从清洁到精益：数据优化以提高业务效率

[rumana777]

我在这里提出的问题源自一个古老的难题，至少可以追溯到公元前 7 世纪，当时第一批硬币出现。如果我有硬币，我应该买它吗？还是我应该自己做？

如果我们将这种困境转移到企业，那么要么自己做会计，要么找四大会计师事务所之一。说实话，我们并不总是能做到正确。

但是根据您的业务数据需求，您应该选择哪一种呢？

在这种情况下，问题归结为原始数据与 准确的手机号码列表 干净数据。你愿意为后者付费吗？你愿意自己进行清理吗？无论你选择哪种方式，都会涉及额外的时间和金钱支出。

然而，干净的数据可以帮助节省其他领域的资源。让我来告诉你怎么做。

什么是干净数据？
首先，如果你正在阅读这篇文章，那么你很可能已经购买或想要购买一些网络数据。抛开不同的供应商、价格和数据特征不谈，你基本上可以从原始数据或清理后的数据中进行选择。

顾名思义，原始数据未经提炼，除了有用的记录外，还包含低价值、重复和不相关的条目。此外，它通常在 < > 括号内包含样式标签和其他仅供机器使用的代码。这使得它不太人性化，也更难理解。

原始数据集也非常大，需要更多的存储空间和时间才能转化为可操作的见解。需要一组数据工程师来妥善处理它并提取其商业价值。

相比之下，干净数据可以定义为原始数据的精炼版本，通常包含丰富的人工智能。干净数据会丢弃各种垃圾，使数据集重量减轻四倍，信噪比也更高。

此外，经过充实的干净信息具有原始数据集中不存在的额外数据点。数据提供者从其他公共来源添加有价值的信息，或使用 LLM 提取或转换信息，创建新的相关数据。它甚至可能混合多个数据集。
定义定义
数据行业尚未就“干净数据”的含义达成一致。此外，交替使用“过滤”和“丰富”等形容词并不能让事情变得简单。

术语上说，过滤数据是指删除了各种错误和无用的数据点。这意味着提供商设置了一些规则，根据这些规则梳理了整个数据集。

然而，如果没有丰富功能，它只包含来自原始数据库的数据。

同时，“丰富”指的是原始数据集中没有的内容。这通常是一些额外的数据点，可以增加主数据库的价值。

然而，如果没有经过过滤，其中可能含有杂草，你需要用自己的手拔掉。

此时，您应该已经开始了解自己倾向于哪种数据产品。如果没有，下一章将帮助您做出决定。