什么技能可以帮助我们做大数据？

近年来，越来越多的公司认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，通常比公司处理得更快。问题是，从定义上讲，大数据非常大，因此数据收集中的细微差异或错误可能致重大问题、错误信息和不准确的推断。对于大数据来说，以业务为中心的挑战分析是确保公司制定数据管理策略的唯一途径。然而，有一些技术可以优化你的大数据分析，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，最终会导致业务决策。确保收集的数据与业务兴趣指标相关是很重要的。定义影响公司的数据类型，并分析如何为底线增加价值。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重要步骤。数据质量和分析效率必须保持。

去除脏数据是大数据分析的祸根。这包括不准确、冗余或不完整的客户信息，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有问题的场景。清理数据非常重要，包括丢弃无关数据，只保留高质量、最新、完整和相关数据。人工干预不是理想的例子，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明显的行业，如营销和潜在客户生成，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，包括资源滥用、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。对于任何对大数据分析感兴趣的公司技术和数据清理，应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。

为了最大化数据收入，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。为避免这种可能性，必须建立并严格遵守数据的标准化框架或格式。

如今，大多数企业都有不同的自治部门，所以很多企业都有独立的数据仓库或“孤岛”。这是一个挑战，因为一个部门的客户信息变更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定。为了解决这一问题，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访问任何变更。即使数据干净、有组织、集成，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，记住分析试图实现的目标。

分析子组中的趋势可能更有意义和有价值。当查看高度特定的趋势和行为时，可能与整个数据集无关。数据质量对大型数据分析至关重要。许多公司试图直接使用分析软件，而不考虑系统中的内容。这可能会导致不准确的推断和解释，这可能是一家昂贵而有害的公司。定义良好、管理良好的数据库管理平台是企业进行大数据分析的重要工具。