现在数据已经成为了一些企业的“天”。近年来，近年来越来越多的公司已经意识到数据分析可以带来的价值，并且已经跳上了大数据旅行车。实际上，现在所有的一切都在被监控和测量，创造了大量的数据流，通常比公司可以处理的速度更快。问题是，根据定义，大数据很大，因此数据收集中的小差异或错误可能导致重大问题，错误信息和不准确的推论。


　　对于大数据而言，以业务为中心的方式分析它的挑战是实现这一目标的唯一方法，即确保公司制定数据管理策略。

　　但是，有一些技术可以优化您的大数据分析，并最大限度地减少可能渗入这些大型数据集的“噪音”。以下是几个技术技巧做参考：

　　优化数据收集

　　数据收集是事件链中的第一步，最终导致业务决策。确保收集的数据与业务感兴趣的指标的相关性非常重要。

　　定义对公司有影响的数据类型以及分析如何为底线增加价值。从本质上讲，考虑客户行为以及这对您的业务有何针对性，然后使用这些数据进行分析。

　　存储和管理数据是数据分析中的重要一步。必须保持数据质量和分析效率。

　　把垃圾带出去

　　肮脏的数据是大数据分析的祸害。这包括不准确，冗余或不完整的客户信息，可能会对算法造成严重破坏并导致分析结果不佳。基于脏数据做出决策是一个有问题的场景。

　　清理数据至关重要，涉及丢弃无关数据并仅保留高质量，最新，完整和相关的数据。人工干预不是理想的范例，是不可持续和主观的，因此数据库本身需要清理。这种类型的数据以各种方式渗透到系统，包括时间相关的转移，例如更改客户信息或数据孤岛中的存储，这可能会破坏数据集。脏数据可能会影响营销和潜在客户生成等明显的行业，但财务和客户关系也会因基于错误信息的业务决策而受到不利影响。后果很普遍，包括盗用资源，重点和时间。

　　这个脏数据难题的答案是确保进入系统的数据干净的控制措施。具体而言，重复免费，完整和准确的信息。有些应用程序和公司专门研究反调试技术和清理数据，这些途径应该针对任何对大数据分析感兴趣的公司进行调查。数据卫生是营销人员的首要任务，因为不良数据质量的连锁效应可能会大大降低企业的成本。

　　为了在数据方面获得最大收益，必须花时间确保质量足以为决策和营销策略提供准确的业务视图。

　　标准化数据集

　　在大多数业务情况下，数据来自各种来源和各种格式。这些不一致可能转化为错误的分析结果，这可能会大大扭曲统计推断。为了避免这种可能性，必须确定数据的标准化框架或格式并严格遵守它。

　　数据集成

　　如今，大多数企业都包含不同的自治部门，因此许多企业都拥有孤立的数据存储库或“孤岛”。这很具挑战性，因为来自一个部门的客户信息的变化不会转移到另一个部门，因此他们将根据不准确的源数据做出决策。

　　为了解决这个问题，中央数据管理平台是必要的，集成了所有部门，从而确保了数据分析的准确性，因为任何变更都可以立即被所有部门访问。

　　数据隔离

　　即使数据干净，有组织和集成在那里，也可能是分析问题。在这种情况下，将数据分组成小组很有帮助，同时牢记分析正在努力实现的目标。这样，可以分析子组内的趋势，这可能更有意义并且具有更大的价值。在查看可能与整个数据集无关的高度特定的趋势和行为时尤其如此。

　　数据质量对于大数据分析至关重要。许多公司试图用分析软件直奔潜水，而不考虑进入系统的内容。导致不准确的推断和解释，这可能是昂贵的并且对公司造成损害。一个定义明确，管理良好的数据库管理平台是企业利用大数据分析不可或缺的工具。
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