數據收集是最終導致業務決策的事件鏈中的第壹步。確保收集的數據與業務興趣指標之間的相關性非常重要。
定義對企業有影響的數據類型，並分析如何增加價值。基本上，考慮客戶行為以及這將如何應用於企業的業務，然後使用這些數據進行分析。
存儲和管理數據是數據分析中的壹個重要步驟。因此，必須保持數據質量和分析效率。
(2)清理垃圾數據
垃圾數據是大數據分析的禍根。這包括不準確、冗余或不完整的客戶信息，這些信息可能會嚴重破壞算法並導致較差的分析結果。基於垃圾數據的決策會帶來麻煩。
清理數據非常重要，這涉及到丟棄無關的數據，只保留高質量的數據。目前，為了獲得完整的相關數據，人工幹預並不是壹種理想的模式，不可持續且受主觀影響，因此需要對數據庫本身進行清理。這種類型的數據以各種方式滲透到系統中，包括隨時間的變化，如更改客戶信息或存儲在數據倉庫中可能會損壞數據集。垃圾數據可能會對市場營銷和潛在客戶生產等行業產生重大影響，但通過基於故障信息的業務決策，財務和客戶關系也會受到不利影響。後果也是廣泛的，包括挪用資源，浪費時間和精力。
垃圾數據問題的解決方案是確保進入系統的數據得到幹凈的控制。具體來說，重復免費，完整和準確的信息。現在那些專門調試技術和清理數據的應用和企業，可以調查任何壹家對大數據分析感興趣的公司。數據清洗是營銷人員的首要任務，因為數據質量差的連鎖效應可能會大大增加企業的成本。
為了獲得最大數量的數據，企業必須花時間確保質量足以準確地檢查商業決策和營銷策略。
(3)標準化數據集
在大多數業務情況下，數據來自不同的來源和格式。這些不壹致可能會變成錯誤的分析結果，使統計推斷結果大大失真。為了避免這種可能性，我們必須決定數據的標準化框架或格式，並嚴格遵守它。
(4)數據整合
現在大部分企業都形成了不同的自治部門，所以很多企業都有孤立的數據倉庫或者數據？島？。這具有挑戰性，因為來自壹個部門的客戶信息的變化不會轉移到另壹個部門，因此他們將基於不準確的源數據做出決策。
為了解決這壹問題，有必要采用壹個中央數據管理平臺來整合所有部門，以確保數據分析的準確性更高，所有部門的任何變化都可以立即訪問到。
(5)數據隔離
即使數據是幹凈的，組織和集成它可能是壹個分析問題。在這種情況下，將數據分成幾組是很有幫助的，同時要記住分析要達到的目的。這樣可以分析出子群內部的趨勢，可能更有意義和價值。在觀察可能與整個數據集無關的高度特定的趨勢和行為時，尤其如此。
數據質量對於大數據分析非常重要。很多公司都嘗試采用分析軟件，但是沒有考慮進系統做什麽。這樣會導致推斷和解釋不準確，可能代價高昂，對企業造成損害。對於使用大數據分析的企業來說，定義明確、管理完善的數據庫管理平臺是不可或缺的工具。