数据争论(或数据绿豆)包括清理和构造数据，然后将其转换为正确的格式。这个过程为决策和商业智能提供了更高质量的数据。数据争论通常发生在以前大数据分析．
您可以手动执行数据整理或使用数字工具来简化该过程。
目录
- 数据争执的好处是什么?
- 为什么需要数据争论策略
- 什么是数据争论的挑战?
- 什么是数据争吵与ETL?
- 如何整合。io可以帮助数据争论
数据争执的好处是什么?
的最重要的组成部分之一是数据争执数据转换．组织通常有大型数据集，他们希望分析以获得更好的商业智能。然而，有时这些数据的格式不正确，使其在某些方面毫无用处数据分析．其他时候，数据包含错误或不一致，组织需要在分析之前正确地构建它。
为什么需要数据争论策略
在清理、构造数据并将数据转换为正确的格式之前，您需要一个数据争论策略。这是因为数据争论需要几个复杂的过程，如果执行错误的步骤，可能会导致数据降级甚至丢失。
您还需要遵守数据治理原则，例如GDPR和HIPAA在数据争论期间。这些原则规定，不正确管理数据的组织将受到重大的经济处罚。(例如，清理和构建过多的不再有用途的客户数据。)
数据争角前，请先创建策略:
- 决定哪些数据要清理、构造或转换为不同的格式。
- 确定原始数据的质量。
- 选择正确的数据整理工具。
- 选择最佳的数据整理方法。
- 确保遵从性。
- 为任何数据争论挑战做好计划(见下文)。
什么是数据争论的挑战?
数据争论涉及组织的几个挑战。
时间
手动数据争论需要大量时间，组织可以更好地将这些时间用于数据分析。使用数字工具自动化与数据争论相关的许多流程，例如清理数据并将其转换为可用的分析格式。大多数成功的数据驱动型组织不再依赖手动数据争论方法。
数据丢失
清理、构造数据并将数据转换为新格式可能导致数据丢失或数据降级。当组织不备份原始数据，并且在数据争论过程中发生错误或停机时，就会发生此问题。
数据损坏
在数据争执期间，数据也可能被损坏。当用户在清理、构造或转换原始数据时对原始数据应用错误的规则或验证过程时，就会发生此问题。备份原始数据可以防止发生损坏。
数据维护
数据争论通常是一个持续的过程。当数据在不同位置之间移动时，组织可能需要不断地清理或转换数据分析．
什么是数据争吵与ETL?
数据争论和提取、转换、加载(ETL)听起来差不多。这是因为这两个过程都是为了分析而清理、构建和转换数据。但是，数据争用和ETL依赖于不同的方法，并且服务于独特的目的。
例如，数据争论通常处理“原始”或非组织性数据这可能是混乱或复杂的原始形式。ETL管理结构化的关系数据集(有时是半结构化数据集)。
确定您组织的数据集成需求，并选择分析和商业智能的最佳方法。
如何整合。io可以帮助数据争论
无论您决定通过数据争论或ETL来清理、构造或转换数据，都要进行集成。IO可以提供帮助。这个一体化的数据管理解决方案允许您构建复杂的数据管道，用于从原始数据源移动数据，将其转换为可用的格式，并将其加载到新的位置以进行数据分析和处理商业智能．
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