隨著企業每天產生的數據量呈指數級增長，對TB級信息進行排序可能會成為問題並降低分析效率。如此大的數據集需要更長的時間來過濾和正確組織。對於處理具有高帶寬的多個流數據的公司而言，對業務和分析目標有清晰的路線可以幫助減少決策失誤。
為數據建立明確的目標並創建過濾掉不相關或不明晰的數據點的參數非常重要。這有助於預篩選數據集，並通過減少噪聲使過濾和分類更容易。此外，您可以更專註於測量特定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。企業具有內部，第三方，客戶和其他數據，必須將其視為更大整體的壹部分，而不是孤立地查看。因為不同的來源可能使用獨特的格式或不同的樣式，因此保留數據可能會損害數據洞察力。
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收集數據並統壹整理數據的流程。這種集中化使得將數據無縫地輸入數據分析工具變得更加容易，同時也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數量，最終生成更多統壹集。
3.在存儲之前過濾您的數據
無窮無盡的數據引發了對質量和數量的質疑。雖然有更多的信息是可取的，但當數據被噪聲和不相關的點包圍時，數據就失去了它的用處。未刷新的數據集使得以後發現洞察、正確管理數據庫和訪問信息變得更加困難。
在數據倉庫和訪問之前，請考慮使用適當的流程來清理數據以生成幹凈的集合。創建確保數據相關性的階段，同時有效地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等功能有助於加快數據過濾過程。
4.建立明確的數據管理規則
目前數據最大新興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 - 關於誰有權訪問信息的問題正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，這可能會造成數據破壞。
關於誰有權限訪問數據，何時以及如何訪問數據，建立清晰明確的規則至關重要。創建分層權限系統（讀取，讀取/寫入，管理）可以減少錯誤和避免泄露。此外，以便於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，存儲數據會減少到單個數據庫，從而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，但在分析和處理數據時它們是有限的。相反，數據管理者應更加重視創建更深入分析的結構。
動態數據結構提供了壹種存儲實時數據的方法，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，以及創建更多相互關聯的數據孤島，可以幫助實現更敏捷的商業智能。生成數據庫和結構，以簡化訪問和與數據交互，而不是隔離它。
數據管理和分析領域不斷發展。對於分析團隊而言，創建面向未來的基礎架構並為用戶提供最佳分析體驗至關重要。通過建立最佳數據分析規範並盡可能地實踐，讓企業可以顯著提高其依靠數據產生的決策建議的質量。