为了准备好使用数据可能需要对其进行转换

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其格式质量可靠性可访问性以及集成数据源的可能性。拆分为表视图标准化等。此步骤至关重要以便软件在本例中为可以处理数据。重要的是要明确我们决策的质量取决于数据的质量。因此数据准备阶段将在很大程度上决定项目的成功。将数据转化为知识一旦数据可供使用就可以将其转换为信息将它们置于上下文中它们来自哪里何时生成以及它们为何重要。对它们进行分类定。



义参数和测量以便能够对它们进行分类和测量。使用聚合指南对它们进行处理和压缩。纠正它们消除不准确可能的重复错误等。这些操作可以通过不同的流程和技术来执行具体取决于项目 克罗地亚电话号码列表 的范围数据的数量和格式以及所需的转换数量。根据既定目标和公司预算选择好要执行的操作流程和使用的工具是关键一步。一旦数据成为信息数据分析师和科学家将能够通过计算数据之间的比较搜索数据集之间的关系和模式等将信息。






转化为知识。数据信息和知识之间的区别数据向知识的转化包括数据管理的许多微观过程及其维度的定义它们与绩效指标和的关系。当公司开展项目时通常会得到促进这些任务的顾问的帮助和支持。然而当项目已经开始时随着时间的推移数据集的一些定义度量和指标必须被修改和或更新是很常见的。因此在我们有两种独特的解决方案来自动化此过程指标和维度定义工具用户可以查阅他们拥有的指标和维度以及元数据并。