优质数据可以为各类企业带来竞争优势，因此，企业纷纷投资具有中心资源池的云系统以及先进的分析工具和技术，以便收集关键知识、打造个性化客户接触点、更好地了解所处市场。另一方面，不良数据只会产生负面影响。
什么是不良数据？
不良数据可以是错误信息，诸如名字拼错或性别不对等小错误都可能导致企业的数据结构出现缺陷，对财务造成负面影响。
不良数据可能源于对背景缺乏了解、不当解读、在快速变化的新兴市场中依赖过时数据进行决策，或者将优质数据与不相关的基准进行比较。
导致不良数据出现的原因有多种，从简单的人为失误、不可靠的收集方法，到难以访问的数据竖井等技术问题，不胜枚举。
不良数据造成的实际损失
不良数据会在以下四个重要方面影响企业：
√ 时间：因浪费时间而产生的成本
√ 收入：与收入损失相对应的机会成本
√ 支出：因不良数据而额外产生的非必要支出
√ 声誉：因企业名誉受损而产生的代价。
Gartner的研究显示，不良数据平均每年给企业造成1,290万美元（约合人民币8737万元）的损失。对于大型企业，这个平均数还会因其潜在影响而变大。更令人担忧的或许是，60％的企业（主要是大型企业）根本不会衡量不良数据造成的损失。
Gartner高级研究总监Melody Chien指出，对于声誉受损，很难准确衡量不良数据造成的损失。
以不良的账单数据为例，处理客户索赔是一个成本高昂、费时费力的过程。如果发现错误，要进行纠正就可能会产生额外的费用。更重要的是，每次发生账单错误都会影响客户与企业间的信任关系。企业声誉会因不良数据过多而严重受损。
如何判断数据的优劣？
澳洲会计师公会商业政策高级经理Gavan Ord表示，判断数据的优劣关键在于数量和质量。
他说道：“数据来源必须值得信任，而且数据量要足够大，才能对其做出正确解读。企业应当将自己的数据与其他数据集进行比较。虽然数据本身没有问题，但如果能够与过去的趋势或市场上的其他企业进行比较，就会变得更有价值，因为企业可以从中洞察趋势和模式。”
成为数据达人的5个步骤
财务专业人士可以通过一些实用的方法来提升数据收集、呈现、辨识和解读能力。
1.积极主动
确保所有关键数据都已正确收集。
例如，对于刚知道的新客户的电话号码和电子邮件，可以很容易验证这些信息是否正确。不要等到问题出现才开始行动。积极落实保障措施，确保数据正确无误。
2.保持兴趣
加深对数据的了解。
熟悉数据的趋势、模式性质和特征。
3.收集数据时保持警惕
企业收集数据时，必须服务于特定的目的或战略。要经常确认这些数据是否有必要收集。
如果收集的是个人数据，就需要承担保护这些数据的法律责任和道德义务。
4.以清晰、易懂的方式呈现数据
这一点通常适用于会计师。
如果需要通过数据来传达信息，而这些数据晦涩难懂，就容易表达不清，让人不知所云。事实上，应当就数据的呈现方式事先询问对方意见。
5.精通所用的数据分析技术
如果能够向客户和利益相关方解释企业所采用的数据分析工具的原理，将有助于树立可信、可靠的形象，因此非常有必要了解人工智能技术是如何分析数据并产生结果的。
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