Schone data is de basis voor Big Data-succes

Big Data is de heilige graal van analytics vandaag de dag. Hiermee kunnen organisaties predictieve analytics en gebruikersgedragsanalyse verkrijgen, en patronen, trends en associaties ontdekken die eens onmogelijk waren te verzamelen. Big Data leidt tot betere besluitvorming, wat leidt tot verbeterde operationele efficiëntie, verminderd risico en kostenbesparingen op de bottom line. Maar Big Data kan lastig zijn om te bereiken. Er moet veel werk gedaan worden voordat organisaties de voordelen van Big Data kunnen realiseren. Voordat u Big Data kunt krijgen, hebt u schone data nodig.

Problemen zoals dubbele data, onjuiste nummers, ontbrekende karakters, ontbrekende datavelden, data geassocieerd met activa die niet meer in dienst zijn, en meerdere nummers geassocieerd met één activum kunnen data corrupt maken, wat het inconsistente en onnauwkeurig maakt. Data cleansing, reconciliatie en Master Data Management (MDM) zijn cruciaal voor het bereiken van schone data, maar kunnen worden gezien als tijdrovende en kostbare ondernemingen met weinig korte-termijnresultaten.

Beoordeel uw data

Hoe beginnen organisaties met het verzamelen en opschonen van data op de weg naar Big Data? In een artikel over schone data stelt Patrick Gray, een toonaangevende technologie-expert en consultant, voor om "te beginnen 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 dan de kosten te vergelijken van herhaaldelijk opschonen versus de kogel door de kerk halen en het de eerste keer goed doen."

Zoals Gray voorstelt, is de eerste stap om te identificeren welke data u heeft en wat u nodig hebt om uw Big Data-doelen te bereiken. Dit omvat MDM-activiteiten zoals datareconciliatie of een complete audit van voorraad. Het gaat doorgaans om het onderzoeken van huidige records binnen een database en het bevestigen dat de informatie in de legacy-database correct is.

Dit kan een langdurig proces zijn, maar eentje die op de lange termijn voordelen oplevert. Maar haal niet meer dan u kunt kauwen. Gray stelt dat "enkele vroege, kleine successen veel beter zijn dan vast te zitten in de onkruiden van het proberen al uw dataproblemen tegelijk op te lossen en nooit daadwerkelijk waarde te leveren."

Data schoon houden

Eenmaal uw legacy-data schoon is, hoe zorgt u ervoor dat het schoon blijft en dat nieuwe data voortaan schoon is? Opnieuw gaat het terug naar het begrijpen van uw algemene doelen voor Big Data-analytics.

Vereenvoudig data

Zorg ervoor dat de data die u verzamelt wat u nodig heeft voor analyse is en dat u geen irrelevante data verzamelt op basis van eerdere praktijken. Dit kan betekenen dat u de data die u verzamelt vereenvoudigt, zoals het verwijderen van onnodige velden. Meer is niet altijd beter. Het toevoegen van velden en functies in software kan de tijdige analyse die u wilt bereiken vertragen.

Ontwikkel data-verzamelbeleid

Van welke data te verzamelen tot de juiste methode van data verzamelen, consistentie is de sleutel tot data-kwaliteit. Kom overeen over de MDM-datavelden die het belangrijkst zijn voor uw data-analyse. Dit omvat onderdelenummers, modelnummers, serienummers, enz. Gebruik dan consistente tools of methoden om die data te verzamelen. Automatische dataverzamelingssystemen, zoals streepjescodelabels en scanners, zijn de meest betrouwbare methoden om data te verzamelen. Deze methoden laten weinig ruimte voor fouten zoals handmatige dataverzameling waar het gemakkelijk is velden over te slaan of nummers om te draaien.

Identificeer fouten

Het beoordelen van data stelt u in staat om veelvoorkomende fouten te identificeren of de gebieden aan te wijzen waar fouten doorgaans optreden. Onderzoek en corrigeer alle datafouten voordat ze in het systeem worden ingevoerd en ontwikkel uw eigen beleid en best practices om ervoor te zorgen dat de fouten niet voortduren.

Terwijl veel organisaties in het prima zijn gekomen met rommelige, onvolledige of onjuiste data, benadrukt de push naar Big Data de voorwaarde voor schone data allereerst. Als uw organisatie verschuift naar de behoefte aan instantane data-analyse, is schone data de fundamentele eerste stap. Voor hulp bij het verkrijgen of handhaven van schone data, neem contact op met Camcode.