如何处理数据发现

就其本质而言，数据发现是冗长、麻烦和令人困惑的。随着数据从四面八方涌入，业务目标不断被调整，员工不知道从哪里开始，评估数据和各种数据组合的价值，然后试图从数据中提取洞察力可能是一项艰巨的任务。

业务分析提供商Microstrategy将数据发现定义为:“收集和分析来自各种来源的数据，以洞察隐藏的模式和趋势。”通过数据发现过程，按照一系列步骤收集、组合和分析数据。我们的目标是让杂乱分散的数据变得干净、易懂、用户友好。”

为了从所有类型的数据中最大化价值，组织必须进行数据发现。

以下是组织可以采取的一些步骤，使数据发现更容易，对公司更有价值。

数据就像金或银一样，是嵌在泥土和岩石里的。你必须删除不相关的内容，以获得相关的内容。除非您知道您的公司使用的是干净准确的数据，否则您无法保证数据的业务价值。

在数据进入公司的每一点上都应该有标准流程，以确保数据来自经过审查的来源，并且符合公司治理标准。必须识别和消除错误和重复的数据。在其他情况下，必须规范化数据，以便将引用同一数据项的不同数据名称标准化为单个数据名称。如果使用第三方数据源获取数据，也应该审查其数据清理技术。

幸运的是，可以使用数据清理工具和自动化来执行许多这些数据清理任务。通常很难证明投资于这些工具的投资回报率，但是就像公司安全一样，它们是一项必要的投资，可以防止从糟糕的数据得出错误的业务决策。

就像昨天的新闻一样，数据的时代很快。操作流程应该定期刷新数据，无论这些间隔是实时的、每天的、每周的还是每月的。业务单位的数据相关性需求变化非常快，以至于今天有用的数据可能在6个月后就不再有用了。为了避免存储和继续处理不再相关的数据，IT部门应该至少每年与业务单位会面，以确定哪些数据仍然相关，哪些数据不再需要保留。这有助于降低存储的数据量以及存储成本。

有一个机器学习,人工智能数据处理的一个子集,隐藏模式human-developed算法的数据或观察可能小姐,这使得你的数据发现过程更加强大的,因为它扩大领域的数据你想找到的见解。

有大量以照片、视频和纸质文档的形式存在的、暗藏的、非结构化的数据被储存在公司的储藏室和壁橱里。作为数字化努力的一部分，公司应该审查这些暗数据，并决定哪些应该数字化并链接到数据存储库中，哪些应该丢弃。