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A Data Quality Framework for Customer Relationship Analytics

机译：客户关系分析的数据质量框架

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Poor data quality has become an increasingly pervasive problem for organizations leading to operational inefficiency, increased costs, and missed opportunities. As high quality data is a prerequisite to trusted data analysis, we propose a framework that focuses on improving the data model to improve data quality. In particular, we show how changes to the underlying data design can achieve key data quality properties. We conduct a case study that demonstrates the application of the framework to a customer relationship management (CRM) problem. Our evaluation shows that a set of CRM queries can be efficiently run over data sizes of up to 10 million records, and organizations can glean new insights about customer preferences and activity.
机译：差的数据质量已成为导致运营低效率，增加成本和错过机会的组织越来越普遍的问题。由于高质量数据是值得信赖的数据分析的先决条件，我们提出了一个框架，专注于改善数据模型以提高数据质量。特别是，我们展示了底层数据设计的变化如何实现关键数据质量属性。我们开展案例研究，展示框架在客户关系管理（CRM）问题上的应用。我们的评估表明，一组CRM查询可以通过高达1000万条记录的数据大小进行有效运行，组织可以收集对客户偏好和活动的新见解。

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