每个企业都面临的数据准备挑战

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seoexpertshagor
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每个企业都面临的数据准备挑战

Post by seoexpertshagor »

当您想到数据分析时我们会想到分析所必需的技术例如NLP但我们不会过多考虑数据准备在挖掘大数据以获得更多见解时准备数据并不是最令人兴奋的功能,但它仍然是数据分析过程中的关键步骤。 您可能已经猜到,这是数据专家整理和准备数据的阶段。他们必须梳理不同的来源以找到相关事实并准备好进行分析。准备数据是一个人可以做的最重要的功能之一。没有它,企业将使用有缺陷的数据,从而影响业务结果。毕竟(我确信我之前已经提到过这一点),你可以拥有最复杂的数据分析技术,但如果没有准确的数据,你只会产生有缺陷的发现,这会影响决策制定。 然而,尽管它很重要,但一些组织仍在努力应对数据准备挑战。

什么阻碍了数据准备让我们来看看组织在优化数据时面临的一些挑战充分利用数据分析师 数据专家/顾问是组织可以雇用的最昂贵的人员之一。这当然意味着公 斯洛文尼亚电话号码列表 司将通过只给他们分配高端任务来从他们身上创造最大的价值吗?错误的。 许多数据科学家花费大量时间在不同的数据源之间切换。事实上,数据专家花费多达60% 的时间来清理数据和准备数据以供分析。考虑到如果数据分析师专注于更高端的工作,他们的技能和知识可以产生更多的价值,这是一种巨大的资源浪费。人才错配是组织在数据准备阶段面临的最大挑战之一。 忽略上下文 某些缺乏成熟数据分析实践的组织忽视了上下文。发生这种情况是因为 IT 和业务部门的目标不同步。

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IT 分析师花了几个周期来整理完美的数据集却发现它缺乏相关的上下文因此变得毫无用处合并上下文是数据准备中的一个挑战,因为它需要不同部门或业务单元之间的协作。解决这一特殊挑战需要调动资源和不同专业人士的专业知识,为实现共同目标而共同努力。这并非不可能实现,但需要时间来解决,因为需要说服不同的利益相关者相信分析的价值。 发现数据质量问题 然而,对于任何组织而言,最大的挑战之一是发现并修复数据质量问题。数据质量由一致性、一致性、相关性和完整性的水平决定。这一挑战可归因于组织必须定期处理的巨大数据量。鉴于大多数组织都在处理数 PB 的数据,发现质量问题成为一个巨大的挑战——尤其是在没有合适设备的情况下。
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