可见性，奋进团队使用准确的分析和其他下游工具来创建有效的营销活动。

Twilio 段协议有助于保持数据的清洁、标准化和最新。使用协议，在数据可靠性问题渗透到您的营销和分析工具或数据仓库之前，就可以对其进行诊断，从而帮助公司实现大规模的数据治理。

使用协议，不遵循跟踪计划的数据将自动从下游工具中阻止。

通过您使用的每个平台和渠道，统一合并实时客户数据，这样您就可以了解客户旅程和个性化体验。