現在，數據已經(jīng)成為一些企業(yè)的“天空”。近年來(lái)，越來(lái)越多的公司認識到了數據分析的價(jià)值，并開(kāi)始投身于大數據時(shí)代。事實(shí)上，現在一切都在被監視和測量，創(chuàng )造了大量的數據流，通常比公司能夠處理的更快。問(wèn)題是，從定義上講，大數據很大，所以數據收集中的細微差異或錯誤可能導致重大問(wèn)題、錯誤信息和不準確的推斷。對于大數據而言，以業(yè)務(wù)為中心的挑戰分析是實(shí)現這一目標的唯一途徑，即確保公司制定數據管理戰略。然而，有一些技術(shù)可以?xún)?yōu)化您的大數據分析，并最小化可能滲透到這些大數據集的“噪音”。

這里有一些技術(shù)提示供參考：優(yōu)化數據收集和數據收集是事件鏈的第一步，這最終會(huì )導致業(yè)務(wù)決策。重要的是要確保收集的數據與業(yè)務(wù)興趣指標相關(guān)。定義影響公司的數據類(lèi)型，并分析如何為底線(xiàn)增加價(jià)值。從本質(zhì)上講，考慮客戶(hù)行為及其與您的業(yè)務(wù)的關(guān)系，然后使用這些數據進(jìn)行分析。存儲和管理數據是數據分析中的一個(gè)重要步驟。必須保持數據質(zhì)量和分析效率。

去除臟數據是大數據分析的禍根。這包括不準確、冗余或不完整的客戶(hù)信息，這些信息可能會(huì )對算法造成嚴重損害，導致分析結果不佳?；谂K數據的決策是一個(gè)有問(wèn)題的場(chǎng)景。清理數據至關(guān)重要，包括丟棄無(wú)關(guān)數據，只保留高質(zhì)量、最新、完整和相關(guān)的數據。人工干預不是一個(gè)理想的范例，是不可持續和主觀(guān)的，因此數據庫本身需要清理。這種類(lèi)型的數據以各種方式滲透到系統中，包括與時(shí)間相關(guān)的傳輸，例如更改客戶(hù)信息或存儲在數據島中，這可能會(huì )損壞數據集。骯臟的數據可能會(huì )影響市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和潛在客戶(hù)生成等明顯行業(yè)，但基于錯誤信息的業(yè)務(wù)決策也會(huì )對財務(wù)和客戶(hù)關(guān)系產(chǎn)生不利影響。其后果很普遍，包括濫用資源、優(yōu)先事項和時(shí)間。這個(gè)臟數據問(wèn)題的答案是控制措施，以確保進(jìn)入系統的數據是干凈的。

具體來(lái)說(shuō)，重復免費、完整和準確的信息。一些應用程序和公司專(zhuān)門(mén)從事反調試技術(shù)和數據清理，這些方法應該針對任何對大數據分析感興趣的公司。數據衛生是營(yíng)銷(xiāo)人員的首要任務(wù)，因為數據質(zhì)量差的連鎖效應會(huì )大大降低企業(yè)的成本。

為了使數據方面的收入最大化，必須花費時(shí)間來(lái)確保質(zhì)量足以為決策和營(yíng)銷(xiāo)策略提供準確的業(yè)務(wù)視圖。在大多數業(yè)務(wù)案例中，標準化數據集來(lái)自不同的源和格式。這些不一致可能轉化為不正確的分析結果，這可能極大地扭曲統計推斷。為了避免這種可能性，必須建立并嚴格遵守數據的標準化框架或格式。

現在，大多數企業(yè)都有不同的自治部門(mén)，所以許多企業(yè)都有獨立的數據倉庫或“孤島”。這是一個(gè)挑戰，因為來(lái)自一個(gè)部門(mén)的客戶(hù)信息變更不會(huì )轉移到另一個(gè)部門(mén)，因此他們將根據不準確的源數據做出決策。為了解決這一問(wèn)題，中央數據管理平臺需要整合各部門(mén)，以確保數據分析的準確性，因為所有部門(mén)都可以立即訪(fǎng)問(wèn)任何更改。即使數據是干凈的、有組織的和集成的，數據隔離也可能是一個(gè)分析問(wèn)題。在這種情況下，將數據分組是有幫助的，記住分析試圖實(shí)現的目標。

通過(guò)這種方式，可以分析子組中的趨勢，這可能更有意義和價(jià)值。當查看可能與整個(gè)數據集無(wú)關(guān)的高度特定的趨勢和行為時(shí)，這一點(diǎn)尤其正確。數據質(zhì)量對于大型數據分析至關(guān)重要。許多公司嘗試直接使用分析軟件，而不考慮系統中的內容。這會(huì )導致不準確的推斷和解釋?zhuān)@可能是昂貴的和有害的公司。定義良好、管理良好的數據庫管理平臺是企業(yè)進(jìn)行大數據分析必不可少的工具。