江泽名当数据团队在谈论具备可视化的数据和数据质量高的好处时，通常只会涉及数据不完整带来的负面影响：决策不力、收入流失，甚至降低客户的信任度。

　　Gartner预测，糟糕的数据质量使企业每年损失1290万美元，因此具备可视化的数据成为非常重要的选择。

　　如果公司能为数据工程师节省处理临时数据质量问题的时间，或阻止不完整的数据进入到执行仪表板或机器学习模型时就能避免让客户丧失对公司的信任，从而节省资金。

　　然而数据团队不常讨论的是高质量数据带来的积极影响。具体来说，具备可视化的数据如何帮助提高收入。

　　图1. 对于Blinkist而言，以数据为导向跟踪营销支出，可减少重要分销渠道的费用

　　执行更好的营销策略能带来更好的成效，比如高质量的潜在客户变多、销售周期缩短，这可能是大多数人立马能想到的第一个结果。

　　Blinkist就是这种情况，这是一家在全球拥有1600余万用户的电子书订阅公司。对该公司来说，具备可视化的数据的帮助是他们可以大胆积极地进行营销投入，确信实现增长40%的宏观目标。

　　比如说，当渠道经理注意到表现不佳的营销活动时，可以轻松通过数据报告，查看数据可靠性方面的服务级别协议（SLA）是否满足、数据管道是否正常工作。

　　如果有问题，他们可以消除不完整的数据这个罪魁祸首，考虑其他解决方案，比如改变广告创意或调整目标受众，无需要求数据团队的同事付出时间或精力。如果在24小时内发现并解决了问题，可以借助Facebook或谷歌进行自动纠正，而不用缩减营销活动。

　　这还让Blinkist可以迅速转型，从而提供了竞争优势——事实证明，在新冠疫情给市场带来的不确定性下，这一点至关重要。

　　那时，历史数据无法反映受众日常生活的现实，实时数据变得至关重要——不仅用于确定广告支出，还用于了解用户与Blinkist交互的现状。

　　在大多数情况下，许多公司会利用类似的几个大型数字广告平台，这些广告平台都使用公开招标系统。因此，能够更积极地和更快速地转型是关键的竞争优势。

　　答案是肯定的。Blinkist前工程总监Gopi Krishnamurthy声称：“我们今年看到的增长幅度是惊人的。虽然不能把全部功劳归在数据团队头上，但我认为，我们在具备可视化的数据和为数据操作引入透明度方面所做的努力改善了我们针对受众和渠道开展营销的方式。”

　　图2. 借助Choozle，广告商可以根据需要查看美国每个邮编地区的广告活动效果

　　从具备可视化的数据平台获得最大收益的客户，是那些把数据当做产品或是核心业务的公司。

　　生成和提供访问数据的途径可以提高收入；对于这些公司而言，更高质量的数据意味着更高质量的产品。这有助于提高利润或提高产品的差异化。

　　数字广告软件公司Choozle发现了具备可视化的数据的价值，它正在推出一项重大平台更新，让用户能够更深入地洞察广告活动效果。

　　比如说，以前 Choozle可以给出广告活动在20大邮编地区的效果，但如果广告商想深入研究数据，现在可以向对方给出广告活动在所有30000个邮编地区的效果。

　　Snowflake能帮助他们显著增加数据量以及促进与用户的交互。不过，具备可视化的数据为确保这一切顺利进行发挥了关键作用。

　　Choozle平台升级的结果如何呢？据Choozle首席技术官Adam Woods所说：“该版本完美无瑕，我们看到客户对我们新的报告功能的满意度大幅提升。”

　　技术领导者和决策者非常清楚自动化会怎样节省劳动力成本，并提升团队为公司增加价值的能力。

　　比如说，优步前数据产品经理Atul Gupte讲述了这家拼车巨头如何使用机器学习，使验证核对员工申请加入平台时所需的文件这一过程实现自动化。

　　这不仅节省了成本，还有助于更快地让司机通过签约平台带来收入，这是一种竞争优势。为了让数据发掘这些潜力巨大的价值，需要对能促进自动化的数据有高度的信心。

　　在Forrester看来，这很重要：与不使用数据来指导战略和决策的公司相比，数据驱动型的公司实现收入目标的可能性要高出58%。

　　信任对于广泛使用数据、构建数据网格和提高数据采用率至关重要。如果没有高质量的数据，公司也无法获得数据信任。

　　Intuit数据平台团队的前工程副总裁Mammad Zadeh负责领导公司数据平台和数据网格战略背后的团队，他说：“今天，数据分析、机器学习和获取优质数据是我们所做的一切工作的核心。因此，我们需要一种新的组织方式，以及一种考虑架构和基础设施的新思路，以满足公司内数据生产者和消费者的需求。这意味着重组中央数据团队的整体架构，并在各个工程部门之间分摊数据的责任。”

　　不完整的数据是一场灾难，会带来运营、声誉、法律和其他方面的成本，但公司可以通过积累和使用具备可视化的数据轻松避免这些成本。

　　但是，当除了重视数据在节流上的作用，也要重视优质数据在促进收入增长方面所具发挥的功效！