如今，数据已经成为一些企业“天空”。近年来，越来越多的企业意识到数据分析的价值，并开始致力于大数据时代。事实上，现在一切都在被监控和测量，创造了大量的数据流，通常比企业处理得更快。问题是，从定义上讲，大数据非常大，因此数据收集中的小差异或错误可能会导致重大问题、错误信息和不准确的推断。对于大数据来说，以业务为核心的挑战分析是实现这一目标的唯一途径，即确保企业制定数据管理策略。然而，有一些技术可以改进您的大数据分析，并最小化可能渗透到这些大数据集中的技术“噪声”。
这里有一些技术提醒供参考：改进数据收集和数据收集是事件链的第一步，最终导致业务决策。确保收集到的数据与业务兴趣指标有关是很重要的。定义影响企业的数据类型，并分析如何增加底线的价值。本质上，考虑客户行为及其与您业务的关系，然后使用这些数据进行分析。存储和管理数据是数据分析的一个重要步骤。必须保持数据质量和分析效率。
去除脏数据是大数据分析的灾难。它包含不准确、冗余或不完整的客户数据，可能对算法造成严重损害，导致分析结果差。基于脏数据的决策是一个问题。清理数据尤为重要，包括丢失无关数据，只保留高质量、最新、完整和相关数据。手动控制不是理想的案例，是不可持续和主观的，所以数据库本身需要清理。这类数据以各种方式渗透到系统中，包括与时间相关的传输，如更改客户数据或存储在数据岛中，这可能会损坏数据。脏数据可能会影响明显的行业，如营销和潜在用户生成，但基于错误信息的业务决策也会对财务和客户关系产生不利影响。其后果很常见，包括资源的无序使用、优先事项和时间。这个脏数据问题的答案是控制措施，以确保进入系统的数据是干净的。
具体来说，重复免费、完整、准确的信息。一些应用程序和公司主要从事反调试技术和数据清理，应针对任何对大数据分析感兴趣的企业。数据卫生是销售人员的首要任务，数据质量差的连锁效应会大大降低公司的成本。
为了最大化数据收入，我们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。在大多数业务案例中，标准化数据集来自不同的来源和格式。这些不一致性可能会转化为不正确的分析结果，这可能会极大地扭曲统计推断。为了防止这种可能性，必须建立并严格遵守数据的标准化框架或格式。
如今，大多数公司都有不同的自治部门，所以许多公司都有独立的数据仓库或“孤岛”。这是一个挑战。由于一个部门的客户信息变更不会转移到另一个部门，他们将根据不准确的源数据做出决定。为了解决这个问题，中央数据管理平台需要整合各部门，以确保数据分析的准确性，因为所有部门都可以立即浏览任何变化。即使数据是干净的、有组织的和集成的，数据隔离也可能是一个分析问题。在这种情况下，分组数据是有帮助的，记住分析并尝试实现目标。
这样，分析子组中的情况可能更有意义和有价值。当查看可能与整个数据无关的高度特定的情况和行为时，这尤其正确。数据质量对大型数据分析尤为重要。许多企业试图直接使用分析软件，而不考虑系统中的内容。这将导致不准确的推断和解释，这可能是一个昂贵和有害的企业。定义良好、管理良好的数据管理平台是企业进行大数据分析的重要工具。
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