對于“高質(zhì)量數(shù)據(jù)”至今并沒有明確定義，但大體可以解譯為：具有代表性與準(zhǔn)確性，且能夠?yàn)槭褂萌后w創(chuàng)造價(jià)值的數(shù)據(jù)。以個(gè)人用戶為例，將日常數(shù)據(jù)活動進(jìn)行統(tǒng)計(jì)之后，可以協(xié)助進(jìn)行時(shí)間安排與管理；而以企業(yè)為例，結(jié)合內(nèi)部業(yè)務(wù)信息，與對外的系列企業(yè)活動數(shù)據(jù)之后，可以提供更準(zhǔn)確的市場規(guī)劃建議，指明未來發(fā)展方向。

收集與整合

那么，首先要做的便是積累數(shù)據(jù)，然后整合。目前，許多線上媒體平臺都依賴數(shù)據(jù)的收集工作，代表應(yīng)用就是“個(gè)性化推薦”，能夠及時(shí)地追蹤用戶的數(shù)據(jù)活動，根據(jù)不同的指標(biāo)因素進(jìn)行群體歸納，從而依據(jù)推薦算法來預(yù)測、匹配用戶的潛在需求，完成產(chǎn)品與服務(wù)的推介。

在電子商務(wù)逐漸普及的情況下，我們常常習(xí)慣在線上平臺進(jìn)行消費(fèi)，不管是瀏覽新聞、觀賞電影，還是音樂分享、組隊(duì)游戲，這些皆屬于數(shù)據(jù)活動。由于個(gè)人喜好差異，我們所進(jìn)行的數(shù)據(jù)活動肯定有所不同，但是往往發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)推薦的“猜你喜歡”竟十分吻合。

其實(shí)，推薦算法就是通過收集與整合龐大數(shù)據(jù)體量，去尋找群體的共同點(diǎn)，提取用戶不同維度的特征值，進(jìn)而挖掘用戶的潛在數(shù)據(jù)活動。因源于此，很多統(tǒng)計(jì)報(bào)告便誕生了，例如90后女生最喜歡的音樂風(fēng)格，或者是北京人與福建人的購物消費(fèi)差異，以及貓系男友最討厭的電視劇……

而線上相親平臺其實(shí)也是如此，只不過數(shù)據(jù)是由訪問者主動提交的，通過輸入自己與理想型伴侶的信息后，再轉(zhuǎn)由各個(gè)企業(yè)后臺進(jìn)行信息匹配。而日常的用戶消費(fèi)，往往是被動式地信息收集，比如聽完音樂之后，系統(tǒng)才能獲取用戶的偏好數(shù)據(jù)。但總歸皆逃不過數(shù)據(jù)收集與整合，不可否認(rèn)數(shù)據(jù)的收集與整合工作是非常重要的，也是保障數(shù)據(jù)應(yīng)用的首要基礎(chǔ)。

篩選高質(zhì)數(shù)據(jù)

收集與整合數(shù)據(jù)完畢之后，就會面臨篩選問題，這點(diǎn)對于企業(yè)來說尤為關(guān)鍵，其中最常出現(xiàn)的問題在于如何處理重復(fù)數(shù)據(jù)與刪除數(shù)據(jù)。

重復(fù)數(shù)據(jù)會對企業(yè)有何不良影響呢？首先是存儲成本的增加，企業(yè)所配置的存儲空間造成浪費(fèi)；其次是，大量的重復(fù)數(shù)據(jù)還有可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性的下降，從而影響企業(yè)的判斷，造成決策失誤。以傳統(tǒng)的問卷調(diào)查為例，假設(shè)想要調(diào)查某某小區(qū)居民對社區(qū)環(huán)境建設(shè)是否滿意，會將十幾份問卷交由同一位居民進(jìn)行填寫嗎？答案肯定是：否。

隨著企業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁進(jìn)，數(shù)據(jù)將不斷進(jìn)行積累，就會帶來以上的憂慮，而此時(shí)配置智能化的存儲解決方案就尤為重要，可以幫助企業(yè)解決相應(yīng)問題。以戴爾SC7020F高效存儲方案來說，內(nèi)置Data Progression可優(yōu)化驅(qū)動器層和RAID級別，自動辨別長時(shí)間被擱置的數(shù)據(jù)，將其移至成本較低的存儲空間中，還能智能進(jìn)行重復(fù)數(shù)據(jù)的刪除與壓縮，為企業(yè)節(jié)省不少的數(shù)據(jù)運(yùn)營與管理成本，篩選出高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

那么，刪除數(shù)據(jù)為何也會對篩選高質(zhì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響呢？要知道的是，目前大部分的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)硬件設(shè)施還是由傳統(tǒng)電力負(fù)責(zé)供應(yīng)，這就意味企業(yè)需要做好應(yīng)對地震、海嘯等等自然災(zāi)害，或者是人為活動造成的電力中斷影響，如果沒有做足準(zhǔn)備，可能企業(yè)所有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)就會瞬間丟失。

因?yàn)闊o法預(yù)測未來，所以企業(yè)更加需要對未來可能發(fā)生的情況全面考量，SC7020F內(nèi)附Live Volume便可在本地和遠(yuǎn)程陣列上的同步卷執(zhí)行無中斷自動故障轉(zhuǎn)移，確保企業(yè)業(yè)務(wù)連續(xù)性，保證數(shù)據(jù)應(yīng)用正常運(yùn)行。香港新天域互聯(lián)專注香港服務(wù)器租用托管，以及境內(nèi)外ICT服務(wù)，我們深知目前數(shù)據(jù)對企業(yè)的重要性，所以引入SC7020F存儲解決方案，希望助力企業(yè)應(yīng)對意外，從而保護(hù)高質(zhì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

物盡其用

當(dāng)企業(yè)完成了以上處理數(shù)據(jù)的步驟，就該輪到發(fā)揮數(shù)據(jù)作用的時(shí)刻了，也就是物盡其用。尤其是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，例如人工智能（AI）、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）都對數(shù)據(jù)處理有著更高的要求，同時(shí)還要維持更低延遲性，確保實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)反饋，這些就是始于高質(zhì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用，通過數(shù)據(jù)收集與整合，完成預(yù)測、分類等等的復(fù)雜人工智能模型構(gòu)建，提高AI的數(shù)據(jù)處理能力，進(jìn)而拓展至其他應(yīng)用。

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