克服資料品質管理中的障礙- 以誠信駕馭數據：清理、提取與統一數據

克服資料品質管理中的障礙
在維護資料品質的過程中，企業常面臨資料來源、清理與加值等挑戰。若缺乏自動化的監控機制，可能會產生問題，進而影響商業決策，Digital Wave Technology 執行長 Lori Schafer 表示。企業還面臨像是昂貴的資料轉移與格式轉換等障礙，這些作業需謹慎處理，以確保資料品質並提升跨部門共享的敏捷性。

以下是該篇 Forbes 文章《Harnessing Data With Integrity: Cleaning, Extracting And Unifying Data》（2025年6月10日）的大意翻譯。由於無法取得全文，內容依據搜尋摘要整理，可能略有省略：
https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/06/10/harnessing-data-with-integrity-cleaning-extracting-and-unifying-data/
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**以誠信駕馭數據：清理、提取與統一數據**

**作者**：Lori Schafer（Forbes Technology Council 成員）
**出版日期**：2025年6月10日 ([forbes.com][1])

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### 一、挑戰與目標

企業如何保證所生產的洞察具備「乾淨（clean）」、「可擴展（extensible）」、「可增強（enriched）」的特質，並能跨組織、與合作夥伴共享與存取？ ([linkedin.com][2])

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### 二、治理（Governance）與標準化目標

建立明確的數據治理架構（data governance），設定標準化目標，制定政策與流程，可幫助企業維持數據完整性與信任度，確保數據流通時仍具可用性與透明度。

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### 三、AI 驅動的技術方法

運用人工智慧技術，能更順暢地實施數據提取（extract）、清理（clean）、格式化與整合（unify）步驟。AI 可自動處理雜訊、缺失項與不一致性，提升數據質量與效率。 ([forbes.com][1])

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### 四、效益綜觀

透過上述機制，企業不僅能創造出高度可靠與一致性的洞察，還可全面提升數據流通與共享，進而支持更快速、更精準的決策流程，創造組織級的數據價值。

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### 簡要結語

要駕馭數據並維持其誠信性，企業需結合三大要素：

1. **完善的數據治理制度**
2. **明確且一致的數據處理目標與標準**
3. **AI自動化技術**，支援清理、提取與統一數據

整合以上方法，將有助於企業建立可擴展、可信賴且可操作的數據資產。

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[1]: https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/06/10/harnessing-data-with-integrity-cleaning-extracting-and-unifying-data/?utm_source=chatgpt.com "Harnessing Data With Integrity: Cleaning, Extracting And Unifying Data"
[2]: https://www.linkedin.com/posts/forbestechcouncil_harnessing-data-with-integrity-cleaning-activity-7338182575691104258-QA36?utm_source=chatgpt.com "Forbes Technology Council - Harnessing Data With Integrity - LinkedIn"