現(xiàn)在，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一些企業(yè)的“天空”。近年來(lái)，越來(lái)越多的公司認(rèn)識(shí)到了數(shù)據(jù)分析的價(jià)值，并開始投身于大數(shù)據(jù)時(shí)代。事實(shí)上，現(xiàn)在一切都在被監(jiān)視和測(cè)量，創(chuàng)造了大量的數(shù)據(jù)流，通常比公司能夠處理的更快。問(wèn)題是，從定義上講，大數(shù)據(jù)很大，所以數(shù)據(jù)收集中的細(xì)微差異或錯(cuò)誤可能導(dǎo)致重大問(wèn)題、錯(cuò)誤信息和不準(zhǔn)確的推斷。對(duì)于大數(shù)據(jù)而言，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)管理戰(zhàn)略。然而，有一些技術(shù)可以優(yōu)化您的大數(shù)據(jù)分析，并小化可能滲透到這些大數(shù)據(jù)集的“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，這終會(huì)導(dǎo)致業(yè)務(wù)決策。重要的是要確保收集的數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)興趣指標(biāo)相關(guān)。定義影響公司的數(shù)據(jù)類型，并分析如何為底線增加價(jià)值。從本質(zhì)上講，考慮客戶行為及其與您的業(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)分析中的一個(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，這些信息可能會(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(wèn)題的場(chǎng)景。清理數(shù)據(jù)至關(guān)重要，包括丟棄無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)，只保留高質(zhì)量、新、完整和相關(guān)的數(shù)據(jù)。人工干預(yù)不是一個(gè)理想的范例，是不可持續(xù)和主觀的，因此數(shù)據(jù)庫(kù)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)中，包括與時(shí)間相關(guān)的傳輸，例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。骯臟的數(shù)據(jù)可能會(huì)影響市場(chǎng)營(yíng)銷和潛在客戶生成等明顯行業(yè)，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。其后果很普遍，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(wèn)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(lái)說(shuō)，重復(fù)免費(fèi)、完整和準(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，這些方法應(yīng)該針對(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。

為了使數(shù)據(jù)方面的收入化，必須花費(fèi)時(shí)間來(lái)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(lái)自不同的源和格式。這些不一致可能轉(zhuǎn)化為不正確的分析結(jié)果，這可能極大地扭曲統(tǒng)計(jì)推斷。為了避免這種可能性，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(cāng)庫(kù)或“孤島”。這是一個(gè)挑戰(zhàn)，因?yàn)閬?lái)自一個(gè)部門的客戶信息變更不會(huì)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)部門，因此他們將根據(jù)不準(zhǔn)確的源數(shù)據(jù)做出決策。為了解決這一問(wèn)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(wèn)任何更改。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(wèn)題。在這種情況下，將數(shù)據(jù)分組是有幫助的，記住分析試圖實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。

通過(guò)這種方式，可以分析子組中的趨勢(shì)，這可能更有意義和價(jià)值。當(dāng)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)，這一點(diǎn)尤其正確。數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)于大型數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要。許多公司嘗試直接使用分析軟件，而不考慮系統(tǒng)中的內(nèi)容。這會(huì)導(dǎo)致不準(zhǔn)確的推斷和解釋，這可能是昂貴的和有害的公司。定義良好、管理良好的數(shù)據(jù)庫(kù)管理平臺(tái)是企業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析必不可少的工具。