3.5数据管理系统在对业务预测时，我们需要建立合适的模型，把历史数据输入模型中，进行预测，然后与真实数据对比，不断参数调优改进模型。这时候，数据的准确性和完整性等因素确实很重要。如果数据质量出现问题，就会导致结果偏差很大，甚至是错误的，也就是所谓的“垃圾进，垃圾出”从各方面把控数据质量，前面介绍的建立指标字典就是保障数据可读性的基础。如果数据的可读性非常差，就会浪费很多的时间来分析数据，更严重的是在大数据平台中，难以满足各种业务应用场景下的需求与决策支持。在过去、现在和未来，无论影响数据质量的因素发生什么样的变化，保证数据质量永远都是业务使用必须解决的问题。因此，对于数据产品经理来说，建立一个