这种方法只能工作一段时

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花时间了解您的收购数据如何适合您自己的数据或新客户的数据，有助于防止滞后时间和不良的买家体验。 如何使用数据分析产生新的内容创意 4. 低质量数据 如果您的数据有错误或质量差，自动化数据集成工具将无法成功分析它并集成它以供使用。 这是借助数据质量管理解决的最简单的数据集成挑战之一。就像您使用质量管理来确保您提供的食物或您使用的产品对消费者来说足够好一样，数据质量管理也会进行检查以确保您的数据没有错误。 Ataccama是最好的数据质量管理工具之一 ，它可以帮助用户： 了解数据的状态 在加载或转换数据之前验证您的数据 改善您的数据 这可确保您仅获取可用的数据，而不会在 ETL 转换和加载过程中出现错误。 如果您经营规模较小的企业并依赖手动集成，您仍然可以在经过培训的数据质量管理专家的帮助下进行质量保证检查。


然而，如前所述，，否则就会变得过于耗时且过于重复，无法 100% 捕获所有错误。 最好也开始研究有用的数据集成工具和数据质量管理工具。 5. 重复数据 重复数据是一种常见错误，大约 94% 的企业怀疑自己可能遇到了这种错误。这些企业认为他们的客户 巴西数据库 信息是错误的，包括在多个平台上重复的信息。 数据重复与 CRM 和数据集成的目标恰恰相反，CRM 和数据集成的目标是拥有单一客户视图以帮助改善买家体验。 由于以下原因，重复的数据可能会让您的公司损失时间和金钱： 重复的营销工作。如果您已经尝试通过一项营销活动来增加与客户的互动，但效果不佳，您可能会发现自己再次使用完全相同的活动却无济于事。 反复联系客户的人工和工时成本增加。例如，您的销售代表可能会继续给客户打电话，但并不知道已经联系过他们。 混乱的数据会导致不必要的数据存储增加，从而导致 时间滞后 和业务混乱。 为了帮助解决这些问题，请优先考虑重复数据删除。例如，在 Hubshout 等平台上，有许多重复数据删除功能，例如合并数据、质量检查和识别丢失信息的能力。 6. 数据格式错误 与数据复制类似，以不同格式存储的数据集成到 ETL 流程中可能具有挑战性。





例如，您的人力资源部门可能会以 (000) 000-0000 的格式保存电话号码，而您的销售部门可能会以 000-000-0000 的格式保存。
对于依赖特定数据集（例如指标、数量和其他与数字相关的数据）的公司来说，这些类型的小格式问题变得更加明显。 要解决此问题，请务必向不同部门强调跨多个平台进行数据格式化的重要性。 您还可以使用数据整理工具，这些工具旨在将不同平台上的数据格式化为单一可用的基本语言。Talend 等 数据整理工具 能够将原始数据转化为有价值的信息，其价值无可估量。 新数据策略面临的十大大数据挑战 7. 需要时无法获得数据 数据集成处理方法有两种类型，即批处理和实时处理。批处理旨在获取大量数据并在单个会话期间对其进行处理，为后续阶段生成信息。