决定是保留还是丢弃这些数据点会极大地影响分析结果。减轻负担：综合解决方案应对这些挑战需要将战略远见与先进的技术解决方案相结合。以下是一些增强的建议：自动化数据管道：自动化可以简化数据采集、规范化和清理过程。
机器学习算法和人工智能工具可量问题，从而有 芬兰 whatspp 数据 能将这些任务上花费的手动时间减少多达 60%。采用强大的数据治理：完善的数据治理框架可以维护高数据质量标准，将与偏见和不准确性相关的问题减少多达 50%。
该框架可以从采集阶段开始保护数据完整性。投资数据协作平台：专用于数据共享的平台可以通过提供跨团队甚至组织共享和利用数据的中心来简化数据采集，从而节省在冗余数据采集任务上花费的大量时间。
培训和技能提升：持续学习可以让数据科学家了解数据规范化和清理的最佳实践和最新工具，从而将他们的效率提高多达 30%。利用高级分析工具：尖端分析工具可以有效地处理实时数据规范化，减轻数据科学家的负担，并将规范化所花费的时间减少近 40%。