現在，數據已經成為一些企業的天空。近年來，越來越多的公司認識到數據分析的價值，并開始致力于大數據時代。事實上，現在一切都被監控和測量，創建了大量的數據流，通常比公司處理得更快。問題是，從定義上講，大數據非常大，因此數據收集中的細微差異或錯誤可能導致重大問題、錯誤信息和不準確的推斷。對于大數據來說，以業務為中心的挑戰分析是實現這一目標的途徑，即確保公司制定數據管理策略。然而，有一些技術可以優化您的大數據分析，并減少可能滲透到這些大數據集中的噪音。

這里有一些技術提示供參考：優化數據收集和數據收集是事件鏈的步驟，這最終將導致業務決策。確保收集到的數據與業務興趣指標相關是很重要的。定義影響公司的數據類型，并分析如何增加底線的價值。本質上，考慮客戶行為及其與您業務的關系，然后使用這些數據進行分析。存儲和管理數據是數據分析的一個重要步驟。必須保持數據質量和分析效率。

去除臟數據是大數據分析的禍根。這包括不準確、冗余或不完整的客戶信息，可能會對算法造成嚴重損害，導致分析結果不佳。基于臟數據的決策是一個有問題的場景。清理數據非常重要，包括丟棄無關數據，只保留高質量、新的、完整的和相關數據。人工干預不是理想的例子，而是不可持續和主觀的，因此數據庫本身需要清理。這類數據以各種方式滲透到系統中，包括與時間相關的傳輸，如更改客戶信息或存儲在數據島中，這可能會損壞數據集。臟數據可能會影響明顯的行業，如營銷和潛在客戶生成，但基于錯誤信息的業務決策也會對財務和客戶關系產生不利影響。其后果很常見，包括濫用資源、優先事項和時間。這個臟數據問題的答案是控制措施，以確保進入系統的數據是干凈的。

具體來說，重復免費、完整、準確的信息。一些應用程序和公司專門從事反調試技術和數據清理，應針對任何對大數據分析感興趣的公司。數據衛生是營銷人員的首要任務，因為數據質量差的連鎖效應會大大降低企業的成本。

為了實現數據收入，我們必須花時間確保質量足以為決策和營銷策略提供準確的業務視圖。在大多數業務案例中，標準化數據集來自不同的源和格式。這些不一致性可能會轉化為不正確的分析結果，這可能會極大地扭曲統計推斷。為避免這種可能性，必須建立并嚴格遵守數據的標準化框架或格式。

現在，大多數企業都有不同的自治部門，所以許多企業都有獨立的數據倉庫或孤島。這是一個挑戰，因為來自一個部門的客戶信息變更不會轉移到另一個部門，所以他們會根據不準確的源數據做出決定。為了解決這個問題，中央數據管理平臺需要整合各部門，以確保數據分析的準確性，因為所有部門都可以立即訪問任何變化。即使數據是干凈的、有組織的和集成的，數據隔離也可能是一個分析問題。在這種情況下，數據分組是有幫助的，記住試圖實現分析的目標。

這樣就可以分析子組中的趨勢，這可能更有意義和有價值。當查看可能與整個數據集無關的高度特定的趨勢和行為時，這尤其正確。數據質量對大型數據分析至關重要。許多公司試圖直接使用分析軟件，而不考慮系統中的內容。這可能會導致不準確的推斷和解釋，這可能是一家昂貴和有害的公司。定義良好、管理良好的數據庫管理平臺是企業進行大數據分析的重要工具。