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如果企業沒有為獲得**性能而預先準備數據，那將不會更好地為那些消耗數據的用戶提供服務。實際上，不良的數據準備是導致大數據項目失敗的主要原因，而管理此類項目的人負擔不起，只是出于這個原因，對于企業來說，擁有大數據準備策略和方法并如實執行是至關重要的。



　　數據準備策略應包含以下元素：

　1.對當前和將來的業務問題有透徹的了解，期望數據能為企業帶來答案。



　　了解要應用大數據分析的業務領域可以為數據建立業務環境，并有助于制定數據收集和執行策略。此階段的目標是確定企業中哪些數據與關鍵業務問題相關，哪些無關。企業還可以隨著業務需求的變化擴展業務問題和要查找的數據，但是一開始**還是密切關注數據。



“染指”大數據，當下哪些因素影響大數據準備策略？


　2.數據集中化。



　 數據必須規范化以便一致，并且企業中的每個人都使用相同的數據。因此，即使可以選擇針對特定業務領域填充此主數據的不同子集，也必須將所有分析數據存儲在IT維護的集中式存儲庫中。



　3.標識必須饋入中央分析信息存儲庫的數據源。



　　一旦確定了業務案例和問題，就應確定可用于匯總回答業務中緊迫問題的數據集和源。這些數據源可以來自企業內部或外部。



　4.識別可能相關的未來數據源。



　　同時，現在開始識別將來業務可能需要的其他數據集或源還為時過早。這些數據源最初不會準備數據，但是它們的標識將為將來的數據準備提供一個路線圖。



　　5.定義的數據準備方法。



　　有三個基本步驟可將干凈數據移入中央數據存儲庫。首先，從數據源中提取數據。然后，將其轉換為與其要到達的數據目標兼容的格式。**，將其加載到目標存儲庫中。重要的部分是轉型。如果相同的數據字段將流入新的目的地，但該目的地的格式不同于原始目的地，則必須將數據轉換為新格式，以便數據正常工作并在目的地中保持一致。如果人工完成，這是一個繁瑣的步驟，因此需要自動化工具。



　 6.選擇**的數據準備工具。市場上有許多數據準備工具，因此建議企業嘗試使用它們，并與提供強大支持和培訓的供應商合作。目標應該是準備數據以使其具有**質量，并選擇易于使用的工具，并提供自動執行數據準備步驟的工具。



“染指”大數據，當下哪些因素影響大數據準備策略？


哪些因素影響大數據準備策略.三網客大數據平臺表示大數據的價值當然可以通過將不同數據流中所獲得的分析見解相結合的方式獲取。所有的數據是如何被存儲的、相關的分析見解又是如何被推導得出的、以及是從何處派生出的相關見解等因素都對最終總的回報有著重大的影響。

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