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　　如今，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一些企業(yè)“天空”。近年來，越來越多的企業(yè)意識(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)在一切都在被監(jiān)控和測量，創(chuàng)造了大量的數(shù)據(jù)流，通常比企業(yè)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)收集中的小差異或錯(cuò)誤可能會(huì)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)為核心的挑戰(zhàn)分析是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的唯一途徑，即確保企業(yè)制定數(shù)據(jù)管理策略。然而，有一些技術(shù)可以改進(jìn)您的大數(shù)據(jù)分析，并最小化可能滲透到這些大數(shù)據(jù)集中的技術(shù)“噪聲”。

　　這里有一些技術(shù)提醒供參考：改進(jìn)數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)收集是事件鏈的第一步，最終導(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)有關(guān)是很重要的。定義影響企業(yè)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)分析的災(zāi)難。它包含不準(zhǔn)確、冗余或不完整的客戶數(shù)據(jù)，可能對(duì)算法造成嚴(yán)重?fù)p害，導(dǎo)致分析結(jié)果差。基于臟數(shù)據(jù)的決策是一個(gè)問題。清理數(shù)據(jù)尤為重要，包括丟失無關(guān)數(shù)據(jù)，只保留高質(zhì)量、最新、完整和相關(guān)數(shù)據(jù)。手動(dòng)控制不是理想的案例，是不可持續(xù)和主觀的，所以數(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，如更改客戶數(shù)據(jù)或存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)島中，這可能會(huì)損壞數(shù)據(jù)。臟數(shù)據(jù)可能會(huì)影響明顯的行業(yè)，如營銷和潛在用戶生成，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，包括資源的無序使用、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)用程序和公司主要從事反調(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)分析感興趣的企業(yè)。數(shù)據(jù)衛(wèi)生是銷售人員的首要任務(wù)，數(shù)據(jù)質(zhì)量差的連鎖效應(yīng)會(huì)大大降低公司的成本。

　　為了最大化數(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)集來自不同的來源和格式。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。為了防止這種可能性，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。

　　如今，大多數(shù)公司都有不同的自治部門，所以許多公司都有獨(dú)立的數(shù)據(jù)倉庫或“孤島”。這是一個(gè)挑戰(zhàn)。由于一個(gè)部門的客戶信息變更不會(huì)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)部門，他們將根據(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都可以立即瀏覽任何變化。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，分組數(shù)據(jù)是有幫助的，記住分析并嘗試實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。

　　這樣，分析子組中的情況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)無關(guān)的高度特定的情況和行為時(shí)，這尤其正確。數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)大型數(shù)據(jù)分析尤為重要。許多企業(yè)試圖直接使用分析軟件，而不考慮系統(tǒng)中的內(nèi)容。這將導(dǎo)致不準(zhǔn)確的推斷和解釋，這可能是一個(gè)昂貴和有害的企業(yè)。定義良好、管理良好的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)是企業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的重要工具。