如果不特别小心的话，影响公司决策的数据量将是巨大且沉重的。为了做出正确的决策，我们必须考虑数据面临的挑战。
获取相关数据
我们必须分析的前两个挑战与数据的相关性有关：
质量——不准确的数据将得到不可靠的结果。处理数据并存储那些会增加价值的数据非常重要。
分散：如果我们获得了高质量的数据，但它 伯利兹电话号码数据 是分散的，这将导致难以阅读和评估。从这个意义上说，我们需要一种策略来有序地整合这些数据。
有时，我们有很多数据，但信息却很少。EDA 分析（探索性数据分析）将帮助我们对数据进行技术分析，这对于获取有关数据质量的线索非常重要。为此，我们必须考虑两种类型的配置文件：
技术分析：在这一步中，我们将分析数据的内部结构。也就是说，我们将探索信息的多样性并检查填写与否的字段、值的频率及其相关性等。例如，计算填写了多少个 NIF 字段将使您能够对数据有一个概括的视图。
逻辑分析：分析某些字段的行为方式。例如，确定去年购买过产品的客户填写了多少个 NIF 字段。也就是说，它使用更复杂的规则和代码。
对数据进行排序
克服这些挑战使公司能够管理数据并以最佳方式组织数据以继续使用。我们不能忘记：
统一——数据随着时间的推移系统地倍增，因此将其统一到一个配置文件中非常重要。
细分：一旦解决了之前的挑战并掌握了所有可用信息，就有必要定义一些标准。这些标准应尽可能广泛，以对所有数据进行分组，无论是按敏感性、消耗指标、理想标准等。
为了处理数据的多样性，我们可以关注两种类型：
外部，如果数据在多个系统中复制。通过识别客户 ID 并跟踪系统中的数据可以轻松解决此问题。
Internal，如果数据在不同系统中相乘。尽管启发式分析或连接字段的交叉分析通常是确定数据彼此关系的最佳选择，但其解决方案稍微复杂一些。
最后，Customer Insights提供了众多选项来解决内部多重性问题，并可以解决大多数数据挑战。此外，通过从公司使用的各种系统定义统一的客户档案来改进数据摄取。借助 3M：地图、匹配、合并，它可以快速轻松地完成此操作。
映射：允许您映射不同的字段并将它们统一为一个。
匹配- 设置规则以使记录不重复。可以为交叉点确定它们并按顺序应用。它们的范围从针对金融部门等需要高可靠性的公司的更复杂的规则，到针对营销部门的分散规则。
合并：这些是永久性规则，指示我们想要继承以建立理想记录的信息。它生成统一客户的核心，并将系统的联系人链接到我们自己的部门。
如果您想了解有关数据及其与客户体验的关系的更多信息，请访问我们的360° 客户视图网络研讨会，以个性化您的体验并预测未来的需求。
