数据错误指的是数据中存在的不准确或不一致情况，这些问题可能在数据收集、处理或存储过程中出现。数据错误的产生源于数据集中的各种问题，涵盖数据缺失、重复值、异常值、数据矛盾以及错误录入等。随着数据驱动决策日益成为主流，发现并纠正数据错误已成为现代数据管理中的关键要务。
数据错误的影响和处理方式在很大程度上取决于具体情况和使用场景。例如，对于缺失数据可能需要采用插补技术进行处理，而异常值则往往需要深入分析，以判断其作为有效数据点的真实性。
数据错误的严重性在于它们可能削弱数据驱动流程和决策的完整性与可靠性。数据错误可能导致经济损失、法律纠纷、安全隐患以及组织声誉受损。因此，有效解决数据错误问题对于保证数据质量、增强数据可信度，以及维护依赖数据的组织和系统的公信力至关重要。