У вас не может быть больших данных без чистых данных

Большие данные — это святой Грааль современной аналитики. С его помощью организации могут получать прогнозную аналитику и анализ поведения пользователей, а также обнаруживать закономерности, тенденции и ассоциации, которые раньше было невозможно собрать. Большие данные способствуют принятию более эффективных решений, что ведет к повышению операционной эффективности, снижению рисков и сокращению итоговых затрат. Но большие данные могут быть труднодоступными. Прежде чем организации смогут осознать преимущества больших данных, необходимо проделать большую работу. Прежде чем вы сможете получить большие данные, вам нужны чистые данные.
Такие проблемы, как повторяющиеся данные, неправильные числа, отсутствующие символы, отсутствующие поля данных, данные, связанные с активами, которые больше не используются, и несколько номеров, связанных с одним активом, могут привести к повреждению данные, что делает их противоречивыми и неточными. Очистка данных, согласование и управление мастер-данными (MDM) имеют решающее значение для получения чистых данных, но их можно рассматривать как трудоемкие и дорогостоящие мероприятия с небольшими краткосрочными результатами.
Просмотрите свои данные.
Как же организации начинают собирать и очищать данные на пути к большим данным? В статье о чистых данных Патрик Грей, ведущий эксперт и консультант в области технологий, предлагает:«Начните с проблем, которые вы ожидаете решить с помощью больших данных, с преимуществ получения быстрых ответов и уточнений, характерных для больших данных, а затем сравните затраты на повторную очистку вместо того, чтобы кусать пулю и делать это правильно с первого раза».
Как предлагает Грей, первый шаг — определить, какие данные у вас есть и что вам нужно для достижения ваших целей в области больших данных. Это включает действия MDM, такие как согласование данных или полный аудит запасов. Обычно это включает в себя проверку текущих записей в базе данных и подтверждение правильности информации, хранящейся в устаревшей базе данных.
Это может быть длительный процесс, но в конечном итоге он принесет свои плоды. Но не откусывайте больше, чем можете прожевать. Грей утверждает, что «небольшие первые успехи намного лучше, чем запутаться в сорняках, пытаясь решить все проблемы с данными сразу и никогда не принося никакой пользы».
Поддержание чистоты данных
После того как ваши старые данные будут очищены, как вы обеспечите их чистоту, а также то, что новые данные будут чистыми в будущем? Опять же, это восходит к пониманию ваших общих целей в отношении аналитики больших данных.
Упрощение данных
Убедитесь, что данные, которые вы собираете, нужны вам для анализа, и вы не собираете нерелевантные данные, основанные на прошлых практиках. Это может означать упрощение собираемых данных, например удаление ненужных полей. Больше не всегда лучше. Добавление полей и функций в программное обеспечение может сократить своевременный анализ, которого вы хотите добиться.
Разработайте политику сбора данных
От того, какие данные собирать до правильного метода сбора данных, согласованность является ключом к качеству данных. Согласуйте поля данных MDM, которые наиболее важны для анализа данных. Сюда входят номера деталей, номера моделей, серийные номера и т. д. Затем используйте согласованные инструменты или методы для сбора этих данных. Автоматические системы сбора данных, такие как этикетки со штрих-кодом и сканеры, являются наиболее надежными методами сбора данных. Эти методы оставляют мало места для ошибок, например сбор данных вручную, когда легко пропустить поля или переставить числа.
Выявление ошибок
Просмотр данных позволяет выявить распространенные ошибки или определить области, в которых обычно возникают ошибки. Исследуйте и исправляйте все ошибки данных до того, как они будут введены в систему, и разработайте собственные политики и передовые методы, чтобы ошибки больше не повторялись.
Хотя в прошлом многие организации обходились беспорядочными, неполными или неверными данными, стремление к большим данным выдвигает на первый план предпосылку для чистых данных. Если ваша организация переходит к необходимости мгновенного анализа данных, чистые данные — это фундаментальный первый шаг. Если вам нужна помощь в получении или поддержании чистоты данных, свяжитесь с Camcode.