隨著企業每天產生的數據呈指數級增長，整理TB級信息可能會成為壹個問題，降低分析的效率。如此大的數據集需要更長的時間來正確地過濾和組織。對於處理高帶寬多數據流的公司來說，清晰的業務和分析目標路線有助於減少決策失誤。
為數據建立明確的目標，創建參數，過濾掉無關或不清楚的數據點，這壹點非常重要。這有助於預先篩選數據集，並通過減少噪音使過濾和分類更容易。此外，您可以更專註於度量特定的KPI，以進壹步從流中過濾出正確的數據。
2.簡化和集中數據流
分析套件面臨的另壹個問題是協調來自多個流的不同數據。企業擁有內部、第三方、客戶和其他數據，必須將其視為更大整體的壹部分，而不是孤立地看待。因為不同的源可能使用獨特的格式或不同的樣式，所以保留數據可能會破壞數據洞察力。
在允許多個數據流連接到您的數據分析軟件之前，您的第壹步應該是建立壹個集中數據收集和統壹數據整理的流程。這種集中化使無縫地將數據輸入數據分析工具變得更加容易，同時簡化了用戶查找和操作數據的方法。考慮如何最好地設置數據流，以減少源的數量，並最終生成更統壹的集合。
3.在存儲數據之前對其進行過濾。
無盡的數據引發了質和量的問題。盡管人們需要更多的信息，但當數據被噪音和不相關的點包圍時，它就失去了用處。未刷新的數據集增加了發現見解、正確管理數據庫和以後訪問信息的難度。
在數據倉庫和訪問之前，請考慮使用適當的過程來清理數據以生成幹凈的集合。創建壹個保證數據相關性的階段，同時有效過濾掉不相關的數據。此外，請確保流程盡可能自動化，以減少資源浪費。實現數據分類和預分類功能有助於加快數據過濾過程。
4.建立清晰的數據管理規則
目前，數據出現的最大問題之壹是數據管理。由於許多來源的敏感性——消費者信息、敏感的財務細節等等——誰有權訪問信息的問題正在成為數據管理的核心話題。此外，允許自由訪問數據集和存儲可能會導致操作錯誤和刪除，從而可能導致數據損壞。
建立關於誰有權訪問數據、何時以及如何訪問數據的明確規則非常重要。創建分級權限系統(讀、讀/寫、管理)可以減少錯誤並避免泄漏。此外，以方便訪問不同組的方式對數據進行排序有助於更好地管理數據訪問，而無需為所有團隊成員設置權限。
5.創建動態數據結構
很多時候，存儲的數據會減少到單個數據庫中，這就限制了操作數據的方式。靜態數據結構對於保存數據是有效的，但是在分析和處理數據時卻受到限制。相反，數據管理人員應該更加註意創建更深入的分析結構。
動態數據結構提供了壹種存儲實時數據的方法，並允許用戶更好地連接點。使用三維數據庫，找到快速重塑數據的方法，並創建更多相互關聯的數據島，可以幫助實現更敏捷的商業智能。生成數據庫和結構以簡化數據的訪問和交互，而不是將其隔離。
數據管理和分析領域繼續發展。對於分析團隊來說，創建壹個面向未來的基礎設施，為用戶提供最佳的分析體驗是非常重要的。通過建立最佳的數據分析標準並盡可能多地實踐，企業可以顯著提高其基於數據的決策建議的質量。