讓大數據分析更有效的5種技術措施

如今，數據量越來越大。近年來，企業已經意識到數據分析可以帶來的價值，並且已經開始採用。企業現在的設備幾乎都在監測和測量，並創造了大量的數據，通常比企業處理的更快。其問題是，而正因為大數據定義為「大數據」，所以數據收集的小差異或錯誤可能會導致出現重大問題，錯誤信息和不準確的推論。

有了大量數據，就能夠以業務為中心的方式來分析它的挑戰，實現這一目標的唯一方法就是確保企業制定數據管理策略。

然而，有一些技術可以優化企業大數據分析，並最大限度地減少可能滲透這些大數據集的「噪點」。這裡有五個技術措施：

(1)優化數據收集

數據收集是最終導致業務決策的事件鏈中的第一步，確保收集的數據和業務感興趣的指標的相關性非常重要。

定義對企業有影響的數據類型，以及分析如何增加價值。基本上，考慮客戶行為，以及這將對企業的業務有何適用性，然後使用此數據進行分析。

存儲和管理數據是數據分析中的重要一步。因此，必須保持數據質量和分析效率。

(2)清除垃圾數據

垃圾數據是大數據分析的禍患。這包括不準確，冗餘或不完整的客戶信息，可能會對演算法造成嚴重破壞，並導致分析結果不佳。根據垃圾數據做出的決策可能會帶來麻煩。

清潔數據至關重要，涉及丟棄不相關的數據，只保留高品質的數據，當前，為了獲得完整和相關的數據，人工干預不是理想的模式，不可持續並且受主觀影響，因此資料庫本身需要被清理。這種類型的數據以各種方式滲透到系統中，其中包括隨時間推移而變化，如更改客戶信息或數據倉庫中存儲可能會損壞數據集。垃圾數據可能會對營銷和潛在客戶生產等行業產生明顯的影響，但通過基於故障信息的業務決策，財務和客戶關係也會受到不利影響。其後果也是廣泛的，包括挪用資源，浪費時間和精力。

解決垃圾數據難題的方法是確保數據進入系統得到乾淨的控制。具體來說，重複免費，完整和準確的信息。如今，那些具有專門從事反調試技術和清理數據的應用程序和企業，可以對任何對大數據分析感興趣的公司進行調查。數據清潔是市場營銷人員的首要任務，因為數據質量差的連鎖效應可能會大大提高企業成本。

為了獲得最大的數據量，企業必須花時間確保質量足以準確地查看業務決策和營銷策略。

(3)標準化數據集

在大多數商業情況下，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，這將會大大扭曲統計推斷結果。為了避免這種可能性，必須決定數據的標準化框架或格式，並嚴格遵守。

(4)數據整合

大多數企業如今組成不同的自治部門，因此許多企業都有隔離的數據存儲庫或數據「孤島」。這是具有挑戰性的，因為來自一個部門的客戶信息的更改將不會轉移到另一個部門，因此他們將根據不準確的源數據進行決策。

為了解決這個問題，採用中央數據管理平台是必要的，整合所有部門，從而確保數據分析的準確性更高，所有部門的任何變化都可以立即訪問。

(5)數據隔離

即使數據乾淨，將其組織和集成在一起，也可能是分析問題。在這種情況下，將數據分成幾組是有幫助的，同時牢記分析正在嘗試實現什麼。這樣，可以分析子群體內的趨勢，這些趨勢可能更有意義並具有更大的價值。當查看可能與整個數據集可能無關的高度具體的趨勢和行為時尤其如此。

數據質量對大數據分析至關重要。許多公司試圖採用分析軟體，但卻沒有考慮到進入系統做什麼。這將導致不準確的推斷和解釋，可能代價昂貴，並且對企業造成損害。一個定義明確，管理良好的資料庫管理平台是使用大數據分析的企業不可或缺的工具。