随着数据分析在大多数公司的日常运营中发挥核心作用，管理组织创建的海量数据流比以往任何时候都更加重要。有效的商业智能是清理，正确存储和易于查找的数据的产物。
为分析创建更好的数据的第一步始于以正确的方式管理数据。建立明确的规则并遵循它们可以帮助简化分析过程，提供更好的决策建议，并简化处理数据的过程。厦门艾科思数据分析师建议您从实施这五个规则开始，更有效地管理数据。
1.在开始之前建立明确的分析目标
随着企业每天产生的数据量呈指数级增长，对TB级信息进行排序可能会成为问题并降低分析效率。如此大的数据集需要更长的时间来过滤和正确组织。对于处理具有高带宽的多个流数据的公司而言，对业务和分析目标有清晰的路线可以帮助减少决策失误。
为数据建立明确的目标并创建过滤掉不相关或不明晰的数据点的参数非常重要。这有助于预筛选数据集，并通过减少噪声使过滤和分类更容易。此外，您可以更专注于测量特定KPI，以进一步从流中过滤出正确的数据。
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。企业具有内部，第三方，客户和其他数据，必须将其视为更大整体的一部分，而不是孤立地查看。因为不同的来源可能使用独特的格式或不同的样式，因此保留数据可能会损害数据洞察力。
在允许多个数据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集中收集数据并统一整理数据的流程。这种集中化使得将数据无缝地输入数据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数量，最终生成更多统一集。
3.在存储之前过滤您的数据
无穷无尽的数据引发了对质量和数量的质疑。虽然有更多的信息是可取的，但当数据被噪声和不相关的点包围时，数据就失去了它的用处。未刷新的数据集使得以后发现洞察、正确管理数据库和访问信息变得更加困难。
在数据仓库和访问之前，请考虑使用适当的流程来清理数据以生成干净的集合。创建确保数据相关性的阶段，同时有效地过滤掉不相关的数据。此外，请确保流程尽可能自动化，以减少资源浪费。实现数据分类和预分类等功能有助于加快数据过滤过程。
4.建立明确的数据管理规则
目前数据最大新兴问题之一是数据管理。由于许多来源的敏感性 - 消费者信息，敏感的财务细节等等 - 关于谁有权访问信息的问题正成为数据管理的核心话题。此外，允许自由访问数据集和存储可能会导致操作错误和删除，这可能会造成数据破坏。
关于谁有权限访问数据，何时以及如何访问数据，建立清晰明确的规则至关重要。创建分层权限系统（读取，读取/写入，管理）可以减少错误和避免泄露。此外，以便于访问不同组的方式对数据进行排序有助于更好地管理数据访问，而无需为所有团队成员设置权限。
5.创建动态数据结构
很多时候，存储数据会减少到单个数据库，从而限制了操作数据的方式。静态数据结构对于保存数据是有效的，但在分析和处理数据时它们是有限的。相反，数据管理者应更加重视创建更深入分析的结构。
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，以及创建更多相互关联的数据孤岛，可以帮助实现更敏捷的商业智能。生成数据库和结构，以简化访问和与数据交互，而不是隔离它。
数据管理和分析领域不断发展。对于分析团队而言，创建面向未来的基础架构并为用户提供最佳分析体验至关重要。通过建立最佳数据分析规范并尽可能地实践，让企业可以显着提高其依靠数据产生的决策建议的质量。
