丰富的数据是数据分析的倍增器

数据丰富是我们获得宝贵见解的第一步，通过分析或机器学习，我们可以根据收集的数据使公司受益。即使像拼写错误纠正这样简单的事情也可以将原始数据转换为更容易处理的数据，而将较少的数据丢弃为无法使用。数据外推也被认为是数据丰富，填补了数据中的空白和漏洞，以符合先前数据点所设定的数学模型。

迈出下一步

在我们丰富了数据之后，我们从哪里开始？我们数据处理的下一个合理步骤是增强。虽然收集数据可能已经足够一些公司，为了从数据丰富中获得真正的好处，我们需要超越这一点，增加数据。使用数据收集点来整理，排列和分类数据，可以构建更加强大的数据丰富系统。这将数据设置为用于分析和机器学习，我们将收集和丰富的数据用于我们的工作。

使用分析来生成客户洞察或其他相关信息可以帮助我们了解和定位我们的营销。福布斯正确地说数据至关重要 以适当的体验瞄准合适的客户。

通过丰富的数据进行机器学习

收集见解是一项长期努力。在一天的数据之后，趋势通常不会确定自己。通常需要几个月，有时几年来确定趋势是什么，并从该趋势中收集信息。Analytics（分析）依赖于发现数据中的模式，并弄清楚这些模式如何适用于整个公司。它使用公司感兴趣的一组关键数据点作为其探索的基础。虽然分析很重要，并且是当今世界营销策略的重要组成部分，但它却无法弄清楚大局。这就是机器学习的用武之地。

通过专门的算法，我们可以使用我们之前收集和提升的丰富数据，让我们深入了解各种客户模式和趋势，而不仅仅是我们事先已经想到的那些。正如SAS所说，机器学习是一种数据分析，它处理分析模型构建的自动化。自动化模型构建的重要性在于，不需要将自己局限于简单的可人工处理的数据量。无论有多少数据，我们都可以逐字地使用我们收集的所有数据。对业务的影响是深远的，因为这意味着提供电子发现服务的公司可以了解他们甚至不知道他们缺乏的各种各样的事情。从本质上讲，机器学习通过自动处理丰富数据提供对业务的真实洞察，使数据分析成为其逻辑结论。

通过分析获得明智的决策

信息是处理过的数据，信息是公司负责人为做出决策所需要的。随着丰富数据的增强功能促进了收集数据的处理，公司可以获得巨大的利益，洞察新的和以前未知的领域。这不仅对客户档案有影响，对业务效率和客户影响等也有影响。机器学习使公司能够通过收集的数据获得更多的覆盖面和覆盖范围，并将数据转化为真正的资源，如果有效利用，可以为其母公司带来更高的底线。