Важность точности данных в реальном времени для вашего бизнеса

Получение точных данных в режиме реального времени имеет важное значение для бизнеса. Это требует выявления шаблонов с использованием метаданных, группирования этой информации с помощью файлов метаданных и обеспечения точности метаданных с помощью структуры управления метаданными.

Примите во внимание точность данных в реальном времени, характеристику качества данных, относящуюся к правильным значениям и форматам, что необходимо для прибыльного и растущего бизнеса. Компаниям нужны точные данные в режиме реального времени, чтобы справиться с притоком потребительского спроса. Треть руководителей высшего звена и финансовых специалистов согласны с тем, что они все больше и больше ценят свои финансовые данные в режиме реального времени.

К сожалению, многие организации по-прежнему пытаются получить ценную информацию о бизнесе из своих данных в режиме реального времени. Компании часами собирают потоки данных, но для принятия правильного решения может потребоваться всего пара минут этого потока.

Даже решение о том, как проверять объемы собранных данных, вызывает проблемы с быстрым определением того, является ли один набор данных более точным, чем другой. Сделайте неверный выбор и внесите свой вклад в потерю компанией 14 млн долларов США.

К счастью, метаданные, данные о данных, обещают помочь в достижении точности данных в реальном времени. Эта статья познакомит читателя с использованием метаданных для получения точных данных в реальном времени.

Использование метаданных для проверки точности данных в реальном времени

Может показаться нелогичным говорить о создании большего количества данных, чтобы поддерживать точность существующих данных. Но у метаданных есть несколько сверхспособностей:

• Если метаданные точны, они обеспечивают контекст информации, которую они описывают, подтверждая точность данных. Компьютерная программа может преобразовать эти метаданные в схему или представление.
• Определения метаданных содержат любую комбинацию технических, деловых или операционных описаний наборов данных. Таким образом, системы, процессы или люди могут использовать метаданные для характеристики клиентов, покупок, продуктов, местоположений и т. д.
• Алгоритмы могут использовать технические метаданные, чтобы пометить другой процесс или человека для выполнения дальнейших действий.
• Метаданные могут охватывать большой объем данных, что упрощает их поиск.

Два эксперта, Ромеро и Колдерс, использовали эти сильные стороны метаданных с помощью подхода, называемого профилированием информации. Они предлагают структуру, применяющую метаданные для формирования схемы профилирования и последующего включения результатов с использованием метаданных.

Развивая эти результаты, компании могут использовать свои бизнес-правила для управления формированием метаданных схемы и группировать данные в пакеты, обернутые метаданными. Эти организации получат более эффективный способ работы с данными в режиме реального времени, используя алгоритмы для поиска шаблонов данных и извлечения соответствующих наборов данных.

Изучение примера точности данных в реальном времени

Как использование метаданных для обеспечения точности данных в реальном времени будет выглядеть в реальной жизни? Гордон и Шанкаранараянан из Колледжа Бэбсона делятся своим мнением.

Скажем, в ленте компании А каждый час приходят сотни мгновенных сообщений. Клиент, Джон Доу, отправляет СМС-сообщение, что хочет купить велосипед у компании А. Компания А хочет подтвердить, что эти сообщения исходят от Джона Доу и что он хочет купить велосипед.

Во-первых, приложение должно было создать профиль Джона Доу, метаданные о Джоне Доу. Скажем, метаданные о Джоне Доу имеют значения, основанные на номере телефона, типе используемого мобильного телефона и статусе членства в компании А. Это представление Джона Доу будет хорошо соответствовать данным, содержащимся в системе управления взаимоотношениями с клиентами компании А.

Затем компьютерная программа берет этот профиль Джона Доу и сопоставляет его с потоком текста в ленте с бизнес-правилами, определяющими, что искать в потоке данных. Как только программа увидит данные, соответствующие схеме Джона Доу, она объединит их вместе в файле метаданных контента. Этот файл метаданных контента будет доступен для поиска людям, которые будут уверены, что текстовые сообщения исходят от Джона Доу (если качество метаданных соответствует потребностям бизнеса).

Кроме того, алгоритм будет составлять профиль покупки, чтобы определить вероятность того, что Джон Доу купит велосипед, подобно тому, как Amazon определяет, какие продукты рекомендовать своим клиентам. Затем алгоритм может применить этот профиль покупки и оценить вероятность того, что Джон захочет купить велосипед.

Очень важна точность метаданных

Обратите внимание, что использование метаданных для создания схемы и пакета сильно зависит от точности метаданных. В противном случае обеспечить точность данных в режиме реального времени было бы невозможно.

В приведенном выше примере, если Джон Доу изменил свой номер телефона, а в его метаданных все еще был старый номер телефона, то метаданные Джона были бы неточными. Точно так же файл метаданных с наборами данных в реальном времени должен быть правильно помечен. Если в метаданных с текстовыми файлами Джона Доу было указано неправильное имя клиента, человек не смог бы найти текстовый файл Джона.

Таким образом, те же причины и процессы, которые компании используют для мониторинга данных и их очистки, чтобы постоянно обеспечивать высокое качество данных, применимы и к метаданным. Метаданные, используемые для проверки в реальном времени, должны быть достаточно точными, чтобы можно было быть уверенным в точности данных в реальном времени.

Среда управления метаданными

Будет ли тогда достаточно автоматизировать мониторинг и очистку метаданных? Нет. Обеспечение достаточного качества метаданных, чтобы они были ценными и доступными для бизнеса, зависит от структуры управления метаданными.

Люди, процессы и технологии организации составляют эту структуру управления метаданными и бизнес-правила, которые ее создают.

Например, если один отдел стандартизирует имена своих клиентов в одной системе, а другой отдел форматирует имена клиентов по-другому в отдельном приложении, у него будет ненадежная структура управления метаданными. Из какого отдела организация берет метаданные для использования?

Для разработки структуры управления метаданными для обеспечения адекватной точности данных в режиме реального времени требуется:

• Управление метаданными оценивает существующие структуры и их влияние. Исходя из этого базового уровня, компании могут понять, какие процессы нужно изменить.
• Стратегия работы с данными — план использования данных для обеспечения работы и роста бизнеса.
• Управление данными — программа, которая координирует доступ к метаданным и безопасность, чтобы соответствовать требованиям.
• Коллективная осведомленность о важности и ценности метаданных для определения точности данных в режиме реального времени. Кроме того, работникам необходимо знать, как правильно определять метаданные.
• Надежные бизнес-требования относительно того, какие атрибуты и значения определяют, что или кого описывают метаданные.

Заключительные слова

В 2020 году компании поняли, почему им нужно качество данных в режиме реального времени, но не доверяли получению бизнес-понимания из этих данных. Большие объемы данных и скорость передачи данных создают серьезные препятствия для компаний, которые не могут быстро обеспечить точность каждой части данных в текстовом потоке или потоке сообщений.

Курирование данных в реальном времени с использованием схемы метаданных и бизнес-правил имеет большую ценность, экономя ресурсы компании от анализа нерелевантных данных. Разделение результатов и маркировка этих наборов данных с помощью метаданных ускоряет поиск точных данных. Но использование метаданных таким образом требует точных метаданных и адекватной структуры управления метаданными, чтобы бизнес был уверен в точности своих данных в реальном времени.