未來，決定數字企業是否能夠實現精準營銷、智能營銷的基礎是數據價值，而數據質量定義了數據價值的核心部分。企業亟需多措并舉筑牢數據質量生命線，建立基于第三方權威數據的數據校驗模式，保證電網的數據質量穩步提升。
規劃方法
數據質量標準體系搭建方法是一個集治理-考核-整改為一體的治理方法，引入“控制增量、清理存量、輔助運營、考核評價”的理念，客戶基礎信息的數據質量重點采用數據校驗的方式進行治理與管控。
規劃內容
與外部單位（電信運營商、不動產交易中心、“四標四實”、公安、銀行等）開展數據聯合校驗工作，從增量數據和存量數據兩個角度入手全面提升數據質量。
增量數據治理模型
存量數據治理模型
規劃價值
1.降低業務運營成本：標準化的數據定義讓業務部門之間的溝通保持順暢，降低由于數據不標準、定義不明確引發的各種溝通成本。
2.提升業務處理效率：高質量的數據環境和高效的數據服務讓企業員工可以方便、及時地利用所需數據，有效提高工作效率。
3.賦能管理決策：優質的數據質量有利于提升數據分析和預測的準確性，從而改善決策水平。
典型案例
廣州供電局數據“四要素”質量提升咨詢項目
新疆天富主數據管理咨詢規劃項目
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