凯拉·马修斯
凯拉·马修斯
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追踪大数据中的盲点
Shutterstock 授权照片 - 由 Vegorus 提供
越来越多的工具可用于分析企业数据。但是，如果您不考虑数据的盲点，您可能对结果不太有信心。没有单一的方法可以做到这一点，但我们将在 亚美尼亚电话号码数据 这里讨论一些可能性。首先要记住的是，盲点通常代表“未知的未知数”。换句话说，这是您没有考虑到的一个因素，因为您没有想到或不知道要考虑它。
内容
1. 开始定位你的暗数据
2. 关注移动设备和公共云中存储的数据
3. 克服因确认偏差而产生的盲点
4.利用机器学习消除统计模型中的盲点
5. 评估是否因缺乏足够的工具而造成盲点
消除盲点对企业有利
1. 开始定位你的暗数据
许多业务分析师在谈论数据盲点时，都会提到暗数据。暗数据也称为“未分类数据”，是指贵公司拥有但未用于分析目的或与业务运营相关的任何其他原因的信息。如果您不知道贵公司有多少暗数据、这些数据包含哪些类型的信息以及贵公司将这些数据存储在何处，那么这种无知可能会导致盲点。更具体地说，拥有过多的暗数据可能意味着您花在搜索数据上的时间比分析数据上的时间更多。或者，如果您在审计期间无法检索所需信息，暗数据可能会使您的公司面临监管风险。同样，一些暗数据包含黑客可能试图获取的敏感信息。如果他们得逞了，您可能要几个月后才知道发生了数据泄露——甚至根本不知道。幸运的是，有专门的软件可以发现贵公司拥有的数据（无论是暗数据还是其他数据）并清理这些数据，以便您最终可以使用这些数据来实现业务分析目标。不要过分担心该软件所需的业务投资，想想如果继续忽视未分类的数据及其导致的盲点，会给您的公司带来哪些风险。