总部位于西雅图的Versium公司， 是一家预测分析行业的新兴公司， 他们的CEO， Chris Matty认为，在诈骗行为开始前，电子诈骗犯是很难被发现的。有部分原因是传统的安全措施已经跟不上现代的技术，让诈骗犯可以利用防火墙的漏洞。“我自己的身份就曾被盗，几个星期前，有人以我的名义试图申请一张信用卡。他们不知怎么获得了我的社保号码， 出生日期及家庭地址，” Matty说。

　　Matty说，事实上，开设新账户通常是诈骗犯的惯用伎俩，因为一个新建的账户通常不会触动传统防诈骗探测工具的雷达。他说，一位完全新的客户还没有产生足够的行为数据，能够使银行或企业发现其中的异常。但他坚信Verisum可以改变这种状况。

　　这家新兴公司，成立于2012年，已经积累了3000亿的“ 生活数据 ” ，这些数据涵盖了社交，电子商务，通信活动，人口统计，和社会学图示。如今， Versium正在使用这个庞大的数据库，来探测诈骗。那些金融机构或电子商务企业需要提供什么来追踪诈骗呢？ “一个电子邮件地址就够了，”Matty说。

　　当你建立任何类型的新账户时，都会要求提供一个电子邮件地址，这是建立档案的基础。这一电子邮件地址会在Versium公司收集的四十亿个电子邮件地址中进行检测——其中美国就有5亿个 —— 然后再与3000亿个生活数据进行交叉对比。 档案生成之后，会被输入到一个机器学习算法中，然后对其分析并得出一个风险系数。 “系数越高，风险越低， ” Matty说。

　　基于数据量——其中大部分是由行为导向的 – Versium就能够评估出“正常”和“风险”行为的级别，这比现今许多企业和金融机构正在使用的系统要领先很多。

　　数据质量的4项标准

　　德意志银行纽约分行的电子交易产品开发的总监，Ken Gleason在谈到数据质量时，说“真的是萝卜青菜，各有所爱”。

　　Gleason说，数据质量取决于它的连续性，而连续性又是由企业需求来进行定义的。企业需要定义数据的要求和标准，以及判断当数据不符合这些要求时，需要采取的行动。 “至于如何做到这一点没有一个正确的，单一的答案， ” Gleason在O’Reilly Media公司举行的数据质量网络研讨会上解密：明确判断你的数据是否达标。为了帮助CIO和IT主管们划分黄金数据和垃圾数据之间的界限，Gleason创建了定义数据质量的4项标准的概念。

　　完整性：你现在用于特定报告的数据是否完整，更重要的是，你具备你所需要的一切数据了吗？ 如果数据或者数据字段缺失，想一想这些数据和报告的相关性，然后决定是否要重新获得那些数据或者数据字段，又或者它们是可以省略的。Gleason说，这里就需要建立相应标准，来确定数据完整性的临界点。

　　连贯性： 数据是前后一致的吗？当把它们都整合在一起，互相之间有关联吗？如果在数据整合时，你发现了问题，就要判断这个问题是不是需要解决，或者是可以忽略的。有一个方法可以验证数据的可靠性，通过检查数据的 “数值完整性”，或者“内部数据总数是否一致”， Gleason说。 “我们一般会等到最后的总数完成，然后进行这个检查。”

　　正确性：数据值正确吗？Gleason说，如果数据值是无效的或者顺序混乱的，判断它们是否需要改正，或者可以忽略它们，或者对它们进行标记。 “正确性将会是非常领域特定的”，他说，“只有了解数据，了解域，知道哪些是可以接受的，哪些是不可以的，你才可以开始定义并且衡量这些数据。 ”

　　有效性：数据是从何而来的，谁又负责保存并且维护这些数据？ Gleason建议创立一个“内部系统地图”或者绘制一幅数据来源的图标，标注由谁来负责数据，何时进行更新。此外，在流程中增加一个数据验证的步骤。 “这样做的一部分原因是可以确保随着时间的推移，你的数据是时时更新的， ” Gleason说。任何数据流程改变的时候都要进行审核。 “打一个电话，发送电子邮件，询问数据是否依然有效， ”他说。

　　“对质量要求进行定义，就足以提供一个基准，帮助你更连贯性地思考你的数据，并且节省了时间和金钱，这就是这些标准的价值， ” Gleason说。 “当然，同时也可以减少无趣的重复工作。 ”