Saubere Daten als Fundament für Big-Data-Erfolg

Big Data ist heute der heilige Gral der Analytics. Damit können Organisationen prädiktive Analysen und Nutzerverhaltensanalysen durchführen und Muster, Trends und Zusammenhänge entdecken, die früher unmöglich zu erfassen waren. Big Data führt zu besseren Entscheidungen, verbesserter operativer Effizienz, reduziertem Risiko und Kosteneinsparungen. Doch Big Data ist schwer zu erreichen. Viel Arbeit muss geleistet werden, bevor Organisationen die Vorteile realisieren können. Bevor Sie Big Data erhalten können, brauchen Sie saubere Daten.

Probleme wie doppelte Daten, falsche Zahlen, fehlende Zeichen, fehlende Datenfelder, Daten zu nicht mehr genutzten Assets und mehrere Nummern für ein Asset können Daten korrumpieren, sie inkonsistent und ungenau machen. Datenbereinigung, -abgleich und Master Data Management (MDM) sind entscheidend für saubere Daten, werden aber oft als zeit- und kostenintensive Unterfangen mit geringem kurzfristigem Nutzen gesehen.

Daten prüfen

Wie beginnen Organisationen also, Daten auf dem Weg zu Big Data zu sammeln und zu bereinigen? In einem Artikel über saubere Daten schlägt Patrick Gray, führender Technologieexperte und Berater, vor: Beginnen Sie mit den Problemen, die Sie durch Big Data lösen wollen, den Vorteilen schneller Reaktionen und Verfeinerungen, die Big Data kennzeichnet, und vergleichen Sie dann die Kosten wiederholter Bereinigung mit denen, es gleich beim ersten Mal richtig zu machen.

Wie Gray vorschlägt, ist der erste Schritt, zu identifizieren, welche Daten Sie haben und welche Sie für Ihre Big-Data-Ziele benötigen. Dazu gehören MDM-Aktivitäten wie Datenabgleich oder eine vollständige Bestandsprüfung. Es geht typischerweise darum, aktuelle Datensätze in einer Datenbank zu prüfen und zu bestätigen, dass die Informationen im Legacy-System korrekt sind.

Dies kann ein langwieriger Prozess sein, aber er zahlt sich am Ende aus. Beissen Sie aber nicht mehr, als Sie kauen können. Gray betont, dass einige frühe, kleine Erfolge weit besser sind, als im Dickicht der Lösung aller Datenprobleme auf einmal stecken zu bleiben und nie tatsächlich Wert zu liefern.

Daten sauber halten

Sind Ihre Legacy-Daten einmal bereinigt, wie stellen Sie sicher, dass sie sauber bleiben und neue Daten künftig sauber sind? Wiederum geht es zurück zum Verständnis Ihrer Gesamtziele für Big-Data-Analytics.

Daten vereinfachen

Stellen Sie sicher, dass die gesammelten Daten das sind, was Sie für die Analyse benötigen, und Sie keine irrelevanten Daten aufgrund vergangener Praktiken erfassen. Das kann bedeuten, die Datenerfassung zu vereinfachen, z. B. durch Entfernen unnötiger Felder. Mehr ist nicht immer besser. Das Hinzufügen von Feldern und Funktionen in Software kann die zeitnahe Analyse, die Sie anstreben, verzögern.

Datenerfassungsrichtlinien entwickeln

Von der Entscheidung, welche Daten zu erfassen sind, bis zur richtigen Erfassungsmethode: Konsistenz ist der Schlüssel zur Datenqualität. Einigen Sie sich auf die MDM-Datenfelder, die für Ihre Analyse am wichtigsten sind – Artikelnummern, Modellnummern, Seriennummern etc. Nutzen Sie dann konsistente Tools oder Methoden zur Datenerfassung. Automatische Datenerfassungssysteme wie Barcode-Etiketten und Scanner sind die zuverlässigsten Methoden. Sie lassen wenig Raum für Fehler wie bei manueller Erfassung, wo leicht Felder vergessen oder Zahlen vertauscht werden.

Fehler identifizieren

Die Datenprüfung ermöglicht die Identifikation häufiger Fehler oder die Lokalisierung von Fehlerquellen. Untersuchen und korrigieren Sie alle Datenfehler, bevor sie ins System eingegeben werden, und entwickeln Sie eigene Richtlinien und Best Practices, um sicherzustellen, dass sich Fehler nicht wiederholen.

Während viele Organisationen in der Vergangenheit mit unordentlichen, unvollständigen oder falschen Daten zurechtkamen, unterstreicht der Trend zu Big Data die Notwendigkeit sauberer Daten als Voraussetzung. Wenn Ihre Organisation auf sofortige Datenanalyse umstellt, sind saubere Daten der fundamentale erste Schritt. Für Unterstützung bei der Erlangung oder Aufrechterhaltung sauberer Daten kontaktieren Sie Camcode.