數據質量，是企業數據分析系統建設過程中，一個非常重要的方面，但恰恰也是常常沒有引起足夠重視的方面。在服裝行業的企業中，此問題也是非常的明顯。數據質量將影響到企業分析應用內容的建設，以及分析結果的準確性與可靠性，有句俗語“垃圾入，垃圾出”便是說的此種情況；

首先，看看零售數據采集的缺失。

在當前服裝行業的品牌商企業中，采用代理、加盟方式或與直營混合經營的模式是極為普遍的。站在品牌商總體角度上來看，代理商、加盟店這部分的數據，往往成為了企業全盤運營的一個數據黑洞。品牌商管理者總是會期望能夠實現“全國一盤棋”的效果，了解商品的流轉與零售狀況，從全局的角度優化商品的配置，從而提高銷售機會，減少庫存。

很具體的一個例子，便是計算某款商品的整體零售售罄率，許多時候，由于代理加盟數據的缺失，便以代理加盟的發貨數據替換其零售，零售售罄率便變為總體的消化率。誠然，批發模式下，品牌商可以通過控制退換貨比例等方式降低風險，但假若商品在渠道形成較大積壓，將造成一種不健康的循環。因此，POS系統，將終端零售數據的采集上收，是極有必要的。

通常，大型的或是強勢的品牌，能夠稍好的收集各個零售終端的數據，用于商品銷售分析，從而進行快速反應，或是商品的調配。而相對其他一些中型或是中大型的品牌商，非直營線數據的采集，更是一個難題。有人曾開玩笑說，那些一直不肯使用POS系統的客戶，要不就是太聰明，不期望數據被掌握，要不就是意識太落后，了解不到信息系統的益處。

真正管理嚴格的企業，哪怕是系統的缺失，他也會想盡辦法將盡可能多的終端零售業務數據采集，手工填報、短信報送等等手段不限。事實上，數據的采集，對于客戶來說，可以不要僅僅視其為義務，亦可從其享受到相應的權利。從數據運用的角度，能夠為客戶們帶來哪些輔助呢？大致可以有訂貨會規劃測算、季中商品結構分析、暢滯銷款的分析、輔助補貨或是商品在客戶間的盤活。通過這些方面的工作，提升商品的銷售、減少庫存積壓和缺貨情況的發生、提高資金的周轉效率。

接著，再看看數據上來之后，又可能會存在哪些方面的質量問題，先舉幾個例子。

單據日期錯誤，非直營終端多有出現，直營終端偶爾出現，我看到過二零五幾年的單據。

數值錯誤，零售小票中零售金額或者零售數量大幅度的偏差，曾有見過將商品代碼錄作零售金額的，由于對賬原因，此種情況直營終端倒是幾乎不會出現。

合并單據，有的終端，一天就錄上一兩筆交易小票。

以上種種問題數據，如果沒有經過專門的數據質量問題的識別與清洗，直接進入分析階段，那么導致的結果可想而知。業績不準，商品關聯關系失真等問題是必然的，在不知的情況下，甚至有可能做出不恰當的決策。因此，在做數據分析或是類似系統建設的過程中，定要對數據進行質量的探查，異常數據的分析與處理，改善數據質量，提升分析效果。

以上聊到的均是零售數據方面的一些問題，實際上，企業運營的方方面面，均是面臨數據質量問題。譬如，企業期望從年、季、波段、品類、故事、系列、面料、主題、款類、上下裝、內外搭等角度對商品進行全面綜合的分析，但是商品檔案拿過來一看，現實與期望相去甚遠，屬性要不是沒有設置，就是大片大片的未定義，在完善數據之前，是會讓用戶失望一陣子了。

當今，精細化管理的概念一提再提，作者認為，精細化管理，需要依托于精細化的分析。而精細化分析的基石——數據，一定是有質量保障的數據。在此，希望更多的服裝企業能夠更加重視數據質量的改善，獲得更優質的數據分析效果。