如今，數(shù)據(jù)量越來(lái)越大。近年來(lái)，企業(yè)已經(jīng)意識(shí)到數(shù)據(jù)分析可以帶來(lái)的價(jià)值，并且已經(jīng)開(kāi)始采用。企業(yè)現(xiàn)在的設(shè)備幾乎都在監(jiān)測(cè)和測(cè)量，并創(chuàng)造了大量的數(shù)據(jù)，通常比企業(yè)處理的更快。其問(wèn)題是，而正因?yàn)榇髷?shù)據(jù)定義為“大數(shù)據(jù)”，所以數(shù)據(jù)收集的小差異或錯(cuò)誤可能會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)重大問(wèn)題，錯(cuò)誤信息和不準(zhǔn)確的推論。

有了大量數(shù)據(jù)，就能夠以業(yè)務(wù)為中心的方式來(lái)分析它的挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的唯一方法就是確保企業(yè)制定數(shù)據(jù)管理策略。

然而，有一些技術(shù)可以優(yōu)化企業(yè)大數(shù)據(jù)分析，并***限度地減少可能滲透這些大數(shù)據(jù)集的“噪點(diǎn)”。這里有五個(gè)技術(shù)措施：

(1)優(yōu)化數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集是最終導(dǎo)致業(yè)務(wù)決策的事件鏈中的***步，確保收集的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)感興趣的指標(biāo)的相關(guān)性非常重要。

定義對(duì)企業(yè)有影響的數(shù)據(jù)類型，以及分析如何增加價(jià)值?；旧希紤]客戶行為，以及這將對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)有何適用性，然后使用此數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析中的重要一步。因此，必須保持?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量和分析效率。

(2)清除垃圾數(shù)據(jù)

垃圾數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)分析的禍患。這包括不準(zhǔn)確，冗余或不完整的客戶信息，可能會(huì)對(duì)算法造成嚴(yán)重破壞，并導(dǎo)致分析結(jié)果不佳。根據(jù)垃圾數(shù)據(jù)做出的決策可能會(huì)帶來(lái)麻煩。

清潔數(shù)據(jù)至關(guān)重要，涉及丟棄不相關(guān)的數(shù)據(jù)，只保留高品質(zhì)的數(shù)據(jù)，當(dāng)前，為了獲得完整和相關(guān)的數(shù)據(jù)，人工干預(yù)不是理想的模式，不可持續(xù)并且受主觀影響，因此數(shù)據(jù)庫(kù)本身需要被清理。這種類型的數(shù)據(jù)以各種方式滲透到系統(tǒng)中，其中包括隨時(shí)間推移而變化，如更改客戶信息或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存儲(chǔ)可能會(huì)損壞數(shù)據(jù)集。垃圾數(shù)據(jù)可能會(huì)對(duì)營(yíng)銷和潛在客戶生產(chǎn)等行業(yè)產(chǎn)生明顯的影響，但通過(guò)基于故障信息的業(yè)務(wù)決策，財(cái)務(wù)和客戶關(guān)系也會(huì)受到不利影響。其后果也是廣泛的，包括挪用資源，浪費(fèi)時(shí)間和精力。

解決垃圾數(shù)據(jù)難題的方法是確保數(shù)據(jù)進(jìn)入系統(tǒng)得到干凈的控制。具體來(lái)說(shuō)，重復(fù)免費(fèi)，完整和準(zhǔn)確的信息。如今，那些具有專門從事反調(diào)試技術(shù)和清理數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序和企業(yè)，可以對(duì)任何對(duì)大數(shù)據(jù)分析感興趣的公司進(jìn)行調(diào)查。數(shù)據(jù)清潔是市場(chǎng)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)可能會(huì)大大提高企業(yè)成本。

為了獲得***的數(shù)據(jù)量，企業(yè)必須花時(shí)間確保質(zhì)量足以準(zhǔn)確地查看業(yè)務(wù)決策和營(yíng)銷策略。

(3)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集

在大多數(shù)商業(yè)情況下，數(shù)據(jù)來(lái)自各種來(lái)源和各種格式。這些不一致可能轉(zhuǎn)化為錯(cuò)誤的分析結(jié)果，這將會(huì)大大扭曲統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)果。為了避免這種可能性，必須決定數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化框架或格式，并嚴(yán)格遵守。

(4)數(shù)據(jù)整合

大多數(shù)企業(yè)如今組成不同的自治部門，因此許多企業(yè)都有隔離的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)或數(shù)據(jù)“孤島”。這是具有挑戰(zhàn)性的，因?yàn)閬?lái)自一個(gè)部門的客戶信息的更改將不會(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)進(jìn)行決策。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，采用中央數(shù)據(jù)管理平臺(tái)是必要的，整合所有部門，從而確保數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性更高，所有部門的任何變化都可以立即訪問(wèn)。

(5)數(shù)據(jù)隔離

即使數(shù)據(jù)干凈，將其組織和集成在一起，也可能是分析問(wèn)題。在這種情況下，將數(shù)據(jù)分成幾組是有幫助的，同時(shí)牢記分析正在嘗試實(shí)現(xiàn)什么。這樣，可以分析子群體內(nèi)的趨勢(shì)，這些趨勢(shì)可能更有意義并具有更大的價(jià)值。當(dāng)查看可能與整個(gè)數(shù)據(jù)集可能無(wú)關(guān)的高度具體的趨勢(shì)和行為時(shí)尤其如此。

數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)大數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要。許多公司試圖采用分析軟件，但卻沒(méi)有考慮到進(jìn)入系統(tǒng)做什么。這將導(dǎo)致不準(zhǔn)確的推斷和解釋，可能代價(jià)昂貴，并且對(duì)企業(yè)造成損害。一個(gè)定義明確，管理良好的數(shù)據(jù)庫(kù)管理平臺(tái)是使用大數(shù)據(jù)分析的企業(yè)不可或缺的工具。