现在，数据已经成为一一些企业的“天空”。近年来，越来越多的公司已经认识到数据分析的价值，并开始投身于大数据时代。事实上，现在一切片正在被监控和测量，产生大量数据流，通常比公司所能处理的要快。问题是大数据的定义非常大，所以数据收集中细微的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一一目标的唯一一方法，即确保公司制定数据管理战略。但是，有一技术可以优化您的大数据分析并最大限度地降低可能渗透到这些大数据集的“噪音”。
以下是一一些技术提示供参考:优化数据收集和数据收集是活动链的步骤一最终将导致业务决策。确保收集的数据与商业利益指标相关是很重要的。定义影响公司和分析如何增加利润的数据类型。本质上，考虑客户行为及其与您企业的关系，然后将这些数据用于分析。存储和管理数据是一数据中的重要步骤分析。必须保持数据质量和分析效率。
移除脏数据是大数据的诅咒分析。这包括不准确、冗余或不完整的客户信息，这可能会对算法造成严重损害，并导致较差的分析。基于脏数据的决策是一有问题的场景。清理数据至关重要，包括丢弃不相关的数据，仅保留高质量、最新、完整和相关的数据。手动干预不是一一个理想的例子，而且是不可持续的和主观的，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孤岛中，这可能会损坏数据集。脏数据可能会影响市场营销等明显的行业和潜在的客户生成，但基于错误信息的商业决策也可能对金融和客户关系产生不利影响。后果是普遍的，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、完整和准确的信息。一一些应用程序程序和公司专门从事反调试技术和数据清理。这些方法应针对任何公司对大数据感兴趣的人分析。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将大大降低企业成本。
为了从数据中获得最大收益，必须花时间确保质量足以为决策和营销政策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。这些不正确的一结果可能会转换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，必须建立并严格遵守标准化的数据框架或格式。