Line Data Forum

数据孤岛与整合： 全球和本地数据难以有效整合。
合规性复杂性： 应对各国不同的法规和标准。
成本与效率平衡： 本地化带来的额外成本。
人才管理： 培养既有全球视野又了解本地市场的人才。
技术瓶颈： 实现大规模个性化所需的平台和工具。
结论：未来商业成功的关键

“全球精准，本地精准”不再是一种选择，而是企业在全球竞争中取胜的必然要求。
它代表了一种更智能、更敏捷、更以客户为中心 立陶宛 Viber 数据 的商业模式。
企业需要持续投资于数据、技术、人才和组织文化，以真正实现这一目标，并在全球舞台上取得可持续发展。


1.4 构建全面理解的要素：
* 数据的广度： 覆盖所有相关数据源。
* 数据的深度： 挖掘数据背后的细节和属性。
* 数据的关联性： 建立数据点之间的逻辑联系。
* 数据的时效性： 实时或近实时地获取和处理数据。
* 数据的可解释性： 洞察结果易于理解和行动。

第二章：增强数据的技术路径与核心环节
增强数据的实现是一个多阶段、迭代优化的过程，涉及到数据生命周期的各个环节。

2.1 数据采集与预处理：为增强奠定基础
* 多源异构数据采集：
* 结构化数据：数据库、ERP、CRM、SaaS平台API集成。
* 半结构化数据：日志文件、XML、JSON。
* 非结构化数据：文本、图像、视频、音频（通过自然语言处理、计算机视觉等技术转换为可分析格式）。
* 传感器数据、IoT设备数据。
* 数据传输与存储：
* ETL/ELT流程：数据提取、转换、加载的策略与工具。
* 数据湖与数据仓库：构建灵活的数据存储架构。
* 云数据平台：AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Data Lake Store等。
* 数据清洗（Data Cleaning）：
* 重要性： “垃圾进，垃圾出” (Garbage In, Garbage Out)。
* 常见问题： 缺失值处理（填充、删除）、异常值检测与处理、重复项删除、数据格式标准化、拼写错误纠正。
* 技术与工具： 规则引擎、机器学习算法（用于异常检测）、Python/R脚本、ETL工具内建功能。