拥有预测分析和预测模型，大数据100，从数据中获得更多的洞察力和价值，是当今许多组织的愿望清单。组织使用预测模型工具帮助预测结果的能力，如目标客户，哪些客户更可能购买其他产品，客户离开的可能性是前所未有的。然而，当我们从预测模型中提出一个业务问题来解决时，我们不能忘记正确获取数据的重要性。

显然，泛在电力物联网，云服务器商，如果你把垃圾数据放入一个预测模型中，那么不需要天才就可以计算出垃圾模型的生成。预测模型只与进入它们的数据一样好。确保你使用的源数据得到正确的管理和组织是关键。

提取，转换和加载工具在市场上已经存在很多年了，淘客基地，但是许多组织正在使用过时的工具将数据从一个环境"提升并转移"到另一个环境中。数据的提取、转换和加载（或ETL）过程是可以识别数据中的问题和问题的关键领域并在它们最终进入模型之前进行纠正。理想情况下，问题和问题应该在源系统中解决，然而，这并不总是可能的。

这里有一些关键领域需要数据方面的帮助：

编码SQL从来都不是一个可扩展和可持续的选择–想象一下，仅仅为了改变一个业务规则而不得不在代码中搜索。

SAP有一整套工具，提供分析数据的功能，添加业务规则并在不使用代码的情况下移动数据。数据管理员可以创建可重复的作业，这些作业可以轻松快速地通过图形界面进行维护。有关这些工具的详细信息，请单击此处

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