現在數據已經(jīng)成為了一些企業(yè)的“天”。近年來(lái)，近年來(lái)越來(lái)越多的公司已經(jīng)意識到數據分析可以帶來(lái)的價(jià)值，并且已經(jīng)跳上了大數據旅行車(chē)。實(shí)際上，現在所有的一切都在被監控和測量，創(chuàng )造了大量的數據流，通常比公司可以處理的速度更快。問(wèn)題是，根據定義，大數據很大，因此數據收集中的小差異或錯誤可能導致重大問(wèn)題，錯誤信息和不準確的推論。

對于大數據而言，以業(yè)務(wù)為中心的方式分析它的挑戰是實(shí)現這一目標的唯一方法，即確保公司制定數據管理策略。

但是，有一些技術(shù)可以?xún)?yōu)化您的大數據分析，并最大限度地減少可能滲入這些大型數據集的“噪音”。以下是幾個(gè)技術(shù)技巧做參考：

優(yōu)化數據收集

數據收集是事件鏈中的第一步，最終導致業(yè)務(wù)決策。確保收集的數據與業(yè)務(wù)感興趣的指標的相關(guān)性非常重要。

定義對公司有影響的數據類(lèi)型以及分析如何為底線(xiàn)增加價(jià)值。從本質(zhì)上講，考慮客戶(hù)行為以及這對您的業(yè)務(wù)有何針對性，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重要一步。必須保持數據質(zhì)量和分析效率。

把垃圾帶出去

骯臟的數據是大數據分析的禍害。這包括不準確，冗余或不完整的客戶(hù)信息，可能會(huì )對算法造成嚴重破壞并導致分析結果不佳?；谂K數據做出決策是一個(gè)有問(wèn)題的場(chǎng)景。

清理數據至關(guān)重要，涉及丟棄無(wú)關(guān)數據并僅保留高質(zhì)量，最新，完整和相關(guān)的數據。人工干預不是理想的范例，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，包括時(shí)間相關(guān)的轉移，例如更改客戶(hù)信息或數據孤島中的存儲，這可能會(huì )破壞數據集。臟數據可能會(huì )影響營(yíng)銷(xiāo)和潛在客戶(hù)生成等明顯的行業(yè)，但財務(wù)和客戶(hù)關(guān)系也會(huì )因基于錯誤信息的業(yè)務(wù)決策而受到不利影響。后果很普遍，包括盜用資源，重點(diǎn)和時(shí)間。

這個(gè)臟數據難題的答案是確保進(jìn)入系統的數據干凈的控制措施。具體而言，重復免費，完整和準確的信息。有些應用程序和公司專(zhuān)門(mén)研究反調試技術(shù)和清理數據，這些途徑應該針對任何對大數據分析感興趣的公司進(jìn)行調查。數據衛生是營(yíng)銷(xiāo)人員的首要任務(wù)，因為不良數據質(zhì)量的連鎖效應可能會(huì )大大降低企業(yè)的成本。

為了在數據方面獲得最大收益，必須花時(shí)間確保質(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。

標準化數據集

在大多數業(yè)務(wù)情況下，數據來(lái)自各種來(lái)源和各種格式。這些不一致可能轉化為錯誤的分析結果，這可能會(huì )大大扭曲統計推斷。為了避免這種可能性，必須確定數據的標準化框架或格式并嚴格遵守它。

數據集成

如今，大多數企業(yè)都包含不同的自治部門(mén)，因此許多企業(yè)都擁有孤立的數據存儲庫或“孤島”。這很具挑戰性，因為來(lái)自一個(gè)部門(mén)的客戶(hù)信息的變化不會(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。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，中央數據管理平臺是必要的，集成了所有部門(mén)，從而確保了數據分析的準確性，因為任何變更都可以立即被所有部門(mén)訪(fǎng)問(wèn)。

數據隔離

即使數據干凈，有組織和集成在那里，也可能是分析問(wèn)題。在這種情況下，將數據分組成小組很有幫助，同時(shí)牢記分析正在努力實(shí)現的目標。這樣，可以分析子組內的趨勢，這可能更有意義并且具有更大的價(jià)值。在查看可能與整個(gè)數據集無(wú)關(guān)的高度特定的趨勢和行為時(shí)尤其如此。

數據質(zhì)量對于大數據分析至關(guān)重要。許多公司試圖用分析軟件直奔潛水，而不考慮進(jìn)入系統的內容。導致不準確的推斷和解釋?zhuān)@可能是昂貴的并且對公司造成損害。一個(gè)定義明確，管理良好的數據庫管理平臺是企業(yè)利用大數據分析不可或缺的工具