存储信息需要空间。存储大数据需要大空间。新闻快讯——您需要分析的信息量不会很快减少。这就是干净数据可以提供帮助的地方。
过滤掉所有不必要的数据点后，剩下的才是真正值得存储的数据。而且占用的数据存储量减少了四倍。现在，您可以将云订阅从企 顶级电子邮件列表 业版降级为专业版。
当然，有些企业有自己的服务器，可能会将数据保存在那里。这没问题，但您仍然需要大量空间来存储原始数据。
最后，数据处理的未来不可避免地会在云端进行，并在机器学习 (ML) 的帮助下完成。这也适用于较小的公司。那么，在签订长期合同之前，将存储需求减少四倍，这不是很好吗？
什么时候应该自己清理数据？
自己清理数据并不是最好的选择，这种情况并不多见。第一种是拥有一个大数据团队。这样，团队中的一部分可以清理、过滤和丰富数据集，而其他人则可以分析已经清理的数据。
另一种情况是，您不需要庞大的数据集。如果有数千条记录而不是数百万或数十亿条记录，那么自己清理数据会更便宜，前提是您已经知道如何清理数据。不过，如果您不打算在可预见的未来购买任何原始数据，那么获得数据清理技能将为您的员工带来回报，但对您却没有好处。
这引出了最后一种情况，即您只是 为什么删除不必要的程序很重要？ 偶尔需要干净的数据。在这种情况下，让您的数据分析人员学习一些技巧，以便以后过滤和丰富新的数据集是有益的。只需确保这些知识不会泄露给您公司的一位高级数据科学家即可。
最后，我们不要忘记，干净的数据通常是在人工智能的帮助下准备的。如果你打算手动完成，那么由于使用人工智能（LLM）技术进行此目的的专有知识，这已不再可行。
结论
无论您对原始数据或干净数据有何看法，后者都是新常态。这里的问题是您是否有足够的人力及时清理、过滤和丰富您的数据集。
目前这可能是一种选择，但随着原始 我的电话号码 数据量的不断扩大，到某个时候，一小队数据科学家将无法以经济高效的方式处理这些数据。因此，未来属于可立即进行分析的可操作且快速的数据。
我希望我的文章能向您展示如何利用干净的数据优化业务成本。随着数据价格逐年上涨，最好的选择可能是成为早期采用者。