2.不确定性——然而，太多的组织受到不可靠数据的挑战，这些数据导致了意见冲突和组织真相的分裂。
据《哈佛商业评论》报道，只有 3% 的高管达到了最低可接受的数据质量标准（100 条数据记录中正确记录 97 条或以上）。Gartner 估计，数据质量不佳每年平均给企业造成 1500 万美元的损失。
好消息是，越来越多的组织开始认真对待数据质量问题。86 % 的数据和分析领导者将“定义数据和分析策略”列为他们的首要职责。
3.复杂性
数据和分析领导者面临的困难不仅在于数据准确性，还在于企业数据源的数量和多样性。随着数 哈萨克斯坦电报数据 据复杂性的增加，许多人对自己维持基本质量标准的能力失去了信心。
在 2019 年的一项调查中，三分之一的营销专业人士认为“数据复杂性”是他们面临的最大挑战之一，比其他任何问题都多。Workiva 的另一项调查发现，97% 的首席财务官担心他们的财务报告流程，包括数据完整性问题和过多的手动工作。
4. 歧义
由于数据质量问题和复杂性不断上升，模糊性比以往任何时候都要大。当因果关系几乎无法确定时，财务规划师只能通过转动拨盘进行试验，而不知道什么方法真正有效，也不知道下一步该怎么做。
因此，打破模糊性迷雾已成为企业领导者的首要任务之一。然而，并非每个组织都准备好正面应对这一问题。根据 DDI 的一项调查，31% 的人力资源专业人士认为，他们公司的领导层没有为模糊的商业环境带来的挑战做好准备。
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