数据处理时代，有关数据的这些事

数据处理对于现在的企业来说已经是很平常的事，这主要是因为对数据的认识随时间的推移不断增加，企业用到数据的地方也越来越多。不过企业真正大规模利用的其实是数据资产，而非企业活动产生的所有数据，这两者并不互相统一。海量复杂的数据是需要经过一定处理，然后才能更好更有效的利用。

数据分析

数据分析的出现是因为人类难以理解海量数据所呈现出来的信息，不能从中找到相应的规律来对现实中的事物进行对应，我们都知道数据有很高的价值，但不能利用的价值，没有任何意义。

为了解决这一问题，数据分析在长期的数据利用过程中不断完善，简单来说，数据分析就是通过统计分析方法对采集储存的大量数据进行分析，对其进行汇总、归纳、理解和消化，以实现数据的利用价值，发挥数据的作用。

数据分析 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

目前，数据分析还在不断成长，并通过大数据、数据可视化等形式进行不断延伸，有着强大的生命力。拿数据可视化来说，纯粹的数据文字组成的数据分析有很高的阅读门槛，所以在发展过程中数据分析人员开始以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。

数据可视化是数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。让企业中财务、生产、运营、销售等不同部门不同职务的员工，都能通过数据可视化获取信息，通过数据分析的方式帮助使企业更好地发展。

数据清洗

大致说明一下，数据清洗指的是对数据以一定规则、规范进行重新审查和校验，之后从数据库中对数据进行删除或进行改正的过程。数据清洗是数据治理全流程中对数据处理的重要一站，其主要目的是识别和替换不完整、不准确、不相关或重复数据、错误数据等有问题的数据和记录。

数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

数据为什么要进行清洗？答案当然是数据“脏”了，要通过各种方式“清洗”，还原数据的使用面貌。只有对这些脏数据进行了清洗，企业才能够对其进行利用。所以数据清洗的主要目标就是在一定的规则下，过滤掉不符合要求的数据，或对数据进行更改，提高数据质量，避免企业在利用数据的过程中出现像数据不完整、数据重复等错误。

我们都知道数据治理是一个脏活累活，成果很多时候不能直接体现出来，只有在工作中才能了解数据治理的真价值。数据清洗也同样如此，很容易被企业所忽略，却承担的责任还是很重的，决定了企业业务人员、数据分析师等能不能直接利用数据。所以数据清洗需要企业引起重视，把数据的基础建设放在下一步的战略规划中。

数据质量建设

数据质量指的是通过一定的规则、标准对数据进行评估，使其能够被用户和企业利用，在数据的采集、存储、传输、处理、挖掘等全生命周期中发挥作用，成为具有价值的数据资产。

业务与数据的闭环 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

数据质量建设可以细分为数据质量管理和数据治理两个方面。通过数据质量管理，企业可以针对数据建立一整套从业务流程、采集、存储、处理、分析、挖掘等数据全生命周期的管理机制，对数据进行识别、分类、分级、监控，让企业能够通过数据促进业务发展，提高决策水平。

数据治理则更强调整治，是一种长期提高数据质量的手段，这种治理过程同样会在数据的每一个环节发力，找出数据问题并加以解决，相比数据质量管理，数据治理团队拥有更大权限，可以对不同部门进行指导，分配数据治理任务，共同推进提高数据的质量。