然而，如果這些數據品質差，或更糟的是，數據不準確，那麼結果可能會給組織帶來災難性的後果。 以下是一些現實世界的範例，說明糟糕的資料品質如何對組織績效產生負面影響。 沃爾瑪例子 年，沃爾瑪宣布計劃在阿肯色州本頓維爾建立一個新的配送中心，該中心將在五年內僱用多達名員工。然而，由於資料庫中的地址編碼不準確，該公司無法找到他們為該項目購買的房產。 這一錯誤導致施工延遲了數月，並導致沃爾瑪在急於解決問題時產生了額外成本。
除了這些成本之外，沃爾瑪還因這項錯誤而嚴重喪失了公眾信任。 加拿大航空範例 年，由於資料庫中的日期輸入不準確，加拿大航空經歷了大規模的系統故障。該事件導致一系列全系統中斷，持續長達 小時，影響了全球超過 萬名乘客。 這次中斷導致加拿大航空全
希臘 電話號碼 球網路的航班取消和延誤，以及由於客戶不滿意和航空公司退款而造成的收入重大損失。 雀巢例子 年，雀巢宣布計劃根據內部資料庫的銷售預測推出新產品線。
不幸的是，這些預測並不準確，導致該公司某些產品的產量過剩了 % 以上。 由於這項誤判，雀巢因庫存沖銷和促銷失敗而損失了數百萬美元，同時也損害了雀巢在對其產品推出工作不感興趣的消費者中的聲譽。 結論 良好的資料治理對於確保組織資料的品質至關重要。、相關性和適當性，企業可以為成功的商業智慧和分析計劃奠定基礎。 高品質數據對於做出推動業務價值的明智決策至關重要。數據治理有助於確保組織擁有高品質的數據，他們可以依靠這些數據做出明智的業務決策。
