在「序篇」中我们提到过，高效的数据收集方式得到的数据，应该是标准化和结构化的，这两点对于数据的处理至关重要。不过，如果我们的目标是收集高质量的数据，那么高质量的定义，显然要更宽泛些。事实上，标准化和结构化的数据，只是方便我们进一步地使用数据，这只是高质量数据的特征之一。而要完整地定义高质量的数据，则需要从三个方便入手：

• 真实性确保了数据有用：显然，没有人希望收集到的数据是虚假的。失去了数据真实的前提，也就没有了分析数据和使用数据的价值；
• 结构化和标准化使得数据方便用：在收集到数据后，往往需要进一步的加工、处理、分析和应用。结构化和标准化的数据，有助于大大提升我们在后续工作中的效率；
• 和人关联进一步让数据好用：数据是死的，人是活的，尤其对于当代职场人来说，许多时候收集数据是为了更好地推进各类运营工作。那么，真正好用的数据，能够让我们透视到数据背后的人，从而描画出用户的具体画像，方便我们精准推送、触达和召回用户；

那么，如何让金数据帮助我们收集到高质量的数据呢？