每个企业都会不时面临很少的常见数据分析挑战。为了优化您的业务，您必须累积和分析从业务各个方面获得的数据和反馈，这可能是一场噩梦。
如果内部缺乏足够的资源，则必须聘请一些合格的 数据录入专业人员 如果可以的话，为您做数据分析。了解大数据分析的专业人员非常短缺。如果您能找到一个找工作的人，则无需再三思。如果您不从中学习任何数据，数据有什么用？
以下列出了五个常见的数据分析挑战 及其解决方案。
挑战1
使用数据分析时可能遇到的第一个挑战是庞大的数据本身。如果您经营的业务不断增长，那么增加的数据量应该是预期的副作用。
数据可以来自您业务的一百万个不同方面–有关您的员工，产品和公司本身的数据。您需要知道如何集成和利用您的数据。无法正确管理数据也会导致更多支出，因为您不确定钱会流向何方。
解决方案1
整理并整理您的数据。如果您无法自己整理数据，请聘请专业人士为您完成。精心组织和优化的数据可以为您的业务带来无数好处。组建更快乐的员工，他们将投入更多工作，以总体上提高企业的成本效益。
井井有条的数据还可以使您洞悉业务的未来，并可能洞悉现场可能出现的新趋势。它还可以帮助您规避将来可能面临的风险。保持数据检查无比重要。
挑战2
在公司面临的许多常见数据分析挑战中，其中之一是数据有时可能不可靠。这没有什么秘密，不是每一个数据都是至关重要或完全准确的，因此在使用现有数据时，请记住这一点。
数据有时不仅不可靠，而且公然不诚实。它可能包含矛盾，重复项和各种各样的问题。
解决方案2
尽管不可靠的数据是一个巨大的问题，但是使用简单的解决方案即可轻松处理数据。您需要学习如何识别伪造和不正确的数据，并将其从数据存储中删除。聘请专业人士为您完成此任务是最简单的方法，但并非最具成本效益。
避免不可靠数据的一些方法是：
1.拥有适当的数据模型
没有合适的模型就没有业务，没有数据模型就没有有用的数据。
2.将新数据与现有数据进行比较
将数据添加到数据模型后，看起来有点可疑，请不要担心！将其与现有数据进行比较，然后使用下一步确定其是否有用。
3.常识和逻辑
您已将数据添加到数据模型中，并将其与现有数据进行了比较。好！考虑一下您积累的内容和添加的内容。有什么意义吗？有什么意义吗？如果您不太确定，不要害怕寻求第二意见。
挑战3
您的业务中有太多高级和复杂的方面都会破坏它。将自己淹没在插件中，进而使插件数据令人沮丧。任何公司都应该使用一些重要的附加组件，以使其运行更加平稳，并且可以为优化提供有价值的反馈。
解决方案3
添加前请三思！更多并不一定意味着“更好”。无休止的程序和附加组件有什么用，如果它们所做的全部淹没了您无用的数据，从而使您摆脱了更为紧迫的问题？
挑战4
无法访问的数据。如果需要阅读的人无法以任何方式，任何形式或任何形式获取数据，那么数据有什么好处？如果您没有给决策者和从事风险预测和预防工作的人员，他们实际上将一文不值。
您不能要求制锅匠将您的雕像做成没有粘土的作品，对吗？
解决方案4
您需要将累积的所有数据集成到可以控制的集中，安全和可用的系统中。您需要确定哪些人可以看到数据，还必须确保所提供的数据对可能有恶意的人是安全的。
拥有集中式数据中心是确保授权人员能够瞬间查看和使用数据的可靠方法，这对于您的决策和风险防范可能意义重大。
挑战5
数据累积本身可能是一个问题。企业内部缺乏组织结构可能导致高层和低层员工很少提交数据。这会自动破坏正确组织的数据带来的和谐与同步。
它会破坏数据不一致，进而错误的数据和预测的业务。
解决方案5
适当的管理是解决此问题的方法。您需要描绘出向所有员工提交足够的数据对于您的业务至关重要的情况。没有他们的合作，整个主题将对您不可用，因此您需要尽力鼓励它。
有时，绘制好图片的最佳方法实际上是绘制图片。不过，请放心，您不必关闭画笔，因为图形和图表是显示数据的绝佳方式。有许多程序和工具可以帮助您直观地表示数据，而无需在纸上创建地图。
您需要认真对待所有数据。克服一些常见的数据分析挑战并不像看起来那样困难。数据分析是使您的业务更上一层楼，提高其效率并增加口袋中绿色数量的最佳方法之一！
