现在，数据已经成为一些企业的“天空”。近年来，越来越多的公司认识到了数据分析的价值，并开始投身于大数据时代。事实上，现在一切都在被监视和测量，创造了大量的数据流，通常比公司能够处理的更快。问题是，从定义上讲，大数据很大，所以数据收集中的细微差异或错误可能导致重大问题、错误信息和不准确的推断。对于大数据而言，以业务为中心的挑战分析是实现这一目标的途径，即确保公司制定数据管理战略。然而，有一些技术可以优化您的大数据分析，并小化可能渗透到这些大数据集的“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步，这终会导致业务决策。重要的是要确保收集的数据与业务兴趣指标相关。定义影响公司的数据类型，并分析如何为底线增加价值。从本质上讲，考虑客户行为及其与您的业务的关系，然后使用这些数据进行分析。存储和管理数据是数据分析中的一个重要步骤。必须保持数据质量和分析效率。

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，这些信息可能会对算法造成严重损害，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。清理数据至关重要，包括丢弃无关数据，只保留高质量、新、完整和相关的数据。人工干预不是一个理想的范例，是不可持续和主观的，因此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市场营销和潜在客户生成等明显行业，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。其后果很普遍，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，重复免费、完整和准确的信息。一些应用程序和公司专门从事反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。

为了使数据方面的收入化，必须花费时间来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。这些不一致可能转化为不正确的分析结果，这可能极大地扭曲统计推断。为了避免这种可能性，必须建立并严格遵守数据的标准化框架或格式。

现在，大多数企业都有不同的自治部门，所以许多企业都有独立的数据仓库或“孤岛”。这是一个挑战，因为来自一个部门的客户信息变更不会转移到另一个部门，因此他们将根据不准确的源数据做出决策。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，将数据分组是有帮助的，记住分析试图实现的目标。

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。当查看可能与整个数据集无关的高度特定的趋势和行为时，这一点尤其正确。数据质量对于大型数据分析至关重要。许多公司尝试直接使用分析软件，而不考虑系统中的内容。这会导致不准确的推断和解释，这可能是昂贵的和有害的公司。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必不可少的工具。