怎样做可以创造高质量的数据

对于“高质量数据”至今并没有明确定义，但大体可以解译为：具有代表性与准确性，且能够为使用群体创造价值的数据。以个人用户为例，将日常数据活动进行统计之后，可以协助进行时间安排与管理；而以企业为例，结合内部业务信息，与对外的系列企业活动数据之后，可以提供更准确的市场规划建议，指明未来发展方向。

收集与整合

那么，首先要做的便是积累数据，然后整合。目前，许多线上媒体平台都依赖数据的收集工作，代表应用就是“个性化推荐”，能够及时地追踪用户的数据活动，根据不同的指标因素进行群体归纳，从而依据推荐算法来预测、匹配用户的潜在需求，完成产品与服务的推介。

在电子商务逐渐普及的情况下，我们常常习惯在线上平台进行消费，不管是浏览新闻、观赏电影，还是音乐分享、组队游戏，这些皆属于数据活动。由于个人喜好差异，我们所进行的数据活动肯定有所不同，但是往往发现系统推荐的“猜你喜欢”竟十分吻合。

其实，推荐算法就是通过收集与整合庞大数据体量，去寻找群体的共同点，提取用户不同维度的特征值，进而挖掘用户的潜在数据活动。因源于此，很多统计报告便诞生了，例如90后女生最喜欢的音乐风格，或者是北京人与福建人的购物消费差异，以及猫系男友最讨厌的电视剧……

而线上相亲平台其实也是如此，只不过数据是由访问者主动提交的，通过输入自己与理想型伴侣的信息后，再转由各个企业后台进行信息匹配。而日常的用户消费，往往是被动式地信息收集，比如听完音乐之后，系统才能获取用户的偏好数据。但总归皆逃不过数据收集与整合，不可否认数据的收集与整合工作是非常重要的，也是保障数据应用的首要基础。

筛选高质数据

收集与整合数据完毕之后，就会面临筛选问题，这点对于企业来说尤为关键，其中最常出现的问题在于如何处理重复数据与删除数据。

重复数据会对企业有何不良影响呢？首先是存储成本的增加，企业所配置的存储空间造成浪费；其次是，大量的重复数据还有可能导致数据分析准确性的下降，从而影响企业的判断，造成决策失误。以传统的问卷调查为例，假设想要调查某某小区居民对社区环境建设是否满意，会将十几份问卷交由同一位居民进行填写吗？答案肯定是：否。

随着企业向数字化转型迈进，数据将不断进行积累，就会带来以上的忧虑，而此时配置智能化的存储解决方案就尤为重要，可以帮助企业解决相应问题。以戴尔SC7020F高效存储方案来说，内置Data Progression可优化驱动器层和RAID级别，自动辨别长时间被搁置的数据，将其移至成本较低的存储空间中，还能智能进行重复数据的删除与压缩，为企业节省不少的数据运营与管理成本，筛选出高质量数据。

那么，删除数据为何也会对筛选高质数据产生影响呢？要知道的是，目前大部分的互联网基础硬件设施还是由传统电力负责供应，这就意味企业需要做好应对地震、海啸等等自然灾害，或者是人为活动造成的电力中断影响，如果没有做足准备，可能企业所有的数据资产就会瞬间丢失。

因为无法预测未来，所以企业更加需要对未来可能发生的情况全面考量，SC7020F内附Live Volume便可在本地和远程阵列上的同步卷执行无中断自动故障转移，确保企业业务连续性，保证数据应用正常运行。香港新天域互联专注香港服务器租用托管，以及境内外ICT服务，我们深知目前数据对企业的重要性，所以引入SC7020F存储解决方案，希望助力企业应对意外，从而保护高质数据资产。

物尽其用

当企业完成了以上处理数据的步骤，就该轮到发挥数据作用的时刻了，也就是物尽其用。尤其是大数据的应用，例如人工智能（AI）、物联网（IoT）都对数据处理有着更高的要求，同时还要维持更低延迟性，确保实时的数据反馈，这些就是始于高质数据的应用，通过数据收集与整合，完成预测、分类等等的复杂人工智能模型构建，提高AI的数据处理能力，进而拓展至其他应用。