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引言

数据的质量是数据驱动决策的基础，若数据存在错误、缺失或不一致，将直接影响决策的有效性。因此，企业必须建立健全的数据质量管理体系，确保数据从采集、存储到使用的全过程中都符合高标准的数据质量要求。具体措施包括数据清洗、去重、校验等，以及定期对数据进行质量检查，避免因过时或不准确的数据影响决策效果。

数据驱动决策（Data-DrivenDecisionMaking,DDDM）是指在企业决策过程中，以数据为核心的决策方式，通过对大数据、实时数据等多维度数据的分析，推动决策的科学化和精准化。该方式通过对数据的深度挖掘，