Hvad er datafletning?

I 2025 forventes organisationer at producere 175 zettabyte forretningsdata. Men kun omkring 20 % af disse data vil blive brugt til at træffe forretningsmæssige valg, ifølge en rapport fra IDC. Dette indikerer, at de fleste virksomheders information skal udnyttes fuldt ud.

Mange virksomheder starter datafusionsprojekter som en del af deres digitaliseringstilgang på grund af dataredundans. Det er en metode til at forbinde disse netværk og producere en enkelt kilde til sandhed.

Artiklen diskuterer betydningen af ​​datafusion, og hvordan det fungerer. Mens vi også diskuterer bedste praksis for datasammenfletning og brugscases for at give dig en bedre idé om, hvordan datasammenfletning giver mere præcision til forretningsdata.

---

Hvad er datafletning?

Datafusion er processen med at integrere to eller flere sammenlignelige data i en samlet database.

Datasammenfletning bruges til at tilføje parametre til en database, tilføje forekomster eller observationer eller fjerne gentagelser og andre unøjagtige data.

Når den er implementeret korrekt, forenkler datasammenfletning undersøgelsen af ​​data, der er lagret på tværs af flere kilder, databaser eller andre websteder. I nogle tilfælde er det vigtigt at kombinere data i en enkelt database. For eksempel skal en virksomhed tilføje yderligere sager, parametre eller statistiske oplysninger til forespørgselsværdierne.

Datasammenlægning skal udføres, da det kan resultere i redundans, pålidelighed eller integritetsproblemer. En dataforsker bliver nødt til at integrere nye data i den primære eller væsentlige datafil i et af to scenarier:

• De indsamlede oplysningerne som en del af en undersøgelse eller "tracker". Et program, hvor en forsker samler data over tid og undersøger dem i perioder.
• De besidder data baseret på et metaprojekt, hvor forskeren samler data før og efter en hændelse.

---

Hvorfor skal du bruge datafletning?

Datafusion er en robust teknik, der kan hjælpe virksomheder med at organisere og analysere deres materiale. Vi har nævnt et par fordele ved datafusion, og hvorfor du bør bruge datafusion i dine organisationer.

Spar tid og ressourcer

Metoden til at flette information fra flere kilder til et samlet, sammenhængende stykke data er kendt som datafusion. Selvom det er tidskrævende og trættende, er det nødvendigt at garantere korrekte og aktuelle data. Du kan spare penge og tid ved at automatisere datasammenfletningsprocessen, og du vil være sikker på, at dataene er opdaterede og nøjagtige.

For eksempel kan datasammenfletning kombinere forskellige kunde-, omsætnings- og lagersporingsdatasæt til et samlet datasæt. Det ville mindske muligheden for fejl forårsaget af unøjagtige data og gøre dataanalyse og virksomhedens beslutningstagning lettere.

Forbedre dataægtheden

Du skal sikre dig, at dine store datasæt er præcise og omfattende, når mange sæt er tilgængelige. Du kan kombinere dataene fra hver gruppe til en enkelt ved at flette sættene.

Det gør det muligt at garantere nøjagtigheden og fuldstændigheden af ​​alle data. Derudover sørger den for, at samlingen er fri for overflødigheder. At integrere dine databaser har flere fordele, og præcision er en af ​​dem. Alle data er garanteret nøjagtige, når de kombineres i et enkelt sæt.

Praktisk at finde data

Hvert stykke data kombineres på ét sted, hver gang sættene flettes. Dette garanterer, at datasættet er komplet og fri for huller i viden. Da alt er på ét sted, er det nemt at finde og bruge.

Sammenlægning gør det også nemt at arbejde med og undersøge sættet i sin helhed. Alt er umiddelbart foran dig, så du behøver ikke bekymre dig om at søge gennem mange filer eller forsøge at sammensætte forskellige dele af dataene individuelt.

Analyse af forretningsresultater

Når organisationer fusionerer data fra mange kilder, kan de få et mere præcist billede af, hvad der sker i deres virksomhed. Dette sikrer, at datasæt kan tilbyde forskellige synspunkter om det samme emne.

Kundesupportdata kan for eksempel bruges til at evaluere kundetilfredshed. Samtidig kan virksomheder bruge salgstal til at måle, hvordan en organisation fungerer. Virksomheder kan fuldt ud forstå hele deres præstation ved at flette data fra mange kategorier.

Strømlinede forretningsprocesser

Data kan kombineres til flere formål, bl.a styrke beslutningstagningen og optimering af virksomhedens procedurer. Ved at kombinere data kan organisationer få et mere omfattende og præcist overblik over, hvad der sker i deres virksomhed. Dette sætter virksomheder i stand til at træffe mere informerede valg. Brug af information fra den virkelige verden i stedet for at være afhængig af gæt eller forforståelser.

Virksomheder kan også bruge integrerede data til at spotte mønstre og tendenser, der kun nogle gange er indlysende – og pege på områder, hvor de kan have behov for justeringer eller forbedringer. Og kan også hjælpe virksomheder med at forbedre deres virksomheds drift.

---

Hvad er de forskellige anvendelsestilfælde af datasammenfletning?

Følgende er de anvendelsesmuligheder for datafusion, der anvendes på tværs af forskellige brancher.

Forudsigelig analyse

Ved hjælp af data, statistiske og maskinlæringstilgange bestemmer forudsigende analyser sandsynligheden for fremtidige hændelser baseret på registreringer. Datasammenlægning spiller en væsentlig rolle i prædiktiv analyse ved at give et omfattende og præcist billede af de data, der kan bruges til at skabe prognoser for fremtidige tendenser og mønstre.

For eksempel bruges datafletning til at flette data fra en virksomheds forbrugeradfærd, salg og varebeholdninger til et enkelt datasæt. Ved hjælp af forudsigende analysemetoder kan dette datasæt derefter undersøges for at finde mønstre og tendenser, der kan bruges til at forudsige fremtidige forbrugervaner, salg og lagerkrav.

Kundeanalyse

Kundeanalyse involverer at se på forbrugerdata for at forstå mønstre, interesser og adfærd. Datasammenlægning spiller en afgørende rolle i kundeanalyse ved at give et præcist overblik over kundeinformationen, der kan anvendes til at forbedre forretningsbeslutninger.

For eksempel bruges datasammenfletning til at flette alle forbrugerdemografiske, transaktions- og sociale netværksengagementdata, som en organisation har, til et enkelt datasæt. Denne database kan derefter undersøges for at finde mønstre i forbrugeradfærd, såsom de mest værdsatte produkter af forbrugerne.

Financial Analytics

Ved at flette data fra flere kilder kan finansanalyse med datasammenlægning give et mere omfattende overblik over en virksomheds aktuelle økonomiske status. virksomheder kan træffe bedre beslutninger ved at bruge dette til at spotte mønstre i økonomiske resultater.

For eksempel kan datafusion bruges til at flette markedsdata, analyse af projekter og økonomiske transaktionsdata, som en organisation ejer, til et enkelt datasæt. For at opdage tendenser i rentabilitet, såsom salgsvækst, omkostningsmønstre og opfattet risiko, kan denne database studeres ved hjælp af finansielle analytiske tilgange, såsom finansiel modellering og tidsserieanalyse.

Webskrabning

Du kan hente data fra dine importfeeds, som ikke tidligere var vist ved hjælp af web-skrabning. Men kan være tilgængelig et sted online, såsom fra din e-handelsvirksomhed.

For eksempel kræver specifikke distributionsmetoder og markeder forskellige GTIN'er (globale handelsnumre) for hver vare. Antag, at de stadig skal inkluderes i merchandise-feedet. I så fald kan du få de oplysninger, du har brug for, ved at skrabe internetdatabaser. Eller fra din online markedsplads, og så integrer den med dit feed.

Datasammenlægning for virksomheder

Datasammenlægning spiller en afgørende rolle for, hvordan virksomheder kan bruge data effektivt. Datasammenlægning giver virksomheder mulighed for at få et komplet overblik over deres kunder fra start til slut. Dette hjælper dem med at træffe datadrevne beslutninger. Her er nogle måder, hvorpå virksomheder kan bruge datafusion:

• Data warehousing: Virksomheder bruger data warehousing til at opbevare og administrere store mængder data. Virksomheder bruger derefter data fra varehuse til at understøtte business intelligence og analyser.
• Master data management: Virksomheder bruger datafusion til at skabe en "enkelt version af sandheden." Ved at integrere data skaber de et masterdatasæt, der kan bruges til rapportering og analyse.
• Kundedataintegration: Virksomheder bruger datasammenfletning til at skabe et samlet overblik over kunder. Flere kilder, såsom CRM, marketing og salgsdata, bruges til at forstå kundeadfærd bedre.
• Supply chain management: Virksomheder bruger datafusion til at kombinere data fra forskellige dele af forsyningskæden, såsom lager-, logistik- og produktionsdata, for at optimere driften og forbedre effektiviteten.
• Opdagelse af svindel: Virksomheder bruger datafusion til at kombinere data fra forskellige kilder, såsom transaktionsdata, kundedata og eksterne datakilder, for at identificere svindelmønstre.
• Risikostyring: Virksomheder bruger datafusion til at kombinere data fra forskellige kilder, såsom finansielle data, markedsdata og eksterne datakilder, til at identificere og styre risici.
• HR afdeling: Virksomheder bruger datafusion til at kombinere data fra forskellige kilder, såsom medarbejderdata, løndata og præstationsdata, til at administrere og analysere arbejdsstyrkedata.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
• Kilde: https://nanonets.com/blog/what-is-data-merging/