什么是质量数据以及它如何连接搜索、内容和人工智能的成功

数据是搜索的命脉。 人工智能的显着发展和生成式人工智能的引入都是建立在数据基础之上的。 然而，任何创新、产品或技术进步的成功都取决于数据的质量。连接生成式人工智能、搜索和内容营销时，使用正确的数据至关重要。 数据正在爆炸式增长，IDC 预测到 2025 年全球数据的大小将达到175 ZB。 这是去年产量的两倍，标志着显着的增长趋势。我实际上预测更多！ 为了适应这种数据热潮，利用生成式人工智能的专业人士必须评估他们的数据源并确定未来最有价值的功能。 可怜的VS。质量数据 不良数据对企业的不利影响是不可否认的。 低质量的数据是运营中断、洞察不准确和决策失误的根本原因。 根据 Gartner 2021 年的一份报告，组织因数据质量差而平均每年损失1290 万美元。 过去，数据质量工作主要集中在关系数据库中的结构化数据。 然而，随着大数据系统、云计算以及文本和传感器数据等非结构化数据类型的兴起，营销人员现在面临着新的挑战


管理跨云系统的数据质量已变得至关重要。 在搜索和 美国数据 内容营销中，数据从未如此重要。然而，57%的营销人员误解了数据，从而导致代价高昂的错误。 这可能是由于来自不同数据源的数据以及大规模处理大型数据集的相关问题造成的 什么是质量数据？ 质量数据结合了准确性、连接性、完整性和可靠性等关键因素。 数据质量特征 图片由作者创建，2023 年 9 月 您使用的数据的准确性决定了搜索的成功——确保高管、内容、数字、产品、营销和销售部门配备准确的信息至关重要。 可靠的数据正在推动日益智能的搜索决策，从而影响业务绩效。 此外，质量数据管理在连接SEO 和内容营销绩效之间发挥着核心作用。 除了准确性之外，其他几个维度也有助于良好的数据质量，包括： 完整性：数据集应包含所有必要的数据元素。 一致性：不同系统或数据集中的数据值不应发生冲突。 唯一性：数据库和数据仓库中应避免重复的数据记录。 及时性：数据应定期更新，以保持最新且随时可用。



有效性：数据应包含预期值并遵循正确的结构。 一致性：数据应遵循您的组织建立的标准化格式。 通过满足这些因素，数据集变得可靠且值得信赖，并与数据治理工作保持一致，以确保跨组织的数据使用一致且有效。 数据、搜索和生成人工智能 人类和机器的结合创造了一个数据和内容营销战场，其中质量和连接性对于成功至关重要。 人工智能工具、机器学习应用程序、实时数据流和复杂数据管道的采用使数据质量流程进一步复杂化。 遵守 GDPR 和 CCPA 等数据隐私和保护法律增加了对准确和一致数据的需求。 虽然全球数据量呈指数级增长，但与此同时，随着消费者需求的不断发展， SEO也在发生变化，搜索引擎通过创造新体验并尝试将人工智能集成到搜索引擎结果页面 (SERP) 来迎合这些变化。