到目前為止，應該已經清楚，乾淨的數據比傳統的原始數據具有許多優勢。但它究竟該如何幫助您省錢呢？以下是我的四個例子。
1. 縮短入職時間和價值實現時間
縮短入職流程對於清理資料來說是一個很大的優勢。大多數情況下，您和您的供應商之間建立交付過程需要一個多月的時間。同時，您所支付的費用只是以後才能使用的產品。
由於其結構簡化且精緻，乾淨的數據使得設置變得不再那麼複雜。自然，當您不必等待使用新購買的資料集時，這會減少價值實現時間。但有多少呢？
最簡短、最無趣的答案是「視情況而定」。對某些人來說，可能是幾天，而對其他人來說，可能是幾個月。雖然由於數據較少，數據處理速度更快，但這從來都不是一個主要因素。讓我們探討一個例子。
假設您有一個經驗豐富的資料團隊，準備徹底清理 銷售數據 您購買的原始 B2B 資料。然而，所有資料分析師是否都是資料清理專家是值得懷疑的。他們完成了工作，過了一段時間，你會收到銷售團隊的投訴，說缺少一些數據。
現在，您感到困惑和憤怒，於是回到資料專家那裡並命令他們盡快解決問題。他們半誠懇地道了歉並重新開始。請記住，在這段時間內，您的銷售部門沒有任何線索。
您要求他們再次進行電話行銷，但客戶對電話行銷的接受度不高，熱情不高，導致轉換率較低。最後，您的資料分析師上傳第二個版本。現在，您知道它最終已修復嗎，或者您希望如此？
所以，這個故事的寓意是，乾淨的數據可以讓你從希望轉變為了解。
2. 更快的資料處理
我已經提到過這一點，但我想重申，數據團隊並不是影響數據處理速度的唯一因素。這也是他們編寫的機器和腳本。這個過程可能需要幾天的時間。
當越來越多的公司擁有可供使用的數據時，每個人都可以得到相同的見解。現在，速度就是您想要擁有的競爭優勢。
在人工智慧的幫助下，數據處理將即時進行。數據本身將變得快速且可操作，其品質將發揮重要作用。因此，當原始數據像傳真一樣成為過去時，今天對乾淨數據的投資明天將變得無價。