技能分享| 大資料（2）：資料梳理流程及技術

資料梳理流程六大步驟 · 資料剖析：從需求分析所需資料內容、品質與其影響層面。

· 資料轉換：分析如何將外部資料進行轉換格式與內部批配。

· 資料清理：清理 ... 直接觀看文章 隨著大資料的火紅程度，許多人都聽過這個詞，但是卻不知道他是怎麼落地實施的。

加上資料量的龐大，讓許多企業都十分難著手開始。

繼上篇我們初步認識了「大資料」是什麼之後，接下來要帶大家來探討這項技術是如何「從無到有」的呢？SourceZones在多年前就著手研究這塊領域，對於大資料已經研發出一套完整的梳理流程。

究竟SourceZones與普遍的資料處理技術有何不同及優勢呢？讓我們一同來瞧瞧吧！ 普遍的資料處理流程 一般而言，大資料的處理流程，可以分為四個步驟：資料獲取、資料儲存、資料分析、資料使用。

這四個步驟看起來與普遍的資料處理分析沒有太大區別，但實際上大資料的資料數量越多，可以分析之關聯也就越多，會讓最終的結果更加準確。

第一步：資料獲取 首先我們必須蒐集相關資料，無論是哪個產業或是公司，資料的蒐集是很重要，假如沒有資料，資料的分析就無從談起。

資料獲取可以是不限於時間及地點，比如說透過公司內部資料、問卷調查結果、上網瀏覽的內容、消費購物的喜好等等，都可以成為資料的原料，將收集到的資料存放在原始資料庫中，供下一階段使用。

第二步：資料儲存 在得到資料後，我們必須妥善放置資料庫當中。

根據資料的數量及複雜性，會延伸出不同的儲存方式與環境。

因此儲存技術的選擇，成為處理大資料的第一個難關。

第三步：資料分析 為了達成精準預測之目的，我們運用適當的工具或方式，萃取及提煉所取得的資料。

分析的過程中，在深度上宜將新、舊數據相結合，在廣度上則宜廣納結構性及非結構化的資料，並採用即時性分析以符合時效性在我們收集的大資料中，找出資料的規律性。

再運用決策樹、遺傳演算法、人工神經網路等模型進行計算。

第四步：資料使用 其實經過分析後的資料，都仍是數字與列表，不易我們進行閱讀。

因此可搭配視覺化工具，將資料轉換為較容易閱讀與理解的形式。

SourceZonesDataEnrichment資料梳理流程 有別於普遍的資料梳理流程，SourceZones的專業團隊研發出一套獨家的資料擴充DataEnrichment系統。

有效解決普遍資料梳理流程中的困難點：包括無法有效地收集資料源、無法有效地識別資料屬性、資料清洗不乾淨以及無法轉換成有效資訊使用等問題。

SourceZones透過多年的技術開發，分析市場趨勢，打造出一套可以有效地繪製出全貌性的資訊，提供給各企業及決策者參考及使用。

擁有亞洲最完善的名單資料庫名單，針對多個國內外公開及客戶付費資料源，進行資料搜集、同步及建立版本控制，並且持續擴充中。

SourceZones運用多項新時代之技術做開發研究，包括自然預言理解（NaturalLanguageUnderstanding）與機器學習（MachineLearning）等，進行多維度資訊處理。

資料梳理流程六大步驟 SourceZonesDataEnrichment資料梳理流程，總共分為六步驟： 資料剖析：從需求分析所需資料內容、品質與其影響層面。

 資料轉換：分析如何將外部資料進行轉換格式與內部批配。

資料清理：清理外部資料中的延伸問題，去除重複資料、錯誤資料與不合適資料內容。

資料匹配：分析如何與內部資料進行批配整合。

資料融合：與內部各資料源進行融合與機器智慧分析。

資料強化：繪製資料版本協助建立知識圖譜（KnowledgeGraph）事件時間軸。

為什麼要選擇SourceZones？ 因為SourceZones可以做到別人做不到的！ 資料完整度高：整合及分析超過50個國內外資料源，並且持續擴充中。

獨一無二技術：擁有獨家的資料梳理流程技術，進行多維度資訊處理。

強化市場行銷：運用整合性資料，分析潛在未來商務契機，協助各產業更精確投入行銷資源。

增加優質客戶：運用即時整合性資料，將高風險因子及搭配關聯分析技術，以提前預知新客戶之潛在風險。

有效風險管理：全天候自動化監控標的及關係人公開市場資訊以更迅速的描繪風險。

客製化服務：360度全方位客製化所需資料源，符合所需的模型配套，更能貼近使用需求。

更多相關服務詳請請見：SourceZones產品資訊。

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