毫无疑问，鉴于可以收集不同类型数据的格式、标签和系统众多，许多企业可能不愿意花时间进行数据融合。然而，当分解为具体步骤时，数据融合更易于管理。本质上，这是一个四步简单的过程，如下所述。
然而，一些企业可能发现访问数据本身就很麻烦。更重要的是，有效的数据融合需要两种类型的数据：内部数据和外部数据。主要或内 手机号码数据 部来源是指您的企业获取的数据。例如，这可能包括您的销售部门收集的销售信息。
第二种是外部数据，即公共网络数据。这些数据独立于您的内部数据，但可以帮助您丰富分析并获取可付诸行动的研究。例如，您可以使用数据提供商来获取相关信息，或建立内部团队通过网络抓取来收集数据。但是，与数据提供商相比，内部团队可能需要更多的时间和资源，因为数据提供商现在可以访问与任何行业或业务相关的多种类型的数据。
根据您的业务和数据类型，可能会有不同的技术或方法来混合数据。但一般步骤是数据准备、混合、验证和输出。
准备数据
与数据集成不同，混合数 使用长尾关键词的 4 个好处 据并不是要收集您的企业可以访问的所有信息。相反，它是要创建一个由精心挑选的数据组成的独特数据集，以帮助解答特定的业务问题。
因此，第一步是确定哪些信息可能有助于您解答问题或实现业务目标。为了整合来自不同来源的数据，信息必须具有共同的维度。
您可以使用多种文件类型或数据结构，但它们必须能够组合成一个通用结构。虽然这看起来很复杂，但现代分析技术和程序可以轻松、自动且重复地完成。
混合数据
数据混合的快速简便指南包括四个主要步骤：
- 确定您需要的数据；
- 将其组合起来，并根据您的信息的共同维度定制每个条目；
- 检查您所包含的数据，以确保每个条目对于回答您最初的业务问题都是至关重要的；
- 确保包含可以为您提供更多背景信息的数据。
最终的数据集应该是无缝且易于理解的，以便您可以与感兴趣的利益相关者分享它。
验证结果
直观地讲，处理多个数据集很 加密数据库 容易导致准确性问题、偏差或兼容性问题。此步骤包括检查最终数据集以验证它并确保其准确性和一致性。在此阶段，您应该确保数据集以最适合您的分析类型的格式呈现。
输出数据
最后，一旦数据混合过程完成，就该使用数据集了。根据你的初始目标，你需要将其集成到正确的商业智能系统中。例如，你可以将数据添加到数据可视化软件中，将其重新导入数据库，将其添加到操作流程中，或者执行高级分析，例如预测分析。
如上所述，数据混合非常适合非技术用户，因为市场上有许多数据混合工具。一些示例包括Tableau或 Alteryx，这是两种用于分析和数据准备的解决方案。它们自动化了上述流程，使行业专业人士能够访问混合数据以快速做出决策。