缺乏访问权限 与IT部门或数据科学家以外的人共享数据访问权限是一个难题。信息分发常常沦为一场“电话游戏”：每增加一个接收者，信息的质 telegram 数字数据 量就会降低；或者，在共享信息的情况下，每次更新都会减少一些数据。这通常会对数据质量产生负面影响，因为团队交互的是同一数据的过时版本或不同版本，永远无法查看完整的信息。
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建议：自助式 BI 工具可能是一个机会，可以让非技术用户也配备功能性数据分析工具，并让所有团队都能查看数据资产。
4. 重复和过时
数据几乎从不静止。它从一个地方转 以下是 广告搜索广告类型的示例 移到另一个地方，经过十几次转手。在这种混乱中，重复或过时的数据在所难免。同一数据资产的错误副本会扰乱搜索，并扭曲数据分析。此外，由于过时的数据很容易逃避粗略的检测，它会严重误导毫无戒心的数据科学家。
所有这些数据质量问题
都会掏空原本可用于商业智能 (BI) 和数据分析的 最新群发短信 数据源。
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建议：即使您的数据管理流程大部分是自动化的，脚本或算法有时也会出现错误；为了获得最佳效果，请进行人工和计算机驱动的重复数据删除的双重努力缺乏访问权限。