谁能从干净的数据中受益？

[rumana777]

对于数据部门强大的大型公司来说，原始数据是一个不错的选择。小型企业处理大量信息会遇到困难，而且成本不高。相比之下，干净数据适合各种规模的公司，不需要太多数据准备工作。

有了干净的数据，您就不需要庞大的数据团队来解读您刚刚购买的原始数据。您获得的信息已经过过滤和丰富，所需的专业关注要少得多。

而且，即使你确实具备处理原始数据的必要能力，这是否是使用数据分析师进行分析的最佳方式呢？

数据人员应该如何分配时间
数据科学家经常抱怨，他们大部分时间 准确的手机号码列表 都花在收集、清理和构建数据上，而不是寻找见解。数据人员使用的（不）著名的 80/20 规则表明，80% 的时间花在收集和准备上，只有 20% 的时间用于实际分析。

Gartner 似乎同意这一说法。根据他们的 2021 年报告，数据准备是主要投资领域之一。幸运的是，使用数据准备工具可以减少某些任务的自动化时间。我只能补充一点，这些工具必须基于 AI 才能显着影响性能。

其他数据科学家参考了George Labovitz 和 Yu Sang Chang 于 1992 年制定的1-10-100 规则。根据他们的说法，在输入记录时验证记录需要花费 1 美元，稍后清理和删除重复记录需要花费 10 美元，如果没有人注意到错误，则在时间和资源上将花费 100 美元。

这是使用人工智能进行清理比自己编写算法更具成本效益的另一个理由。人工智能需要更长的时间来编写和执行任务，而且更容易出错。有时，编写正确的数据清理代码根本是不可能的。

您可以从业务数据中受益
有些企业认为他们无法从大数据中获益。这完全是错误的。

数据，尤其是纯净的数据，可以帮助各种类型的企业。我们可以从公司数据开始，这对于检查您的竞争对手和市场非常有用。与员工相关的公开专业数据对于您的人力资源部门选择新员工来说非常有价值。

别忘了您的销售部门。拥有必要的数据可能意味着从主动联系到向准备购买的合适客户提供合适的选择。

如果这还不够的话，融资数据还能提供有关融资趋势的宝贵见解。它可以帮助您跟踪公司业绩、识别新获得融资的企业并检查投资者的实际数量。简而言之，融资数据可让您在投资、潜在客户开发和市场研究方面做出更好的决策。

利用数据优化成本的四种方法
现在，你应该已经清楚，干净的数据比传统的原始数据有很多优势。但它究竟能帮你省钱吗？以下是我的四个例子。