对于许多团队而言分析工具已成为成功的关键

但是企业经常忽略这样一个事实，即解决方案完全取决于输入到系统中的数据质量，如果未验证数据的准确性，则分析工具将无法提供可信赖且有用的结果，这可能给企业带来严重的问题，这可能是一个大胆的表述，但是由于人们误解了分析可以以某种方式神奇地解决不良数据的问题，因此公司常常在部署分析解决方案时无法实现其业务目标，这适用于企业内的所有领域，包括数据中心。

仓库还是战略资产？

鉴于数据中心是许多组织的关键信息的受信任存储库，因此您希望它们成为抢占分析优势的人，实际上它们经常被忽视，这个问题变得越来越紧迫，当公司运行复杂的分析程序并询问大型数据集以获取业务价值并提高公司绩效时，相同的原理并不总是适用于容纳数据集的物理环境，对全球数据中心运营以证明其财务控制，运营绩效和环境资质的需求正在增长，尤其是当首席执行官和CIO希望将越来越多的能力外包给云提供商时，对于这些利益相关者而言，准确的分析可确保这些大型资产具有可证明的ROI和财务可预测性，但是，这很关键，分析工具只有在输入数据经过清理和验证为正确后才能提供准确的结果。

确定数据准确性

有许多因素会影响数据的准确性。传感器网络可以高效地从多个站点的数十万个数据点（有时甚至数百万个）收集数据，但是它们并不是万无一失的，有时传输的数据不准确甚至根本没有数据，传感器通常也需要定期重新校准，而这一任务经常被忽略，那么高级管理人员如何确保他们根据关键任务决策所依据的信息是可靠的，质量的呢？他们需要信心，企业使用的分析工具和系统具有在处理和分析原始数据之前清理和验证原始数据的能力。

可以使用专家认证流程，并且存在可以通过可靠的方法

人工智能和机器学习相结合来准确分析数据的解决方案。这些过程是高级管理人员可以依靠的保险政策，不仅可以验证内部目的信息的准确性，而且可以证明重要的环境和CSR要求合理，并确定能源效率低下。

从一开始就做好甚至在建立或选择数据中心之前

准确的经过验证的数据也会产生重大影响。它可以用来预测新设施的合适的设计，提供有关站点潜在性能的见解，以及特定建筑物是否可以满足其业务目标，混合数据中心模型的采用日益广泛-将虚拟或私有云与传统托管设施，托管，（软件即服务）和（基础架构即服务）应用程序结合在一起，要求具有准确比较的能力并对比不同方法的效果。必要的更改，尤其是与IT基础架构有关的更改，可能是复杂且昂贵的，必须通过准确的数据和分析来权衡不同的投资选择，一旦启动并运行，可以通过根据预测模型不断分析计量数据并根据准确的性能基准来验证性能来减少运营费用。此级别的数据分析至关重要–不仅对于承担分析责任的人员或负责关键的公司和财务决策，甚至是证明ROI的业务，而且对于必须在工作负载和气候条件变化的情况下准确预测性能的数据中心经理而言，至关重要，简而言之，数据中心经理必须对容量，能源使用和运营成本有清晰的操作理解，但同样具有预见和避免任何设备降级和故障风险的能力，以达到SLA并保持性能。

细粒度可见性带来深远的好处         

随着组织扩展对物联网技术的使用并越来越多地转向灵活的混合资产，对分析和数据的依赖将越来越大，由机器收集的新的甚至“更大”的数据的好处将必须通过保证在分析之前已经过检查和验证的平衡来平衡，这将需要更智能的机器学习工具和与许多AI平台当前采用的方法不同的方法，使用来自分析工具的数据做出的决策必须是可审计的，并且需要充分解释才能使董事会成员，投资者和其他利益相关者满意。

专注于这些海量数据集的质量将使公司在推进数据中心及其他项目方面处于稳定状态。