現(xiàn)在，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一些企業(yè)的天空。近年來，越來越多的公司認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)分析的價(jià)值，并開始致力于大數(shù)據(jù)時(shí)代。事實(shí)上，現(xiàn)在一切都被監(jiān)控和測(cè)量，創(chuàng)建了大量的數(shù)據(jù)流，通常比公司處理得更快。問題是，從定義上講，大數(shù)據(jù)非常大，因此數(shù)據(jù)收集中的細(xì)微差異或錯(cuò)誤可能導(dǎo)致重大問題、錯(cuò)誤信息和不準(zhǔn)確的推斷。對(duì)于大數(shù)據(jù)來說，以業(yè)務(wù)為中心的挑戰(zhàn)分析是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的途徑，即確保公司制定數(shù)據(jù)管理策略。然而，有一些技術(shù)可以優(yōu)化您的大數(shù)據(jù)分析，并減少可能滲透到這些大數(shù)據(jù)集中的噪音。

這里有一些技術(shù)提示供參考：優(yōu)化數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)收集是事件鏈的步驟，這最終將導(dǎo)致業(yè)務(wù)決策。確保收集到的數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)興趣指標(biāo)相關(guān)是很重要的。定義影響公司的數(shù)據(jù)類型，并分析如何增加底線的價(jià)值。本質(zhì)上，考慮客戶行為及其與您業(yè)務(wù)的關(guān)系，然后使用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的一個(gè)重要步驟。必須保持?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量和分析效率。

去除臟數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)分析的禍根。這包括不準(zhǔn)確、冗余或不完整的客戶信息，可能會(huì)對(duì)算法造成嚴(yán)重?fù)p害，導(dǎo)致分析結(jié)果不佳。基于臟數(shù)據(jù)的決策是一個(gè)有問題的場(chǎng)景。清理數(shù)據(jù)非常重要，包括丟棄無關(guān)數(shù)據(jù)，只保留高質(zhì)量、新的、完整的和相關(guān)數(shù)據(jù)。人工干預(yù)不是理想的例子，而是不可持續(xù)和主觀的，因此數(shù)據(jù)庫本身需要清理。這類數(shù)據(jù)以各種方式滲透到系統(tǒng)中，包括與時(shí)間相關(guān)的傳輸，如更改客戶信息或存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)島中，這可能會(huì)損壞數(shù)據(jù)集。臟數(shù)據(jù)可能會(huì)影響明顯的行業(yè)，如營(yíng)銷和潛在客戶生成，但基于錯(cuò)誤信息的業(yè)務(wù)決策也會(huì)對(duì)財(cái)務(wù)和客戶關(guān)系產(chǎn)生不利影響。其后果很常見，包括濫用資源、優(yōu)先事項(xiàng)和時(shí)間。這個(gè)臟數(shù)據(jù)問題的答案是控制措施，以確保進(jìn)入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是干凈的。

具體來說，重復(fù)免費(fèi)、完整、準(zhǔn)確的信息。一些應(yīng)用程序和公司專門從事反調(diào)試技術(shù)和數(shù)據(jù)清理，應(yīng)針對(duì)任何對(duì)大數(shù)據(jù)分析感興趣的公司。數(shù)據(jù)衛(wèi)生是營(yíng)銷人員的首要任務(wù)，因?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量差的連鎖效應(yīng)會(huì)大大降低企業(yè)的成本。

為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收入，我們必須花時(shí)間確保質(zhì)量足以為決策和營(yíng)銷策略提供準(zhǔn)確的業(yè)務(wù)視圖。在大多數(shù)業(yè)務(wù)案例中，標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集來自不同的源和格式。這些不一致性可能會(huì)轉(zhuǎn)化為不正確的分析結(jié)果，這可能會(huì)極大地扭曲統(tǒng)計(jì)推斷。為避免這種可能性，必須建立并嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化框架或格式。

現(xiàn)在，大多數(shù)企業(yè)都有不同的自治部門，所以許多企業(yè)都有獨(dú)立的數(shù)據(jù)倉庫或孤島。這是一個(gè)挑戰(zhàn)，因?yàn)閬碜砸粋€(gè)部門的客戶信息變更不會(huì)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)部門，所以他們會(huì)根據(jù)不準(zhǔn)確的源數(shù)據(jù)做出決定。為了解決這個(gè)問題，中央數(shù)據(jù)管理平臺(tái)需要整合各部門，以確保數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，因?yàn)樗胁块T都可以立即訪問任何變化。即使數(shù)據(jù)是干凈的、有組織的和集成的，數(shù)據(jù)隔離也可能是一個(gè)分析問題。在這種情況下，數(shù)據(jù)分組是有幫助的，記住試圖實(shí)現(xiàn)分析的目標(biāo)。

這樣就可以分析子組中的趨勢(shì)，這可能更有意義和有價(jià)值。當(dāng)查看可能與整個(gè)數(shù)據(jù)集無關(guān)的高度特定的趨勢(shì)和行為時(shí)，這尤其正確。數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)大型數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要。許多公司試圖直接使用分析軟件，而不考慮系統(tǒng)中的內(nèi)容。這可能會(huì)導(dǎo)致不準(zhǔn)確的推斷和解釋，這可能是一家昂貴和有害的公司。定義良好、管理良好的數(shù)據(jù)庫管理平臺(tái)是企業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的重要工具。