会从各种来源和软件

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它也会失去其质量。 要提高数据质量，首先要定义关键数据元素，即对业务运行方式至关重要的数据。 接下来，与您的主题专家 合作查找部门关键数据。然后，创建适合您公司规模和目标的数据管理规则。 从新的分析和数据中获取价值 数据管理的最终目标是深入了解您的业务和客户。这些数据可以帮助您解决问题、揭示趋势并利用真实信息而不是直觉做出决策。 但存在许多挑战，可能导致数据驱动的洞察力无法实现。大多数企业接收的数据量很大，如果没有清晰的结构，就很难获得有意义的见解。可用数据洞察的一些最大障碍包括。

缺乏数据分析专家 工具选择 访问挑战 整合来自不同工具的数据 视频和电子邮件等数据类 意大利电报号码数据 型很难分析 但根据 年 研究，超过 的企业正在投入资源，通过明确的数据策略来解决这些问题。比 年增加了 。 当您部署系统时，请务必考虑不同类型的分析。例如，描述性分析可以帮助您的团队查看数据中的历史模式。 但它无法告诉您为什么会发生这些模式。诊断分析可以帮助您找出这些变化背后的原因，而预测分析可以帮助您估计未来的变化。最后，规范性分析可以帮助您确定下一步行动。 这一系列方法可以帮助您有效地使用数据来实现业务目标。 集成不同的数据库 一般公司（包括 和 ）获取数据。 这就是为什么软件集成是您的公司可能面临的最大数据挑战之一。并非所有数据都是相似的。因此，将。



数据从一种工具集成到另一种工具听起来可能很简单，但事实并非如此。 您的每个应用程序都有一个具有特定特征的数据库，并且并不总是与其他应用程序本地连接。 例如，假设您正在集成来自两个不同电子邮件营销平台的数据。您可能认为数据会相似，因为这些工具执行相同的业务功能。 但提取数据、维护其完整性以及将数据转移到新系统的过程可能会产生一系列不同的问题。 数据集成问题不仅仅涉及数据量。格式问题、质量差的数据和重复都会使这个过程变得复杂。 但要全面了解数据，您需要统一软件堆栈。 集成可以根据需要而变得复杂。