現(xiàn)在，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一些企業(yè)的“天空”。近年來，越來越多的公司認識到了數(shù)據(jù)分析的價值，并開始投身于大數(shù)據(jù)時代。事實上，現(xiàn)在一切都在被監(jiān)視和測量，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)收集中的細微差異或錯誤可能導(dǎo)致重大問題、錯誤信息和不準(zhǔn)確的推斷。對于大數(shù)據(jù)而言，以業(yè)務(wù)為中心的挑戰(zhàn)分析是實現(xiàn)這一目標(biāo)的唯一途徑，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，并最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)收集是事件鏈的第一步，這最終會導(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)進行分析。存儲和管理數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析中的一個重要步驟。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，這些信息可能會對算法造成嚴(yán)重損害，導(dǎo)致分析結(jié)果不佳。基于臟數(shù)據(jù)的決策是一個有問題的場景。清理數(shù)據(jù)至關(guān)重要，包括丟棄無關(guān)數(shù)據(jù)，只保留高質(zhì)量、最新、完整和相關(guān)的數(shù)據(jù)。人工干預(yù)不是一個理想的范例，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)中，包括與時間相關(guān)的傳輸，例如更改客戶信息或存儲在數(shù)據(jù)島中，這可能會損壞數(shù)據(jù)集。骯臟的數(shù)據(jù)可能會影響市場營銷和潛在客戶生成等明顯行業(yè)，但基于錯誤信息的業(yè)務(wù)決策也會對財務(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)先事項和時間。這個臟數(shù)據(jù)問題的答案是控制措施，以確保進入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是干凈的。

具體來說，重復(fù)免費、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)該針對任何對大數(shù)據(jù)分析感興趣的公司。數(shù)據(jù)衛(wèi)生是營銷人員的首要任務(wù)，因為數(shù)據(jù)質(zhì)量差的連鎖效應(yīng)會大大降低企業(yè)的成本。

為了使數(shù)據(jù)方面的收入最大化，必須花費時間來確保質(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)計推斷。為了避免這種可能性，必須建立并嚴(yán)格遵守數(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)都有獨立的數(shù)據(jù)倉庫或“孤島”。這是一個挑戰(zhàn)，因為來自一個部門的客戶信息變更不會轉(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。為了解決這一問題，中央數(shù)據(jù)管理平臺需要整合各部門，以確保數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，因為所有部門都可以立即訪問任何更改。即使數(shù)據(jù)是干凈的、有組織的和集成的，數(shù)據(jù)隔離也可能是一個分析問題。在這種情況下，將數(shù)據(jù)分組是有幫助的，記住分析試圖實現(xiàn)的目標(biāo)。

通過這種方式，可以分析子組中的趨勢，這可能更有意義和價值。當(dāng)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，這一點尤其正確。數(shù)據(jù)質(zhì)量對于大型數(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)庫管理平臺是企業(yè)進行大數(shù)據(jù)分析必不可少的工具。