内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同( 一下如何集成外部数据，以及应该注意哪些事项？|)

　　内部信息源与外部信息源搜索引擎优化方法的异同(

一下如何集成外部数据，以及应该注意哪些事项？|)

　　对于数据分析应用来说，数据源是很多公司或分析师非常苦恼的问题。由于缺乏丰富优质的数据，我们很难达到预期的数据分析效果。要解决这个问题，除了挖掘内部数据外，一个有效的方法是利用外部数据。下面我们来看看如何整合外部数据以及需要注意什么：

　　整合来自组织外部的新数据流的意义在于，它可以为用户的数据分析工作提供更深入的洞察力和更高的价值。根据 Gartner 的一项调查，在接受调查的 196 个组织中，有 46% 的组织表示他们使用外部数据源。

　　一个简单但常见的示例是，在数据分析中添加外部数据源（天气数据）可以帮助零售商预测特定时间对某些产品的需求。例如，当天气预报显示前方有暴风雪时，雪铲的销量可能会创下历史新高，从而使保险公司有更多时间处理雪灾索赔或通知客户即将发生的灾难。

　　尽管外部数据很受欢迎且很重要，但需要注意的是，未经审查或质量低下的数据洞察可能会对数据洞察造成不可忽视的损害。因此，企业需要建立合适的数据采购和审核机制，包括数据来源确定、数据质量审核、数据清洗等步骤。

　　从流程的角度来看，一旦确定了数据源，组织就需要测试数据样本的质量，并将其与内部可能可用的其他数据保持一致。

　　组织还必须了解围绕数据的法律或道德风险，并且组织需要就数据的来源、是否合法以及是否存在泄露或争议的可能性提供明确的指导。尤其是在GDPR、网络安全法等合规法律的前提下，了解这些信息对于规避风险至关重要。

　　如果您要购买数据，您可能还需要考虑是要购买完整的数据库，还是只想获取部分数据。德勤报告指出，许多数据服务提供商从多个来源采集数据，并以单一或打包的方式提供，组织可以根据需要进行选择。

　　此外，一些数据服务提供商还支持数据交换或集成模型。组织可以将自己的数据“出售”给服务提供商，而提供商会将这些数据与其他来源的数据结合起来以增加数据量。同时，它也降低了组织的数据获取成本。

　　评估和管理*敏*感*词*内共享。

　　尤其是当组织想要创建机器学习和人工智能实践时，获取和管理外部数据变得至关重要。这是因为人工智能技术需要依赖大量数据进行训练。越准确，内部数据往往无法满足这些海量数据的需求。

　　对于BI应用来说，引入外部数据源往往取决于BI平台是否支持引入外部数据源。Data Analytics平台提供外部数据库的访问功能。用户不仅可以访问各种格式的数据库，还可以使用自己预设的统计数据、财务数据、天气数据等公共数据，让数据更快、更便宜。实现成本数据整合及相关性分析工作。