数据补全 （Data Enrichment）

补全不是填满所有空格

数据补全的价值在于提高决策质量，而不是让表格看起来完整。一个无法确认的字段，保留为空并标注未知，通常比填入模型猜测更安全。补全前应先定义字段字典：每个字段的含义、可接受来源、更新频率和使用场景。没有字段字典，多个来源的结果会互相冲突，最终无人敢用。

瀑布式补全的机制

瀑布式补全按预设顺序调用多个数据源，直到得到满足条件的结果。它可以提高覆盖率，但也带来成本和一致性问题。一个可维护的瀑布需要明确每个字段的优先级、停止条件和验证方式。例如联系人邮箱可以先查商业数据库，再用独立验证服务检查；公司规模则优先使用官方或可靠商业来源。

合规与质量

客户数据可能包含个人信息。补全服务的使用条款、数据来源和跨境传输安排都需要确认。对于邮箱、电话等字段，应区分“找到”与“验证通过”，并为退信、投诉和删除请求保留处理路径。补全的质量指标不只是填充率，还包括准确率、时效性和可追溯性。