【數碼轉型】不良質量數據問題影響效率 數據工程師每周需時2天解決

科技 11:30 2022/08/12

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當發現數據出現問題時,62%數據專家表示需花5至8小時去進行檢測。(資料圖片)

大數據分析是企業數碼化不可或的一環,但數據的質量會影響分析流程的效率及準確度。數據調查機構Monte Carlo的報告指出,數據工程師平均每周需花費2天時間,以解決不良質量數據問題。

Monte Carlo與市場研究公司Wakefield Research,向全球300多名數據專業人員進行調查,以了解企業的數據質量狀況。研究結果顯示,企業經常會在花費多過時間、金錢和資源,來修復數據質量問題。

平均花9小時 解決數據事故

受訪者表示,平均而言,他們每天共花40%時間來評估或檢查數據質量。此外,逾半數受訪者認為,建立或修復數據管道(Data Pipeline)是每天花費最多時間的工作。

此外,當發現數據出現問題時,62%數據專家表示需花5至8小時去進行檢測,而解決數據事故的平均時間則為9小時。47%受訪者更估計,不良質量的數據正影響企業25%以上的收入。

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責任編輯:陳卓賢

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