對于“高質量數(shù)據(jù)”至今并沒有明確定義，但大體可以解譯為：具有代表性與準確性，且能夠為使用群體創(chuàng)造價值的數(shù)據(jù)。以個人用戶為例，將日常數(shù)據(jù)活動進行統(tǒng)計之后，可以協(xié)助進行時間安排與管理；而以企業(yè)為例，結合內部業(yè)務信息，與對外的系列企業(yè)活動數(shù)據(jù)之后，可以提供更準確的市場規(guī)劃建議，指明未來發(fā)展方向。

收集與整合

那么，首先要做的便是積累數(shù)據(jù)，然后整合。目前，許多線上媒體平臺都依賴數(shù)據(jù)的收集工作，代表應用就是“個性化推薦”，能夠及時地追蹤用戶的數(shù)據(jù)活動，根據(jù)不同的指標因素進行群體歸納，從而依據(jù)推薦算法來預測、匹配用戶的潛在需求，完成產品與服務的推介。

在電子商務逐漸普及的情況下，我們常常習慣在線上平臺進行消費，不管是瀏覽新聞、觀賞電影，還是音樂分享、組隊游戲，這些皆屬于數(shù)據(jù)活動。由于個人喜好差異，我們所進行的數(shù)據(jù)活動肯定有所不同，但是往往發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)推薦的“猜你喜歡”竟十分吻合。

其實，推薦算法就是通過收集與整合龐大數(shù)據(jù)體量，去尋找群體的共同點，提取用戶不同維度的特征值，進而挖掘用戶的潛在數(shù)據(jù)活動。因源于此，很多統(tǒng)計報告便誕生了，例如90后女生最喜歡的音樂風格，或者是北京人與福建人的購物消費差異，以及貓系男友最討厭的電視劇……

而線上相親平臺其實也是如此，只不過數(shù)據(jù)是由訪問者主動提交的，通過輸入自己與理想型伴侶的信息后，再轉由各個企業(yè)后臺進行信息匹配。而日常的用戶消費，往往是被動式地信息收集，比如聽完音樂之后，系統(tǒng)才能獲取用戶的偏好數(shù)據(jù)。但總歸皆逃不過數(shù)據(jù)收集與整合，不可否認數(shù)據(jù)的收集與整合工作是非常重要的，也是保障數(shù)據(jù)應用的首要基礎。

篩選高質數(shù)據(jù)

收集與整合數(shù)據(jù)完畢之后，就會面臨篩選問題，這點對于企業(yè)來說尤為關鍵，其中最常出現(xiàn)的問題在于如何處理重復數(shù)據(jù)與刪除數(shù)據(jù)。

重復數(shù)據(jù)會對企業(yè)有何不良影響呢？首先是存儲成本的增加，企業(yè)所配置的存儲空間造成浪費；其次是，大量的重復數(shù)據(jù)還有可能導致數(shù)據(jù)分析準確性的下降，從而影響企業(yè)的判斷，造成決策失誤。以傳統(tǒng)的問卷調查為例，假設想要調查某某小區(qū)居民對社區(qū)環(huán)境建設是否滿意，會將十幾份問卷交由同一位居民進行填寫嗎？答案肯定是：否。

隨著企業(yè)向數(shù)字化轉型邁進，數(shù)據(jù)將不斷進行積累，就會帶來以上的憂慮，而此時配置智能化的存儲解決方案就尤為重要，可以幫助企業(yè)解決相應問題。以戴爾SC7020F高效存儲方案來說，內置Data Progression可優(yōu)化驅動器層和RAID級別，自動辨別長時間被擱置的數(shù)據(jù)，將其移至成本較低的存儲空間中，還能智能進行重復數(shù)據(jù)的刪除與壓縮，為企業(yè)節(jié)省不少的數(shù)據(jù)運營與管理成本，篩選出高質量數(shù)據(jù)。

那么，刪除數(shù)據(jù)為何也會對篩選高質數(shù)據(jù)產生影響呢？要知道的是，目前大部分的互聯(lián)網(wǎng)基礎硬件設施還是由傳統(tǒng)電力負責供應，這就意味企業(yè)需要做好應對地震、海嘯等等自然災害，或者是人為活動造成的電力中斷影響，如果沒有做足準備，可能企業(yè)所有的數(shù)據(jù)資產就會瞬間丟失。

因為無法預測未來，所以企業(yè)更加需要對未來可能發(fā)生的情況全面考量，SC7020F內附Live Volume便可在本地和遠程陣列上的同步卷執(zhí)行無中斷自動故障轉移，確保企業(yè)業(yè)務連續(xù)性，保證數(shù)據(jù)應用正常運行。香港新天域互聯(lián)專注香港服務器租用托管，以及境內外ICT服務，我們深知目前數(shù)據(jù)對企業(yè)的重要性，所以引入SC7020F存儲解決方案，希望助力企業(yè)應對意外，從而保護高質數(shù)據(jù)資產。

物盡其用

當企業(yè)完成了以上處理數(shù)據(jù)的步驟，就該輪到發(fā)揮數(shù)據(jù)作用的時刻了，也就是物盡其用。尤其是大數(shù)據(jù)的應用，例如人工智能（AI）、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）都對數(shù)據(jù)處理有著更高的要求，同時還要維持更低延遲性，確保實時的數(shù)據(jù)反饋，這些就是始于高質數(shù)據(jù)的應用，通過數(shù)據(jù)收集與整合，完成預測、分類等等的復雜人工智能模型構建，提高AI的數(shù)據(jù)處理能力，進而拓展至其他應用。