近年來，越來越多的公司已經意識到數據分析可以帶來的價值，並且已經搭上了大數據的順風車，引入了數據倉庫、可視化工具等。
這是一個數據的時代，企業的生產、經營活動中會產生大量的結構化數據、非結構化數據和多媒體數據，產生速度之快、之大，非傳統手段所能處理。而如何提取這些數據中所蘊含的高價值信息，也是一個難題，在這個過程中，一是會出現角色不同結論不同的問題，即同一份數據，從管理者的角度和一線員工的角度來看具有不同的信息和價值；另一方面，大數據很大，因此數據收集中的小差異或錯誤可能導致重大問題，錯誤信息和不準確的推論。
對於大數據而言，以業務為中心的方式分析它的挑戰是實現這一目標的唯一方法，即確保公司制定數據管理策略。
但是，有一些技術可以優化您的大數據分析，並最大限度地減少可能滲入這些大型數據集的“噪音”。以下是幾個技術技巧做參考：
優化數據收集
數據收集是事件鏈中的第一步，最終導致業務決策。確保收集的數據與業務感興趣的指標的相關性非常重要。
定義對公司有影響的數據類型以及分析如何為底線增加價值。從本質上講，考慮客戶行為以及這對您的業務有何針對性，然後使用這些數據進行分析。
存儲和管理數據是數據分析中的重要一步。必須保持數據質量和分析效率。
把垃圾帶出去
骯髒的數據是大數據分析的禍害。這包括不準確，冗餘或不完整的客戶信息，可能會對算法造成嚴重破壞並導致分析結果不佳。基於髒數據做出決策是一個有問題的場景。
清理數據至關重要，涉及丟棄無關數據並僅保留高質量，最新，完整和相關的數據。人工干預不是理想的範例，是不可持續和主觀的，因此數據庫本身需要清理。這種類型的數據以各種方式滲透到系統，包括時間相關的轉移，例如更改客戶信息或數據孤島中的存儲，這可能會破壞數據集。髒數據可能會影響營銷和潛在客戶生成等明顯的行業，但財務和客戶關係也會因基於錯誤信息的業務決策而受到不利影響。後果很普遍，包括盜用資源，重點和時間。
這個髒數據難題的答案是確保進入系統的數據乾淨的控制措施。具體而言，重複免費，完整和準確的信息。有些應用程序和公司專門研究反調試技術和清理數據，這些途徑應該針對任何對大數據分析感興趣的公司進行調查。數據衛生是營銷人員的首要任務，因為不良數據質量的連鎖效應可能會大大降低企業的成本。
為了在數據方面獲得最大收益，必須花時間確保質量足以為決策和營銷策略提供準確的業務視圖。
標準化數據集
在大多數業務情況下，數據來自各種來源和各種格式。這些不一致可能轉化為錯誤的分析結果，這可能會大大扭曲統計推斷。為了避免這種可能性，必須確定數據的標準化框架或格式並嚴格遵守它。
數據集成
如今，大多數企業都包含不同的自治部門，因此許多企業都擁有孤立的數據存儲庫或“孤島”。這很具挑戰性，因為來自一個部門的客戶信息的變化不會轉移到另一個部門，因此他們將根據不準確的源數據做出決策。
為了解決這個問題，中央數據管理平臺是必要的，集成了所有部門，從而確保了數據分析的準確性，因為任何變更都可以立即被所有部門訪問。
數據隔離
即使數據乾淨，有組織和集成在那裡，也可能是分析問題。在這種情況下，將數據分組成小組很有幫助，同時牢記分析正在努力實現的目標。這樣，可以分析子組內的趨勢，這可能更有意義並且具有更大的價值。在查看可能與整個數據集無關的高度特定的趨勢和行為時尤其如此。
數據質量對於大數據分析至關重要。許多公司試圖用分析軟件直奔潛水，而不考慮進入系統的內容。導致不準確的推斷和解釋，這可能是昂貴的並且對公司造成損害。一個定義明確，管理良好的數據庫管理平臺是企業利用大數據分析不可或缺的工具
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