多年来，寻找使用数据的有效方法一直是企业关注的焦点。成都联想服务器经销商随着企业参与激烈竞争以维持和发展其客户群，这些努力的重要性仅在数字时代得到提升。

许多企业在开始更加依赖业务数据时发现了一个问题：数据本身有效率很低，尤其是在数据集是非结构化且难以解释的情况下。

找到提高数据质量的方法，同时正确存储、呈现和分析这些信息，这是将数据全部价值传递给业务的关键。然而，确保结构化和非结构化数据集的数据质量并非易事，尤其是在没有投资于合适人员和工具的企业中。

如果您的企业想要更好地理解和利用其所有现有数据，无论其来源或格式如何，本提高非结构化数据质量的指南是一个很好的起点。

什么是数据质量？

数据质量管理涉及针对各种业务用途和目的优化数据。要真正判断数据质量，请考虑以下评估标准：

准确性：数据是否有效？它是否拥有足够有用的细节？

完整性：数据集中是否存在所有相关数据？是否足够全面？是否有任何差距或不一致之处？

可靠性：数据是否可用于业务决策？数据集中有什么矛盾让你质疑它的可靠性吗？

相关性：数据能否应用于所有相关的业务需求和关注点？

及时性：数据是最新的吗？它可以用来做出实时决策吗？

适当的数据质量管理基于评估、修复、丰富和维护的原则，从而不断分析数据。不相关的、过时的、不必要的和/或不正确的元素在整个数据质量管理过程中被淘汰或纠正。然后检查数据使用方法，看看在纠正过时或低效的流程后是否可以改进它们以获得更好的结果。

数据质量管理对于非结构化和结构化数据都至关重要，尽管根据您使用的数据类型，采取的某些步骤可能看起来不同。

什么是非结构化数据？

非结构化数据是一组异构的不同数据类型，它们以原生格式存储在多个环境或系统中。电子邮件和即时消息通信、Microsoft Office 文档、社交媒体和博客条目、物联网数据、服务器日志和其他“独立”信息存储库是非结构化数据的常见示例。

非结构化数据听起来像是不相关信息的复杂分散，更不用说分析和管理的噩梦了，它确实需要数据科学专业知识和专门的工具来利用这些信息，但是尽管使用和理解这些信息很复杂非结构化数据，这种数据类型为学习如何使用它的公司提供了一些显着的优势。

结构化数据和非结构化数据的主要区别是什么？

结构化数据由预定义格式的标准和同质数据集结构组成，更易于分析和维护，通常保存在标准数据仓库中。通过更清晰的格式和存储设置，与非结构化数据相比，结构化数据通常需要较少的技能来正确管理和管理。

如何分析非结构化数据

在开始有效地分析非结构化数据之前，重要的是要设定关于要分析的数据和预期结果的目标。根据您的业务及其数据目标，您可能正在查看非结构化数据以了解从客户购物趋势到季节性房地产购买和基于地理的支出的任何内容。了解您要分析的数据类型以及需要与用户交流的内容是数据质量管理中重要的第一步。

接下来，您应该确定必要数据所在的位置、应如何收集和分析数据，以及哪种方法最适合这种数据类型。确保您有一种安全可靠的方法来收集这些信息并将其输入数据分析工具非常重要。考虑移动或便携式设备，以及在数据收集过程中如何将它们保持联系。

在您的非结构化数据分析中，计划利用元数据（或有关数据的数据）以获得更好的性能。您还应该确定人工智能和机器学习技术是否可以或应该在自动化工作流程和实时数据管理要求中发挥作用。

提高非结构化数据数据质量的 5 个技巧

成立数据质量管理团队

在您可以有效管理任何类型的数据质量之前，重要的是在您的数据科学家、数据工程师和业务分析师之间建立不同的数据质量管理角色和职责。确定负责收集、分析和维护非结构化数据的数据质量管理团队成员。

对于您指定的每组任务和角色，确保他们的职责范围得到正确建立和商定。根据需要进行培训，以确保员工具备适当的技能——以及安全和合规知识——来很好地管理数据质量。

使用系统和性能监控工具

数据质量只能与数据所在的环境一样好。为确保您的数据平台和存储系统以最佳状态运行，请对所有相关环境使用全面的监控和警报控制。

对这些数据存储系统的一致、实时监控可确保相关数据资产的可用性、可靠性和安全性。APM 监控和数据可观察性工具是市场上支持此类数据监控的最佳选择。

尽可能实时地修复数据质量

在您的数据操作中结合实时数据验证和验证是一个好主意。这将帮助您避免利用不必要的、不完整或不正确的信息，这些信息会影响企业从数据中获取价值的努力。

定期清理数据

利用全面的数据清理和清理方法来删除不相关、过时或冗余的数据。删除多余的数据可以更轻松地对系统中的相关信息进行分类和评估。可能值得投资一个数据清理工具来帮助您自动化和简化这个过程。

研究和应用新的数据质量管理技术

对现有数据质量改进技术进行例行分析并在新技术和新技术出现时对其进行研究非常重要。尤其要注意数据收集和存储改进、制定数据标准以及新的治理和合规性要求。

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