如何處理數據發(fā)現

就其本質而言，數據發(fā)現是冗長、麻煩和令人困惑的。隨著數據從四面八方涌入，業(yè)務目標不斷被調整，員工不知道從哪里開始，評估數據和各種數據組合的價值，然后試圖從數據中提取洞察力可能是一項艱巨的任務。

業(yè)務分析提供商Microstrategy將數據發(fā)現定義為:“收集和分析來自各種來源的數據，以洞察隱藏的模式和趨勢。”通過數據發(fā)現過程，按照一系列步驟收集、組合和分析數據。我們的目標是讓雜亂分散的數據變得干凈、易懂、用戶友好。”

為了從所有類型的數據中最大化價值，組織必須進行數據發(fā)現。

以下是組織可以采取的一些步驟，使數據發(fā)現更容易，對公司更有價值。

數據就像金或銀一樣，是嵌在泥土和巖石里的。你必須刪除不相關的內容，以獲得相關的內容。除非您知道您的公司使用的是干凈準確的數據，否則您無法保證數據的業(yè)務價值。

在數據進入公司的每一點上都應該有標準流程，以確保數據來自經過審查的來源，并且符合公司治理標準。必須識別和消除錯誤和重復的數據。在其他情況下，必須規(guī)范化數據，以便將引用同一數據項的不同數據名稱標準化為單個數據名稱。如果使用第三方數據源獲取數據，也應該審查其數據清理技術。

幸運的是，可以使用數據清理工具和自動化來執(zhí)行許多這些數據清理任務。通常很難證明投資于這些工具的投資回報率，但是就像公司安全一樣，它們是一項必要的投資，可以防止從糟糕的數據得出錯誤的業(yè)務決策。

就像昨天的新聞一樣，數據的時代很快。操作流程應該定期刷新數據，無論這些間隔是實時的、每天的、每周的還是每月的。業(yè)務單位的數據相關性需求變化非?？?，以至于今天有用的數據可能在6個月后就不再有用了。為了避免存儲和繼續(xù)處理不再相關的數據，IT部門應該至少每年與業(yè)務單位會面，以確定哪些數據仍然相關，哪些數據不再需要保留。這有助于降低存儲的數據量以及存儲成本。

有一個機器學習,人工智能數據處理的一個子集,隱藏模式human-developed算法的數據或觀察可能小姐,這使得你的數據發(fā)現過程更加強大的,因為它擴大領域的數據你想找到的見解。

有大量以照片、視頻和紙質文檔的形式存在的、暗藏的、非結構化的數據被儲存在公司的儲藏室和壁櫥里。作為數字化努力的一部分，公司應該審查這些暗數據，并決定哪些應該數字化并鏈接到數據存儲庫中，哪些應該丟棄。