數(shù)據(jù)正在變得越來(lái)越重要，一些企業(yè)甚至把數(shù)據(jù)當(dāng)成自己的“天”。近年來(lái)，近年來(lái)越來(lái)越多的公司已經(jīng)意識(shí)到數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析可以帶來(lái)的價(jià)值，并且已經(jīng)跳上了大數(shù)據(jù)旅行車(chē)。實(shí)際上，現(xiàn)在所有的一切都在被監(jiān)控和測(cè)量，創(chuàng)造了大量的數(shù)據(jù)流，通常比公司可以處理的速度更快。問(wèn)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(cuò)誤可能導(dǎo)致重大問(wèn)題，錯(cuò)誤信息和不準(zhǔn)確的推論。

對(duì)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(shí)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”。以下是五個(gè)技術(shù)技巧做參考：

一是優(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(duì)公司有影響的數(shù)據(jù)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(duì)您的業(yè)務(wù)有何針對(duì)性，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)分析中的重要一步。必須保持?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量和分析效率。

二是要把垃圾數(shù)據(jù)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(hù)信息，可能會(huì)對(duì)算法造成嚴(yán)重破壞并導(dǎo)致分析結(jié)果不佳?；谂K數(shù)據(jù)做出決策是一個(gè)有問(wèn)題的場(chǎng)景。

清理數(shù)據(jù)至關(guān)重要，涉及丟棄無(wú)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(guān)的，因此數(shù)據(jù)庫(kù)本身需要清理。這種類(lèi)型的數(shù)據(jù)以各種方式滲透到系統(tǒng)，包括時(shí)間相關(guān)的轉(zhuǎn)移，例如更改客戶(hù)信息或數(shù)據(jù)孤島中的存儲(chǔ)，這可能會(huì)破壞數(shù)據(jù)集。臟數(shù)據(jù)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(cái)務(wù)和客戶(hù)關(guān)系也會(huì)因基于錯(cuò)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(shù)據(jù)難題的答案是確保進(jìn)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(fèi)，完整和準(zhǔn)確的信息。有些應(yīng)用程序和公司專(zhuān)門(mén)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(duì)任何對(duì)大數(shù)據(jù)分析感興趣的公司進(jìn)行調(diào)查。數(shù)據(jù)衛(wèi)生是營(yíng)銷(xiāo)人員的首要任務(wù)，因?yàn)椴涣紨?shù)據(jù)質(zhì)量的連鎖效應(yīng)可能會(huì)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(shí)間確保質(zhì)量足以為決策和營(yíng)銷(xiāo)策略提供準(zhǔn)確的業(yè)務(wù)視圖。

三是標(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(lái)自各種來(lái)源和各種格式。這些不一致可能轉(zhuǎn)化為錯(cuò)誤的分析結(jié)果，這可能會(huì)大大扭曲統(tǒng)計(jì)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。

四要數(shù)據(jù)集成

如今，大多數(shù)企業(yè)都包含不同的自治部門(mén)，因此許多企業(yè)都擁有孤立的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)或“孤島”。這很具挑戰(zhàn)性，因?yàn)閬?lái)自一個(gè)部門(mén)的客戶(hù)信息的變化不會(huì)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)部門(mén)，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(gè)問(wèn)題，中央數(shù)據(jù)管理平臺(tái)是必要的，集成了所有部門(mén)，云服務(wù)器租用，從而確保了數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，因?yàn)槿魏巫兏伎梢粤⒓幢凰胁块T(mén)訪(fǎng)問(wèn)。

五是做好數(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(wèn)題。在這種情況下，將數(shù)據(jù)分組成小組很有幫助，同時(shí)牢記分析正在努力實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。這樣，可以分析子組內(nèi)的趨勢(shì)，VPS，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(shù)據(jù)集無(wú)關(guān)的高度特定的趨勢(shì)和行為時(shí)尤其如此。

數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)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(jìn)入系統(tǒng)的內(nèi)容。導(dǎo)致不準(zhǔn)確的推斷和解釋?zhuān)@可能是昂貴的并且對(duì)公司造成損害。一個(gè)定義明確，管理良好的數(shù)據(jù)庫(kù)管理平臺(tái)是企業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析不可或缺的工具。