高质量且易于访问的数据被称为“新石油”是有原因的。数据是企业能够利用的最重要资源之一，它推动企业前进，提高运营效率、促进战略决策，并支持诸如人工智能和机器学习等数字创新。然而，数据的这些好处只有在企业摆脱“数据债务”负担后才能真正显现。
数据债务指的是企业内部管理不当而产生的各种数据问题。这些问题包括数据质量差、缺乏治理、不规范的格式等，它们阻碍了企业充分挖掘数据的潜力。数据债务不仅会导致财务、运营和生产效率的损失，还可能带来合规性和安全问题，威胁企业的健康发展。
随着企业越来越依赖数据来提升内部决策、运营效率、生产力以及开辟新的收入来源，忽视数据债务已不再可行。企业领导者必须理解数据债务的成因、不作为的后果，以及如何预防它，从而保持对数据的全面掌控并创造更大的价值。
数据债务的形成原因
20 世纪 80 年代末，企业通常将数据存储在集中式数据仓库中。后面，为满足更大存储需求，“数据湖”逐渐兴起，使企业能够存储大量原始的、非结构化数据。与此同时，云平台因其灵活的管理能力和全球可访问性，成为流行的存储选择。
如今，许多企业采用混合云架构满足数据存储需求，通过结合本地存储、大数据环境和基于云的系统实现灵活性、安全性和成本效益。然而，在多个环境中管理数据资产的复杂性却使许多企业的数据债务进一步加重。
现代数据存储的分散性，加之公司数据的迅速积累，极大地助长了数据债务问题。由于数据集往往分散在不同的存储位置，企业难以执行统一的数据管理实践，并维持适当的治理和安全措施。
此外，数据债务还可能源于其他因素，如员工数据素养水平低和企业结构变化。缺乏数据管理培训的员工可能会采用低效的做法，导致数据利用难度增加。经历过并购的公司通常需要迁移和重组数据资产，这往往会造成数据不一致，进一步加剧数据债务。
数据债务的后果
未能解决数据债务问题的公司将面临多方面的负面影响。例如，将低质量数据转化为高质量数据需要数据工程师、数据科学家和业务分析师投入大量的时间和资源，增加了运营成本。
在数据清理、验证和转化的过程中，企业将减少对推动进步的其他工作的关注。据 Matillion 关于数据债务的指南，一名数据科学家可能将近 80% 的时间花在为分析准备数据上，留给建模和分析的时间所剩无几。
此外，数据债务还会降低公司获得可操作洞察的能力，进而影响决策质量。使用低质量数据进行 AI 建模或分析会导致结果不准确、不可靠，使企业无法获得促进增长和绩效改善的知识或想法，这是一种重大的机会成本。
在医疗或金融等受严格监管的行业，数据债务还会带来严重问题。未能妥善存储和管理个人身份信息（PII）或其他敏感数据的公司，可能无法遵守行业法规，从而面临高额罚款或其他处罚。
如何解决数据债务
虽然数据债务看似是一道难以逾越的障碍，但企业可以通过以下方法减轻其影响：
优先关注数据质量和管理 制定专注于数据质量的管理和治理政策，例如数据录入标准、定期审计和持续监控。此外，应提高员工的数据素养，并将数据管理纳入企业文化。
建立数据资产目录 明确记录所有数据集的位置、敏感级别和所有权，以便高效使用和管理。为提高效率，可利用数据编目工具自动化流程，并确保记录持续更新。
评估业务影响 理解并向公司利益相关方阐明数据债务对运营和财务的影响，帮助他们认识到数据债务的重要性。
加强协作 确保团队在数据管理政策和所有权上保持一致。员工应就流程或存储的任何变化进行沟通，并保持工作透明。
监控进展 定期审查并报告减少数据债务的进展，确保相关负责人对工作结果负责。使用关键绩效指标（KPIs）和衡量标准来评估新流程是否有效降低数据债务并改善数据质量。
陷入数据债务是一种严重的商业风险，它可能阻碍企业充分发挥数据的潜力。通过实施并投资于数据生产力工具，企业可以打造清晰、结构化和良好维护的数据，从而获得有价值的洞察力，确保合规性，并抓住新的收入机会。
