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從優化成本的角度來看，這一點可能是最重要的。您的員工可以專注於其他高價值領域，而不是常規的資料操作。

當然，乾淨的數據可能會導致勞動力數量減少。您的資料處理變得更加高效，而節省的工資可能會支付更昂貴的乾淨資料庫。

由於沒有辦法同時分析和處理數據，所以你不能在花錢購買後立即開始使用它。只有在準備完畢後，你才能開始尋找有價值的洞見。

有了乾淨的數據，您的團隊可以快速進入分析 台灣數據 階段。從現在開始，您的數據部門不太可能成為利用資訊創造收入的瓶頸。

4. 減少資料集大小
儲存資訊需要空間。儲存大數據需要大空間。新聞快訊－您需要分析的資訊量在短期內不會減少。這時乾淨的數據就可以提供幫助。

過濾所有不必要的數據點後，剩下的就是真正值得儲存的數據。且佔用的資料儲存量減少了四倍。現在，您可以將雲端訂閱從企業版降級為專業版方案。

當然，一些企業有自己的伺服器並且可能會在那裡保存資料。這很好，但是你仍然需要大量的空間來儲存原始資料。

最後，未來的資料處理必然會在雲端進行，並藉助機器學習（ML）完成。這也適用於較小的公司。那麼，在簽訂長期合約之前，將儲存需求減少四倍，這不是很好嗎？

什麼時候該自己清理資料？
在很多情況下，最好的選擇並不是自己清理資料。第一個就是擁有一個大數據團隊。這樣，其中一部分可以清理、過濾和豐富資料集，而其他部分則分析已經清理的資料。

另一種情況是您不需要龐大的資料集。如果有數千筆記錄而不是數百萬或數十億筆記錄，那麼自己清理會更便宜，前提是你已經知道如何做。再說了，如果您在可預見的未來不打算購買任何原始數據，那麼獲得數據清理技能將為您的員工帶來回報，但對您卻沒有好處。

這就引出了最後一種情況，即您僅偶爾需要乾淨的數據。在這種情況下，讓資料分析師學習如何過濾和豐富新的資料集是有益的。只要確保這些知識不會透過你的某位高級資料科學家洩漏出去即可。

最後，我們不要忘記，乾淨的數據通常是在人工智慧的幫助下準備的。如果您打算手動執行此操作，則由於使用 AI（LLM）技術實現此目的的專有知識，這已不再可行。

結論
無論您對原始資料或乾淨資料有何看法，後一種選擇都是新常態。這裡的問題是您是否有足夠的人力來及時清理、過濾和豐富您的資料集。

目前這可能是一種選擇，但隨著原始數據量的不斷擴大，在某種程度上，一小隊數據科學家將無法以經濟有效的方式處理它。因此，未來屬於可操作且快速、可立即進行分析的數據。

我希望我的文章能向您展示如何利用乾淨的數據來優化您的業務成本。隨著數據價格逐年上漲，最好的選擇可能是成為早期採用者。