您需要做的第一件事是找到正确的数据来源。在收集相关数据之前，您需要知道可以从哪里找到这些数据。
下一步是将它们分类，以便于组织、记录和高效使用。您可以使用下面列出的信息来源。
- 权威数据源：此数据源是数据的来源，具有高度权威性。由于数据干净且没有修改，因此您可以轻松依赖它。
第 2 步 – 检查数据质量
确定数据源后，您需要了解其质量，以确定它们是否有用。数据质量非常重要，因为除了探索性分析之外，您将无法对质量较差的 海外数据 信息做太多事情。您可以使用一些简单的解决方案或复杂的技术来评估数据的整体质量。
大多数人认为质量差的数据毫无用处。事实并非如此，因为根据具体情况，您甚至可以利用质量差的数据。但是，最好专注于寻找最优质的数据，以确保您的企业能够根据事实和数据做出决策。
要执行分析以评估数据质量，您需要从源中抽取样本。在简单情况下，您可以轻松复制和粘贴信息来收集数据。但您也可以使用数据源的导出功能来收集样本。
不同的数据提取服务公司可以让你以较低的成本收集样本。你可以利用他们的服务来评估整体数据质量。在评估质量并确保数据有用后，你可以继续下一步。
步骤 3 – 检查数据的可靠性
大多数人都忽略了这一步，但了解数据的可靠性至关重要。在某些情况下，您可能需要检查数据的可靠性，但在大多数情况下这样做是更好的选择。
检查数据可靠性主要有两个方面：数据提取过程的可靠性和数据本身的可靠性。不同的因素会影响数据提取过程的可靠性。
投资收集和提取可靠来源数 卢克·莱西克高级it项目经理 据的企业可以获得丰厚的投资回报。相反，无法收集可靠数据的公司将无法获得相同的投资回报。
数据本身的可靠性对于数据提取过程至关重要，特别是在您只有少数数据源的情况下。如果您选择的数据源对您没有好处，那么它就不会很有用
步骤 4 – 从自动提取过程开始
大多数人不会过多考虑此步骤之前的步骤，最终他们不得不重新开始考虑前面步骤中提到的事项。因此，如果您想从数据提取中获得最佳结果，最好不要急于进行第四步。
当不使用数据提取服务时，了解获得有效结果所需的流程、人员和技术非常重要。因此，您需要做的第一件事就是找出从头到尾的工作流程。它将允许您从头到尾简化数据提取。
接下来，您需要确定可以自动化的领域以及管理整个流程的工具。即使您想要手动提取数据，您也需要确定流程以及运行和管理手动步骤的人员。
接下来，您必须选择通信机制、工具和数据目的地。完成该部分后，您需要开始构建数据转换步骤，并检查可以使用 ETL 工具完成哪些步骤。
此外，您可以开始购买或构建软件，并整合不同的元素来构建最终解决方案。最后，您可以进行压力测试，然后部署整个流程。
步骤 5 – 创建 QA 流程
在数据提取方面，您需要确保使用的方法没有错误。因此，有必要建立 QA（质量保证）流程。如果您没有这个或您没有时间，那 西班牙 电话号码 么您可以求助于专业的数据提取服务。
QA 流程可降低任何意外风险的发生几率。虽然整个 QA 流程相当全面和复杂，但这里有一些高级构建块可以帮助您。
- 找出可能产生问题的因素，无论是数据、技术还是其他什么。
- 经常优化和自动化整个流程。
- 查找并实施可以帮助您简化整体数据提取的算法。
- 从多个角度检查数据，确保没有问题。检查数据越多，获得的结果就越好。
第 6 步 – 使用数据
一旦一切完成，您将获得可用的完美数据。您可以出于任何目的收集和分析它。对于某些企业来说，整个过程可能很困难且具有挑战性。因此，最好寻求数据提取服务的帮助，以帮助您完成整个过程。
云和物联网：对数据提取的未来意味着什么？
日益增长的需求和对云存储和计算的使用正在改变公司和企业处理数据的方式。它正在影响数据安全和存储的整个过程。不仅如此，云存储的出现也使 ETL 过程变得更加简单和轻松。
云存储让公司能够随时随地轻松访问数据。因此，云存储让公司能够更轻松地实时处理数据，而无需创建自己的数据基础设施或维护服务器。
此外，物联网(IoT) 也正在改变企业访问数据的方式。除了手机、平板电脑和笔记本电脑外，其他设备也会生成数据，例如家用电器、智能手表等。
因此，公司拥有无限量的数据。数据提取使他们能够提取和使用相关信息，以获得竞争优势。