Τι είναι η συγχώνευση δεδομένων;

Μέχρι το 2025, οι οργανισμοί αναμένεται να παράγουν 175 zettabytes επιχειρηματικών δεδομένων. Ωστόσο, μόνο το 20% περίπου αυτών των δεδομένων θα χρησιμοποιηθεί για την πραγματοποίηση επιχειρηματικών επιλογών, σύμφωνα με έκθεση της IDC. Αυτό δείχνει ότι οι πληροφορίες των περισσότερων εταιρειών πρέπει να αξιοποιηθούν πλήρως.

Πολλές εταιρείες ξεκινούν έργα συγχώνευσης δεδομένων ως μέρος της προσέγγισής τους στην ψηφιοποίηση λόγω πλεονασμού δεδομένων. Είναι μια μέθοδος για τη σύνδεση αυτών των δικτύων και την παραγωγή μιας ενιαίας πηγής αλήθειας.

Το άρθρο συζητά τη σημασία της συγχώνευσης δεδομένων και τον τρόπο λειτουργίας της. Ενώ συζητάμε επίσης τις βέλτιστες πρακτικές συγχώνευσης δεδομένων και περιπτώσεις χρήσης για να σας δώσουμε μια καλύτερη ιδέα για το πώς η συγχώνευση δεδομένων προσφέρει μεγαλύτερη ακρίβεια στα επιχειρηματικά δεδομένα.

---

Τι είναι η συγχώνευση δεδομένων;

Η συγχώνευση δεδομένων είναι η διαδικασία ενσωμάτωσης δύο ή περισσότερων συγκρίσιμων δεδομένων σε μια ενοποιημένη βάση δεδομένων.

Η συγχώνευση δεδομένων χρησιμοποιείται για την προσθήκη παραμέτρων σε μια βάση δεδομένων, την προσθήκη περιπτώσεων ή παρατηρήσεων ή την αφαίρεση επαναλήψεων και άλλων ανακριβών δεδομένων.

Όταν εφαρμόζεται σωστά, η συγχώνευση δεδομένων απλοποιεί την εξέταση δεδομένων που είναι αποθηκευμένα σε διάφορες πηγές, βάσεις δεδομένων ή άλλους ιστότοπους. Σε ορισμένες περιπτώσεις, ο συνδυασμός δεδομένων σε μια ενιαία βάση δεδομένων είναι απαραίτητος. Για παράδειγμα, μια εταιρεία πρέπει να προσθέσει πρόσθετες περιπτώσεις, παραμέτρους ή στατιστικές πληροφορίες στις τιμές του ερωτήματος.

Η συγχώνευση δεδομένων πρέπει να γίνει, καθώς μπορεί να οδηγήσει σε προβλήματα πλεονασμού, αξιοπιστίας ή ακεραιότητας. Ένας επιστήμονας δεδομένων θα πρέπει να ενσωματώσει νέα δεδομένα στο πρωτεύον ή σημαντικό αρχείο δεδομένων σε ένα από τα δύο σενάρια:

• Συνέλεξαν τις πληροφορίες ως μέρος μιας έρευνας ή «ιχνηλάτη». Ένα πρόγραμμα όπου ένας ερευνητής συλλέγει τα δεδομένα με την πάροδο του χρόνου και τα εξετάζει σε περιόδους.
• Διαθέτουν δεδομένα που βασίζονται σε ένα μετα-έργο, στο οποίο ο ερευνητής συλλέγει δεδομένα πριν και μετά από ένα περιστατικό.

---

Γιατί πρέπει να χρησιμοποιήσετε τη συγχώνευση δεδομένων;

Η συγχώνευση δεδομένων είναι μια ισχυρή τεχνική που μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να οργανώσουν και να αναλύσουν το υλικό τους. Αναφέραμε μερικά οφέλη από τη συγχώνευση δεδομένων και γιατί πρέπει να χρησιμοποιείτε τη συγχώνευση δεδομένων στους οργανισμούς σας.

Εξοικονομήστε χρόνο και πόρους

Η μέθοδος συγχώνευσης πληροφοριών από διάφορες πηγές σε ένα ενοποιημένο, συνεκτικό κομμάτι δεδομένων είναι γνωστή ως συγχώνευση δεδομένων. Παρόλο που είναι χρονοβόρο και κουραστικό, είναι απαραίτητο να εγγυηθείτε σωστά και τρέχοντα δεδομένα. Μπορείτε να εξοικονομήσετε χρήματα και χρόνο αυτοματοποιώντας τη διαδικασία συγχώνευσης δεδομένων και θα είστε σίγουροι ότι τα δεδομένα είναι ενημερωμένα και ακριβή.

Για παράδειγμα, η συγχώνευση δεδομένων μπορεί να συνδυάσει διάφορα σύνολα δεδομένων παρακολούθησης πελατών, εσόδων και αποθέματος σε ένα ενοποιημένο σύνολο δεδομένων. Θα μείωνε την πιθανότητα σφαλμάτων που προκαλούνται από ανακριβή δεδομένα και θα διευκόλυνε την ανάλυση δεδομένων και τη λήψη εταιρικών αποφάσεων.

Βελτιώστε την αυθεντικότητα των δεδομένων

Πρέπει να βεβαιωθείτε ότι τα μεγάλα σύνολα δεδομένων σας είναι ακριβή και ολοκληρωμένα όταν είναι διαθέσιμα πολλά σύνολα. Μπορείτε να συνδυάσετε τα δεδομένα από κάθε ομάδα σε μια ενιαία συγχωνεύοντας τα σύνολα.

Αυτό καθιστά δυνατή την εγγύηση της ακρίβειας και της πληρότητας όλων των δεδομένων. Επιπλέον, διασφαλίζει ότι η συλλογή είναι απαλλαγμένη από απολύσεις. Η ενσωμάτωση των βάσεων δεδομένων σας έχει πολλά πλεονεκτήματα και η ακρίβεια είναι ένα από αυτά. Όλα τα δεδομένα είναι εγγυημένα ακριβή όταν συνδυάζονται σε ένα ενιαίο σύνολο.

Βολικό για την εύρεση δεδομένων

Κάθε τμήμα δεδομένων συνδυάζεται σε ένα μέρος κάθε φορά που τα σύνολα συγχωνεύονται. Αυτό εγγυάται ότι το σύνολο δεδομένων είναι πλήρες και χωρίς κενά στη γνώση. Δεδομένου ότι τα πάντα βρίσκονται σε μια τοποθεσία, είναι εύκολο να βρείτε και να χρησιμοποιήσετε.

Η συγχώνευση καθιστά επίσης απλή την εργασία και την εξέταση του συνόλου στο σύνολό του. Όλα είναι αμέσως μπροστά σας, επομένως δεν χρειάζεται να ανησυχείτε για την αναζήτηση πολλών αρχείων ή την προσπάθεια να συνδυάσετε διάφορα τμήματα των δεδομένων ξεχωριστά.

Ανάλυση Επιχειρηματικής Απόδοσης

Όταν οι οργανισμοί συγχωνεύουν δεδομένα από πολλές πηγές, μπορούν να αποκτήσουν μια πιο ακριβή εικόνα του τι συμβαίνει στην εταιρεία τους. Αυτό διασφαλίζει ότι τα σύνολα δεδομένων μπορούν να προσφέρουν διάφορες απόψεις για το ίδιο θέμα.

Τα δεδομένα υποστήριξης πελατών, για παράδειγμα, μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την αξιολόγηση της ικανοποίησης των πελατών. Ταυτόχρονα, οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν στοιχεία πωλήσεων για να μετρήσουν πώς λειτουργεί ένας οργανισμός. Οι εταιρείες μπορούν να κατανοήσουν πλήρως την απόδοσή τους συγχωνεύοντας δεδομένα από πολλές κατηγορίες.

Βελτιωμένες επιχειρηματικές διαδικασίες

Τα δεδομένα μπορούν να συνδυαστούν για διάφορους σκοπούς, μεταξύ των οποίων ενίσχυση της λήψης αποφάσεων και βελτιστοποίηση των διαδικασιών της εταιρείας. Συνδυάζοντας δεδομένα, οι οργανισμοί μπορούν να αποκτήσουν μια πιο ολοκληρωμένη και ακριβή εικόνα του τι συμβαίνει μέσα στην εταιρεία τους. Αυτό δίνει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να κάνουν πιο ενημερωμένες επιλογές. Χρησιμοποιώντας πληροφορίες από τον πραγματικό κόσμο αντί να βασίζεστε σε εικασίες ή προκαταλήψεις.

Οι επιχειρήσεις μπορούν επίσης να χρησιμοποιήσουν ενσωματωμένα δεδομένα για να εντοπίσουν μοτίβα και τάσεις που είναι προφανείς μόνο μερικές φορές – επισημαίνοντας περιοχές όπου μπορεί να χρειάζονται προσαρμογές ή βελτιώσεις. Και επίσης μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να βελτιώσουν τις λειτουργίες της εταιρείας τους.

---

Ποιες είναι οι διαφορετικές περιπτώσεις χρήσης συγχώνευσης δεδομένων;

Ακολουθούν οι περιπτώσεις χρήσης συγχώνευσης δεδομένων που χρησιμοποιούνται σε διάφορους κλάδους.

Προγνωστική Ανάλυση

Χρησιμοποιώντας δεδομένα, στατιστικές και προσεγγίσεις μηχανικής μάθησης, η προγνωστική ανάλυση καθορίζει την πιθανότητα μελλοντικών γεγονότων με βάση τα αρχεία. Η συγχώνευση δεδομένων παίζει σημαντικό ρόλο στην προγνωστική ανάλυση παρέχοντας μια ολοκληρωμένη και ακριβή εικόνα των δεδομένων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία προβλέψεων μελλοντικών τάσεων και προτύπων.

Για παράδειγμα, η συγχώνευση δεδομένων χρησιμοποιείται για τη συγχώνευση δεδομένων από την καταναλωτική συμπεριφορά, τις πωλήσεις και τα αποθέματα μιας επιχείρησης σε ένα ενιαίο σύνολο δεδομένων. Στη συνέχεια, χρησιμοποιώντας προσεγγίσεις προγνωστικής ανάλυσης, αυτό το σύνολο δεδομένων μπορεί να εξεταστεί για να βρεθούν πρότυπα και τάσεις που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την πρόβλεψη μελλοντικών καταναλωτικών συνηθειών, πωλήσεων και απαιτήσεων αποθέματος.

Ανάλυση πελατών

Η ανάλυση πελατών περιλαμβάνει την εξέταση των δεδομένων των καταναλωτών για την κατανόηση προτύπων, ενδιαφερόντων και συμπεριφοράς. Η συγχώνευση δεδομένων διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στην ανάλυση των πελατών, παρέχοντας μια ακριβή εικόνα των πληροφοριών των πελατών που μπορούν να εφαρμοστούν για τη βελτίωση των επιχειρηματικών αποφάσεων.

Για παράδειγμα, η συγχώνευση δεδομένων χρησιμοποιείται για τη συγχώνευση όλων των δημογραφικών δεδομένων, των συναλλαγών και της αφοσίωσης των κοινωνικών δικτύων των καταναλωτών που έχει ένας οργανισμός σε ένα ενιαίο σύνολο δεδομένων. Αυτή η βάση δεδομένων μπορεί στη συνέχεια να εξεταστεί για να βρει πρότυπα στη συμπεριφορά των καταναλωτών, όπως τα πιο αγαπημένα προϊόντα από τους καταναλωτές.

Οικονομικό Analytics

Με τη συγχώνευση δεδομένων από διάφορες πηγές, η χρηματοοικονομική ανάλυση με τη συγχώνευση δεδομένων μπορεί να δώσει μια πιο ολοκληρωμένη εικόνα της τρέχουσας οικονομικής κατάστασης μιας εταιρείας. Οι εταιρείες μπορούν να λάβουν καλύτερες αποφάσεις χρησιμοποιώντας αυτό για να εντοπίσουν τα πρότυπα στις οικονομικές επιδόσεις.

Για παράδειγμα, η συγχώνευση δεδομένων μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη συγχώνευση δεδομένων αγοράς, ανάλυσης έργων και δεδομένων οικονομικών συναλλαγών που κατέχει ένας οργανισμός σε ένα ενιαίο σύνολο δεδομένων. Για τον εντοπισμό τάσεων στην κερδοφορία, όπως η αύξηση των πωλήσεων, τα πρότυπα κόστους και ο αντιληπτός κίνδυνος, αυτή η βάση δεδομένων μπορεί να μελετηθεί χρησιμοποιώντας προσεγγίσεις χρηματοοικονομικής ανάλυσης, όπως χρηματοοικονομική μοντελοποίηση και ανάλυση χρονοσειρών.

Διαγραφή Ιστού

Μπορείτε να λάβετε δεδομένα από τις ροές εισαγωγής που δεν εμφανίζονταν προηγουμένως χρησιμοποιώντας την απόξεση ιστού. Ωστόσο, ενδέχεται να είναι προσβάσιμο κάπου στο διαδίκτυο, όπως από την επιχείρησή σας στο ηλεκτρονικό εμπόριο.

Για παράδειγμα, συγκεκριμένες μέθοδοι διανομής και αγορές απαιτούν ξεχωριστά GTIN (παγκόσμιοι αριθμοί συναλλαγών) για κάθε είδος. Ας υποθέσουμε ότι πρέπει ακόμα να συμπεριληφθούν στη ροή εμπορευμάτων. Σε αυτήν την περίπτωση, μπορείτε να λάβετε τις πληροφορίες που χρειάζεστε με απόξεση βάσεων δεδομένων στο Διαδίκτυο. Ή από την ηλεκτρονική σας αγορά και, στη συνέχεια, ενσωματώστε το στη ροή σας.

Συγχώνευση δεδομένων για επιχειρήσεις

Η συγχώνευση δεδομένων διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στον τρόπο με τον οποίο οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα δεδομένα αποτελεσματικά. Η συγχώνευση δεδομένων επιτρέπει στις επιχειρήσεις να έχουν μια πλήρη εικόνα των πελατών τους από την αρχή μέχρι το τέλος. Αυτό τους βοηθά να λαμβάνουν αποφάσεις βάσει δεδομένων. Ακολουθούν ορισμένοι τρόποι με τους οποίους οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν τη συγχώνευση δεδομένων:

• Αποθήκευση δεδομένων: Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν την αποθήκευση δεδομένων για την αποθήκευση και τη διαχείριση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων. Στη συνέχεια, οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν δεδομένα από αποθήκες για την υποστήριξη επιχειρηματικής ευφυΐας και ανάλυσης.
• Κύρια διαχείριση δεδομένων: Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν τη συγχώνευση δεδομένων για να δημιουργήσουν μια «ενιαία εκδοχή της αλήθειας». Με την ενσωμάτωση δεδομένων, δημιουργούν ένα κύριο σύνολο δεδομένων που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για αναφορές και ανάλυση.
• Ενοποίηση δεδομένων πελατών: Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν τη συγχώνευση δεδομένων για να δημιουργήσουν μια ενοποιημένη άποψη των πελατών. Πολλαπλές πηγές, όπως δεδομένα CRM, μάρκετινγκ και πωλήσεων, χρησιμοποιούνται για την καλύτερη κατανόηση της συμπεριφοράς των πελατών.
• Διαχείριση αλυσίδας εφοδιασμού: Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν τη συγχώνευση δεδομένων για να συνδυάσουν δεδομένα από διαφορετικά μέρη της αλυσίδας εφοδιασμού, όπως δεδομένα αποθέματος, logistics και παραγωγής, για τη βελτιστοποίηση των λειτουργιών και τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας.
• Ανίχνευση απάτης: Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν τη συγχώνευση δεδομένων για να συνδυάσουν δεδομένα από διαφορετικές πηγές, όπως δεδομένα συναλλαγών, δεδομένα πελατών και εξωτερικές πηγές δεδομένων, για τον εντοπισμό προτύπων απάτης.
• Διαχείριση κινδύνου: Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν τη συγχώνευση δεδομένων για να συνδυάσουν δεδομένα από διαφορετικές πηγές, όπως οικονομικά δεδομένα, δεδομένα αγοράς και εξωτερικές πηγές δεδομένων, για τον εντοπισμό και τη διαχείριση κινδύνων.
• ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΑΝΘΡΩΠΙΝΟΥ ΔΥΝΑΜΙΚΟΥ: Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν τη συγχώνευση δεδομένων για να συνδυάσουν δεδομένα από διαφορετικές πηγές, όπως δεδομένα εργαζομένων, δεδομένα μισθοδοσίας και δεδομένα απόδοσης, για τη διαχείριση και ανάλυση δεδομένων εργατικού δυναμικού.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://nanonets.com/blog/what-is-data-merging/