如何制定企业数据分析管理规范

随着企业每天产生的数据呈指数级增长，整理TB级信息可能会成为一个问题，降低分析的效率。如此大的数据集需要更长的时间来正确地过滤和组织。对于处理高带宽多数据流的公司来说，清晰的业务和分析目标路线有助于减少决策失误。

为数据建立明确的目标，创建参数，过滤掉无关或不清楚的数据点，这一点非常重要。这有助于预先筛选数据集，并通过减少噪音使过滤和分类更容易。此外，您可以更专注于度量特定的KPI，以进一步从流中过滤出正确的数据。

2.简化和集中数据流

分析套件面临的另一个问题是协调来自多个流的不同数据。企业拥有内部、第三方、客户和其他数据，必须将其视为更大整体的一部分，而不是孤立地看待。因为不同的源可能使用独特的格式或不同的样式，所以保留数据可能会破坏数据洞察力。

在允许多个数据流连接到您的数据分析软件之前，您的第一步应该是建立一个集中数据收集和统一数据整理的流程。这种集中化使无缝地将数据输入数据分析工具变得更加容易，同时简化了用户查找和操作数据的方法。考虑如何最好地设置数据流，以减少源的数量，并最终生成更统一的集合。

3.在存储数据之前对其进行过滤。

无尽的数据引发了质和量的问题。尽管人们需要更多的信息，但当数据被噪音和不相关的点包围时，它就失去了用处。未刷新的数据集增加了发现见解、正确管理数据库和以后访问信息的难度。

在数据仓库和访问之前，请考虑使用适当的过程来清理数据以生成干净的集合。创建一个保证数据相关性的阶段，同时有效过滤掉不相关的数据。此外，请确保流程尽可能自动化，以减少资源浪费。实现数据分类和预分类功能有助于加快数据过滤过程。

4.建立清晰的数据管理规则

目前，数据出现的最大问题之一是数据管理。由于许多来源的敏感性——消费者信息、敏感的财务细节等等——谁有权访问信息的问题正在成为数据管理的核心话题。此外，允许自由访问数据集和存储可能会导致操作错误和删除，从而可能导致数据损坏。

建立关于谁有权访问数据、何时以及如何访问数据的明确规则非常重要。创建分级权限系统(读、读/写、管理)可以减少错误并避免泄漏。此外，以方便访问不同组的方式对数据进行排序有助于更好地管理数据访问，而无需为所有团队成员设置权限。

5.创建动态数据结构

很多时候，存储的数据会减少到单个数据库中，这就限制了操作数据的方式。静态数据结构对于保存数据是有效的，但是在分析和处理数据时却受到限制。相反，数据管理人员应该更加注意创建更深入的分析结构。

动态数据结构提供了一种存储实时数据的方法，并允许用户更好地连接点。使用三维数据库，找到快速重塑数据的方法，并创建更多相互关联的数据岛，可以帮助实现更敏捷的商业智能。生成数据库和结构以简化数据的访问和交互，而不是将其隔离。

数据管理和分析领域继续发展。对于分析团队来说，创建一个面向未来的基础设施，为用户提供最佳的分析体验是非常重要的。通过建立最佳的数据分析标准并尽可能多地实践，企业可以显著提高其基于数据的决策建议的质量。