U kunt geen big data hebben zonder schone gegevens

Big data is tegenwoordig de heilige graal van analyses. Hiermee kunnen organisaties voorspellende analyses en analyses van gebruikersgedrag verkrijgen en patronen, trends en associaties ontdekken die ooit onmogelijk te verzamelen waren. Big Data leidt tot betere besluitvorming, wat leidt tot verbeterde operationele efficiëntie, minder risico en kostenbesparingen. Maar Big Data kan moeilijk te verkrijgen zijn. Voordat organisaties de voordelen van Big Data kunnen realiseren, moet er nog veel werk verzet worden. Voordat u big data kunt krijgen, heeft u schone gegevens nodig.
Problemen zoals dubbele gegevens, onjuiste nummers, ontbrekende tekens, ontbrekende gegevensvelden, gegevens die zijn gekoppeld aan activa die niet meer in gebruik zijn en meerdere nummers die aan één activa zijn gekoppeld, kunnen corrupt raken gegevens, waardoor deze inconsistent en onnauwkeurig zijn. Gegevensopschoning, afstemming en Master Data Management (MDM) zijn van cruciaal belang voor het verkrijgen van schone gegevens, maar kunnen worden gezien als tijdrovende en kostbare inspanningen met weinig kortetermijnresultaten.
Bekijk uw gegevens
Dus hoe beginnen organisaties met het verzamelen en opschonen van gegevens op weg naar Big Data? In een artikel over schone data stelt Patrick Gray, een vooraanstaand technologie-expert en consultant, voor:“Begin met de problemen die u verwacht dat Big Data zal oplossen, de voordelen van het verkrijgen van de snelle reacties en verfijningen die kenmerkend zijn voor Big Data, en vergelijk vervolgens de kosten van herhaaldelijk opschonen versus opeten en het de eerste keer goed doen.”
Zoals Gray suggereert, is de eerste stap om te identificeren welke gegevens je hebt en wat je nodig hebt om je Big Data-doelen te bereiken. Dit omvat MDM-activiteiten zoals gegevensafstemming of een volledige controle van de inventaris. Het omvat doorgaans het onderzoeken van de huidige records in een database en het bevestigen dat de informatie in de oude database correct is.
Dit kan een langdurig proces zijn, maar uiteindelijk zal het zijn vruchten afwerpen. Maar bijt niet meer af dan je kunt kauwen. Gray stelt dat "sommige vroege, kleine successen veel beter zijn dan verstrikt raken in het onkruid door te proberen al je dataproblemen in één keer op te lossen en nooit echt enige waarde te leveren."
Data schoon houden
Als uw oude gegevens schoon zijn, hoe zorgt u er dan voor dat deze schoon blijven en dat nieuwe gegevens in de toekomst schoon blijven? Nogmaals, het gaat terug naar het begrijpen van uw algemene doelen voor Big Data-analyse.
Vereenvoudig gegevens
Zorg ervoor dat de gegevens die u verzamelt de gegevens zijn die u nodig hebt voor analyse en dat u geen irrelevante gegevens vastlegt op basis van praktijken uit het verleden. Dit kan betekenen dat u de gegevens die u verzamelt, moet vereenvoudigen, zoals het verwijderen van onnodige velden. Meer is niet altijd beter. Het toevoegen van velden en functies aan software kan de tijdige analyse die u wilt bereiken, verminderen.
Beleid voor gegevensverzameling ontwikkelen
Van welke gegevens moeten worden verzameld tot de juiste methode voor het verzamelen van gegevens, consistentie is de sleutel tot gegevenskwaliteit. Maak afspraken over de MDM-gegevensvelden die het belangrijkst zijn voor uw gegevensanalyse. Dit omvat onderdeelnummers, modelnummers, serienummers, enz. Gebruik vervolgens consistente tools of methoden om die gegevens te verzamelen. Automatische gegevensregistratiesystemen, zoals barcodelabels en scanners, zijn de meest betrouwbare methoden om gegevens vast te leggen. Deze methoden laten weinig ruimte voor fouten, zoals handmatige gegevensverzameling waarbij het gemakkelijk is velden te missen of getallen te transponeren.
Fouten identificeren
Door gegevens te bekijken, kunt u veelvoorkomende fouten identificeren of de gebieden lokaliseren waar fouten doorgaans optreden. Onderzoek en corrigeer alle gegevensfouten voordat ze in het systeem worden ingevoerd en ontwikkel uw eigen beleid en best practices om ervoor te zorgen dat de fouten niet blijven bestaan.
Hoewel veel organisaties in het verleden hebben moeten rondkomen met rommelige, onvolledige of onjuiste gegevens, de push naar Big Data benadrukt eerst de voorwaarde voor schone data. Als uw organisatie verschuift naar de behoefte aan onmiddellijke gegevensanalyse, is schone gegevens de fundamentele eerste stap. Neem contact op met Camcode voor hulp bij het verkrijgen of onderhouden van schone gegevens.