現(xiàn)在數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了一些企業(yè)的“天”。近年來，近年來越來越多的公司已經(jīng)意識到數(shù)據(jù)分析可以帶來的價值，并且已經(jīng)跳上了大數(shù)據(jù)旅行車。實際上，現(xiàn)在所有的一切都在被監(jiān)控和測量，創(chuàng)造了大量的數(shù)據(jù)流，云服務(wù)器租用，通常比公司可以處理的速度更快。問題是，根據(jù)定義，大數(shù)據(jù)很大，因此數(shù)據(jù)收集中的小差異或錯誤可能導(dǎo)致重大問題，錯誤信息和不準(zhǔn)確的推論。

對于大數(shù)據(jù)而言，以業(yè)務(wù)為中心的方式分析它的挑戰(zhàn)是實現(xiàn)這一目標(biāo)的唯一方法，即確保公司制定數(shù)據(jù)管理策略。

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

優(yōu)化數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集是事件鏈中的第一步，最終導(dǎo)致業(yè)務(wù)決策。確保收集的數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)感興趣的指標(biāo)的相關(guān)性非常重要。

定義對公司有影響的數(shù)據(jù)類型以及分析如何為底線增加價值。從本質(zhì)上講，云主機，考慮客戶行為以及這對您的業(yè)務(wù)有何針對性，然后使用這些數(shù)據(jù)進行分析。

存儲和管理數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析中的重要一步。必須保持?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量和分析效率。

把垃圾帶出去

骯臟的數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)分析的禍害。這包括不準(zhǔn)確，冗余或不完整的客戶信息，可能會對算法造成嚴(yán)重破壞并導(dǎo)致分析結(jié)果不佳。基于臟數(shù)據(jù)做出決策是一個有問題的場景。

清理數(shù)據(jù)至關(guān)重要，涉及丟棄無關(guān)數(shù)據(jù)并僅保留高質(zhì)量，最新，完整和相關(guān)的數(shù)據(jù)。人工干預(yù)不是理想的范例，是不可持續(xù)和主觀的，因此數(shù)據(jù)庫本身需要清理。這種類型的數(shù)據(jù)以各種方式滲透到系統(tǒng)，包括時間相關(guān)的轉(zhuǎn)移，例如更改客戶信息或數(shù)據(jù)孤島中的存儲，這可能會破壞數(shù)據(jù)集。臟數(shù)據(jù)可能會影響營銷和潛在客戶生成等明顯的行業(yè)，但財務(wù)和客戶關(guān)系也會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，重點和時間。

這個臟數(shù)據(jù)難題的答案是確保進入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)干凈的控制措施。具體而言，重復(fù)免費，完整和準(zhǔn)確的信息。有些應(yīng)用程序和公司專門研究反調(diào)試技術(shù)和清理數(shù)據(jù)，這些途徑應(yīng)該針對任何對大數(shù)據(jù)分析感興趣的公司進行調(diào)查。數(shù)據(jù)衛(wèi)生是營銷人員的首要任務(wù)，因為不良數(shù)據(jù)質(zhì)量的連鎖效應(yīng)可能會大大降低企業(yè)的成本。

為了在數(shù)據(jù)方面獲得最大收益，必須花時間確保質(zhì)量足以為決策和營銷策略提供準(zhǔn)確的業(yè)務(wù)視圖。

標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集

在大多數(shù)業(yè)務(wù)情況下，數(shù)據(jù)來自各種來源和各種格式。這些不一致可能轉(zhuǎn)化為錯誤的分析結(jié)果，這可能會大大扭曲統(tǒng)計推斷。為了避免這種可能性，必須確定數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化框架或格式并嚴(yán)格遵守它。

數(shù)據(jù)集成

如今，大多數(shù)企業(yè)都包含不同的自治部門，因此許多企業(yè)都擁有孤立的數(shù)據(jù)存儲庫或“孤島”。這很具挑戰(zhàn)性，因為來自一個部門的客戶信息的變化不會轉(zhuǎn)移到另一個部門，因此他們將根據(jù)不準(zhǔn)確的源數(shù)據(jù)做出決策。

為了解決這個問題，中央數(shù)據(jù)管理平臺是必要的，集成了所有部門，從而確保了數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，因為任何變更都可以立即被所有部門訪問。

數(shù)據(jù)隔離

即使數(shù)據(jù)干凈，有組織和集成在那里，也可能是分析問題。在這種情況下，將數(shù)據(jù)分組成小組很有幫助，同時牢記分析正在努力實現(xiàn)的目標(biāo)。這樣，可以分析子組內(nèi)的趨勢，這可能更有意義并且具有更大的價值。在查看可能與整個數(shù)據(jù)集無關(guān)的高度特定的趨勢和行為時尤其如此。

數(shù)據(jù)質(zhì)量對于大數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要。許多公司試圖用分析軟件直奔潛水，而不考慮進入系統(tǒng)的內(nèi)容。導(dǎo)致不準(zhǔn)確的推斷和解釋，這可能是昂貴的并且對公司造成損害。一個定義明確，管理良好的數(shù)據(jù)庫管理平臺是企業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析不可或缺的工具