데이터 수집은 궁극적으로 비즈니스 의사 결정을 내리는 이벤트 체인의 첫 번째 단계입니다. 수집한 데이터와 비즈니스 관심 지표 간의 상관 관계를 보장하는 것이 중요합니다.
기업에 영향을 미치는 데이터 유형을 정의하고 가치 증가 방법을 분석합니다. 기본적으로 고객 행동과 이를 기업의 비즈니스에 어떻게 적용할 것인지 고려한 다음 이 데이터를 사용하여 분석합니다.
데이터 저장 및 관리는 데이터 분석에서 중요한 단계입니다. 따라서 데이터 품질 및 분석 효율성을 유지해야 합니다.
(2) 쓰레기 데이터 정리
쓰레기 데이터는 빅 데이터 분석의 화근이다. 여기에는 알고리즘이 심각하게 손상되어 분석 결과가 좋지 않을 수 있는 부정확하거나 중복되거나 불완전한 고객 정보가 포함됩니다. 스팸 데이터를 기반으로 한 결정은 문제를 일으킬 수 있다.
데이터를 정리하는 것은 매우 중요합니다. 여기에는 관련이 없는 데이터를 버리고 고품질 데이터만 유지하는 작업이 포함됩니다. 현재, 완전한 관련 데이터를 얻기 위해 수동 개입은 이상적인 모델이 아니며, 지속할 수 없고 주관적인 영향을 받기 때문에 데이터베이스 자체를 정리해야 한다. 이러한 유형의 데이터는 고객 정보를 변경하거나 데이터 웨어하우스에 저장하면 데이터 세트가 손상될 수 있는 등 시간에 따른 변화를 포함하여 다양한 방식으로 시스템에 침투합니다. 스팸 데이터는 마케팅 및 잠재 고객 생산과 같은 산업에 큰 영향을 미칠 수 있지만 장애 정보를 기반으로 한 비즈니스 의사 결정을 통해 재무 및 고객 관계도 악영향을 받을 수 있습니다. 그 결과도 광범위하다. 자원 횡령, 시간과 정력 낭비를 포함한다.
스팸데이터 문제에 대한 해결책은 시스템에 들어오는 데이터를 깨끗하게 통제하는 것이다. 특히, 무료, 완전하고 정확한 정보를 반복한다. 현재 디버깅 기술 및 데이터 정리를 전문으로 하는 애플리케이션 및 기업은 빅 데이터 분석에 관심이 있는 모든 회사를 조사할 수 있습니다. 데이터 청소는 마케팅 담당자의 최우선 과제입니다. 데이터 품질이 좋지 않은 연쇄 효과로 인해 기업의 비용이 크게 증가할 수 있기 때문입니다.
최대한의 데이터를 얻기 위해서는 비즈니스 의사 결정 및 마케팅 전략을 정확하게 점검할 수 있을 만큼 품질이 충분한지 확인하는 데 시간을 할애해야 합니다.
(3) 표준화된 데이터 세트
대부분의 비즈니스 경우 데이터는 다양한 소스와 형식에서 가져옵니다. 이러한 불일치는 잘못된 분석 결과가 되어 통계적 추론 결과가 크게 왜곡될 수 있습니다. 이러한 가능성을 피하려면 데이터의 표준화된 프레임워크 또는 형식을 결정하고 엄격하게 준수해야 합니다.
(4) 데이터 통합
현재 대부분의 기업들이 서로 다른 자치부문을 형성하고 있기 때문에 많은 기업들이 고립된 데이터 웨어하우스나 데이터를 가지고 있습니까? 섬? 。 이는 한 부서의 고객 정보 변경 사항이 다른 부서로 이전되지 않아 부정확한 소스 데이터를 기준으로 의사 결정을 내리게 되기 때문에 어려운 일입니다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 데이터 분석의 정확성을 높이고 모든 부서의 변경 사항을 즉시 액세스할 수 있도록 모든 부서를 통합하는 중앙 데이터 관리 플랫폼을 채택해야 합니다.
(5) 데이터 격리
데이터가 깨끗하더라도 구성 및 통합은 분석 문제일 수 있습니다. 이 경우 데이터를 그룹으로 나누는 것이 유용하며 분석이 달성해야 할 목적을 기억해야 합니다. 이렇게 하면 하위 그룹 내부의 추세를 분석할 수 있어 더 의미 있고 가치가 있을 수 있습니다. 특히 전체 데이터 세트와 무관할 수 있는 고도의 특정 추세와 동작을 관찰할 때 더욱 그렇습니다.
데이터 품질은 큰 데이터 분석에 매우 중요합니다. 많은 회사들이 분석 소프트웨어를 채택하려고 시도하지만, 시스템에 들어가서 무엇을 할 것인지는 고려하지 않았다. 이로 인해 추론과 해석이 정확하지 않아 비용이 많이 들고 기업에 손해를 끼칠 수 있다. 큰 데이터 분석을 사용하는 기업에게는 잘 정의되고 잘 관리되는 데이터베이스 관리 플랫폼이 필수적입니다.