博客分析在大多数公司的日常运营中扮演着中心角色，管理组织创建的海量数据流比以往任何时候都更加重要。有效的商业智能是经过清理、正确存储并易于查找的数据的产物。当您的组织在没有适当的管理程序的情况下使用原始数据时，您的结果会受到影响。为分析创建更好的数据的第一步是以正确的方式管理数据。建立清晰的协议并遵循它们可以帮助简化分析过程，提供更好的见解，并简化处理数据的过程。您可以从实现这五条规则开始，以更有效地管理数据。1在开始之前建立明确的分析目标随着组织每天产生的数据量呈指数级增长，对万亿字节的信息进行排序可能会变得有问题，并降低分析的效率。如此大的数据集需要更长的时间来清理和正确组织。对于处理具有大量带宽的多个流的公司来说，对业务和分析目标有一个清晰的视线有助于减少流入并优先处理相关数据。重要的是要为数据建立明确的目标，并创建过滤掉不相关或不清楚的数据点的参数。这有助于预先筛选数据集，并通过减少白噪声使清理和排序更容易。此外，您可以更专注于度量特定的kpi，以进一步从流中筛选出正确的数据。2简化和集中数据流分析套件面临的另一个问题是协调来自多个流的不同数据。组织拥有内部、第三方、客户和其他数据，这些数据必须作为一个更大整体的一部分来考虑，而不是孤立地查看。保持数据原样可能会损害见解，因为不同的来源可能使用不同的格式或不同的样式。在允许多个流连接到您的数据分析软件之前，您的第一步应该是建立一个更集中地收集数据并将其统一的过程。这种集中化使得将数据无缝地输入分析工具变得更加容易，同时也简化了用户查找和操作数据的方法。考虑如何最好地设置数据流，以减少源的数量，最终生成更统一的集。三。在仓储之前清理数据源源不断的数据提出了质量和数量的问题。虽然拥有更多的信息是可取的，但是当数据被噪音和不相关的点包围时，它就失去了它的用处。未经筛选的数据集使发现细节、正确管理数据库和以后访问信息变得更加困难。在担心数据仓库和访问之前，先考虑一下清理数据以生成干净集的过程。创建阶段，确保考虑数据相关性，同时有效地过滤掉不相关的数据。此外，确保流程尽可能自动化，以减少资源浪费。实现数据分类和预排序等功能有助于加快清理过程。4建立清晰的数据管理协议数据管理面临的最大新问题之一是数据治理。由于许多来源的消费者信息都是敏感的，敏感的财务细节等等，关于谁有权获得信息的关注正成为数据管理中的一个中心话题。此外，允许对数据集和存储的自由访问可能会导致操作、错误和删除，这可能会造成损害。对于谁可以访问数据、何时访问以及如何访问数据，建立明确的规则是至关重要的。创建分层权限系统（读、读/写、管理）有助于减少错误和危险。此外，以便于访问不同组的方式对数据进行排序可以帮助更好地管理数据访问，而无需对所有团队成员进行自由约束。5创建动态数据结构很多时候，存储数据被简化为一个数据库，从而限制了对数据的操作。静态数据结构对于保存数据是有效的，但是在分析和处理数据时它们是有限制的。相反，数据管理者应该更加重视创建鼓励深入分析的结构。动态数据结构提供了一种存储实时数据的方法，允许用户更好地连接点。使用三维数据库，找到快速重塑数据的方法，并创建更多相互连接的数据仓库，这些都有助于实现更灵活的商业智能。生成简化访问和与数据交互而不是孤立数据的数据库和结构。数据管理和分析领域在不断发展。对于分析团队来说，创建经得起未来考验并为用户提供最佳见解的基础设施至关重要。通过建立最佳实践并尽可能密切地遵循这些实践，组织可以显著提高其数据产生的见解的质量。标签：最佳实践|大数据|数据治理|数据准备