Big Data ist ohne saubere Daten nicht möglich

Big Data ist heute der heilige Gral der Analytik. Damit können Organisationen prädiktive Analysen und Analysen des Benutzerverhaltens erhalten und Muster, Trends und Assoziationen entdecken, die früher unmöglich zu sammeln waren. Big Data führt zu einer besseren Entscheidungsfindung, was zu einer verbesserten betrieblichen Effizienz, einem geringeren Risiko und Kosteneinsparungen führt. Aber Big Data kann schwer zu erreichen sein. Es muss noch viel getan werden, bevor Unternehmen die Vorteile von Big Data erkennen können. Bevor Sie Big Data erhalten können, benötigen Sie saubere Daten.
Probleme wie doppelte Daten, falsche Nummern, fehlende Zeichen, fehlende Datenfelder, Daten, die mit Assets verknüpft sind, die nicht mehr in Betrieb sind, und mehrere Nummern, die mit einem Asset verknüpft sind, können beschädigt werden Daten, wodurch sie inkonsistent und ungenau werden. Datenbereinigung, -abgleich und Master Data Management (MDM) sind entscheidend für saubere Daten, können jedoch als zeitaufwändige und kostspielige Bemühungen mit geringen kurzfristigen Ergebnissen angesehen werden.
Überprüfen Sie Ihre Daten
Wie also beginnen Organisationen mit dem Sammeln und Bereinigen von Daten auf dem Weg zu Big Data? In einem Artikel über saubere Daten schlägt Patrick Gray, ein führender Technologieexperte und Berater, vor:„Beginnen Sie mit den Problemen, die Big Data Ihrer Meinung nach lösen wird, den Vorteilen der schnellen Reaktionen und Verfeinerungen, die für Big Data charakteristisch sind, und vergleichen Sie dann die Kosten für die wiederholte Reinigung im Vergleich dazu, in den sauren Apfel zu beißen und es gleich beim ersten Mal richtig zu machen.“
Wie Gray vorschlägt, besteht der erste Schritt darin, zu ermitteln, welche Daten Sie haben und was Sie benötigen, um Ihre Big-Data-Ziele zu erreichen. Dazu gehören MDM-Aktivitäten wie Datenabgleich oder eine vollständige Bestandsprüfung. In der Regel werden aktuelle Aufzeichnungen in einer Datenbank überprüft und die Richtigkeit der in der Altdatenbank enthaltenen Informationen bestätigt.
Dies kann ein langwieriger Prozess sein, aber einer, der am Ende Vorteile bringt. Aber beißen Sie nicht mehr ab, als Sie kauen können. Gray erklärt:„Einige frühe, kleine Erfolge sind weitaus besser, als sich im Unkraut zu verfangen und zu versuchen, alle Ihre Datenprobleme auf einmal zu lösen und nie wirklich einen Wert zu liefern.“
Daten sauber halten
Wenn Ihre Altdaten sauber sind, wie stellen Sie sicher, dass sie sauber bleiben und dass neue Daten auch in Zukunft sauber bleiben? Auch hier geht es wieder darum, Ihre allgemeinen Ziele für Big-Data-Analysen zu verstehen.
Daten vereinfachen
Stellen Sie sicher, dass Sie die Daten sammeln, die Sie für die Analyse benötigen, und dass Sie keine irrelevanten Daten aufgrund früherer Praktiken erfassen. Dies könnte bedeuten, dass Sie die von Ihnen erfassten Daten vereinfachen, z. B. unnötige Felder entfernen. Mehr ist nicht immer besser. Das Hinzufügen von Feldern und Funktionen zur Software kann die zeitnahe Analyse, die Sie erreichen möchten, reduzieren.
Entwickeln Sie Richtlinien zur Datenerfassung
Von den zu erfassenden Daten bis hin zur richtigen Methode der Datenerfassung ist Konsistenz der Schlüssel zur Datenqualität. Vereinbaren Sie die MDM-Datenfelder, die für Ihre Datenanalyse am wichtigsten sind. Dazu gehören Teilenummern, Modellnummern, Seriennummern usw. Verwenden Sie dann konsistente Tools oder Methoden, um diese Daten zu sammeln. Automatische Datenerfassungssysteme wie Barcode-Etiketten und Scanner sind die zuverlässigsten Methoden zur Datenerfassung. Diese Methoden lassen wenig Spielraum für Fehler, wie z. B. bei der manuellen Datenerfassung, bei der Felder leicht übersehen oder Zahlen vertauscht werden können.
Fehler identifizieren
Die Überprüfung von Daten ermöglicht es Ihnen, häufige Fehler zu identifizieren oder die Bereiche zu lokalisieren, in denen Fehler typischerweise auftreten. Untersuchen und korrigieren Sie alle Datenfehler, bevor sie in das System eingegeben werden, und entwickeln Sie Ihre eigenen Richtlinien und Best Practices, um sicherzustellen, dass die Fehler nicht weiterhin auftreten.
Während viele Unternehmen in der Vergangenheit mit chaotischen, unvollständigen oder falschen Daten ausgekommen sind, Der Vorstoß in Richtung Big Data hebt zunächst die Voraussetzung für saubere Daten hervor. Wenn sich Ihr Unternehmen auf die Notwendigkeit einer sofortigen Datenanalyse verlagert, sind saubere Daten der grundlegende erste Schritt. Wenden Sie sich an Camcode, wenn Sie Hilfe benötigen, um saubere Daten zu erhalten oder zu erhalten.