本文主要是介绍数据驱动业务发展的关键是数据质量和数据分析的合理性，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
越来越多公司重视IT系统在企业经营管理中的重要性，所以，“数据驱动”企业经营管理成为一个热门的话题。
举个例子，数据驱动的风控管理体系，建立一个风控管理模型，根据输入的数据来自动进行风险决策。从而代替人工决策，一方面保障了风险决策的客观性，另一方面可以大大提高风险决策的高效性。这看起来是一个理想的风险管控方式，但是，这里有一个很重要的问题不容忽视，一旦数据质量出现问题，这一切就会变成无效的，甚至出现决策失误。所以，数据质量的保障就显得尤为重要。
数据质量的故障难以像程序故障一样快速定位和修复，它会持续蔓延，对下游产生影响。
而且，数据作为智能决策的输入，数据本身是动态变化的。它不像代码一样可以做静态分析。
数据分析的合理性。有一种现象，数据分析工作者只具有数据分析的能力，掌握了数据分析的方法和工具，但并不具备行业基本知识。这时，数据分析工作者得出的数据指标的相关性到底是不是真的相关？ 这个相关性是真的存在，还是偶然的巧合？这是一个很容易被大家忽略的问题。如果这个相关性本身经不起推敲，它有如何来指导我们的工作呢？
数据指标的相关性，并不能得出结论说他们之间互为因果。我们需要通过因果分析的方法，为数据之间的相关性提出符合业务逻辑和商业逻辑的解释，甚至要借助
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