现在，数据已经成为一些企业的“天空”。近年来，越来越多的公司意识到数据分析的价值，开始投身于大数据时代。事实上，现在一切都在被监控和测量，产生了大量的数据流，这些数据流通常比公司能够处理的更快。问题是，根据定义，大数据非常大，因此数据收集中的细微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，以业务为中心的挑战分析是实现这一目标的唯一途径，即确保公司制定数据管理战略。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透到这些大数据集中的“噪音”。
这里有一些技术提示供参考:优化数据收集和数据收集是事件链的第一步，最终将导致业务决策。确保收集的数据与业务兴趣指标相关非常重要。定义影响公司的数据类型，分析如何为底线增值。
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重要步骤。必须保持数据质量和分析效率。
清除脏数据是大数据分析的克星。这包括不准确、冗余或不完整的客户信息，可能会严重破坏算法，导致分析结果不佳。基于脏数据的决策是一个有问题的场景。清理数据非常重要，包括丢弃不相关的数据，只保留高质量、最新、完整和相关的数据。
人工干预不是一个理想的例子，它是不可持续的和主观的，所以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中，包括与时间相关的传输，例如更改客户信息或存储在数据岛中，这可能会损坏数据集。肮脏的数据可能会影响营销和潜在客户生成等明显的行业，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。后果是广泛的，包括滥用资源、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，重复自由、完整、准确的信息。一些应用程序和公司专门从事调试技术和数据清理。这些方法应该针对任何对大数据分析感兴趣的公司。数据卫生是营销人员的首要任务，因为数据质量差的连锁效应会大大降低企业的成本。
为了从数据中获得最大收益，有必要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。这些不一致可能会变成不正确的分析结果，这可能会极大地扭曲统计推断。为了避免这种可能性，我们必须建立并严格遵守数据的标准化框架或格式。
如今，大多数企业都有不同的自治部门，因此许多企业都有独立的数据仓库或“孤岛”。这是一个挑战，因为客户信息从一个部门的变化不会转移到另一个部门，所以他们会根据不准确的源数据做出决策。
为了解决这个问题，中央数据管理平台需要整合所有部门，以确保数据分析的准确性，因为所有部门都可以立即访问任何更改。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，对数据进行分组，并记住分析试图实现的目标是有帮助的。
通过这种方式，可以分析子组中的趋势，这可能更有意义和价值。当观察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。数据质量对于大规模数据分析非常重要。
许多公司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，这可能是昂贵的，对公司有害的。一个定义良好、管理良好的数据库管理平台是企业分析大数据必不可少的工具。
