做大数据分析时，这几个技巧可以带来帮助

如今数据已成为众多企业的命脉。随着监控与测量无处不在数据洪流滚滚而来但速度往往超出企业的处理能力。大数据的一大挑战在于微小误差也可能被放大引发严重误判。要以业务为中心做好大数据分析根本在于制定扎实的数据管理策略。以下几点技术建议有助于优化分析并减少数据“噪音”优化数据收集这是决策链条的起点。必须确保所收集数据与业务核心指标紧密相关明确哪些数据能为业务增值并围绕客户行为针对性收集。清理脏数据脏数据不准确、冗余、过时是分析的最大祸害。清理工作需由系统自动执行而非依赖人工。一旦数据污染了营销、财务等环节资源浪费随之而来因此入口控制至关重要。标准化数据集数据往往来源多样、格式各异。为避免分析失真必须建立统一的标准化框架并严格遵守。数据集成部门“数据孤岛”会导致信息不同步。建立中央数据管理平台使任何变更即时共享确保各部门决策基于同一版本的事实。数据隔离分析在数据干净集成后可按业务目标进行分组分析聚焦特定子集趋势往往比整体分析更有价值。总之数据质量是分析的基石。盲目套用分析工具而忽视数据源质量注定事倍功半。一个完善的数据管理平台是企业真正用好大数据的前提。