Mis on andmete ühendamine?

2025. aastaks peaksid organisatsioonid tootma 175 zetabaiti äriandmeid. Kuid ettevõtte aruande kohaselt kasutatakse ainult umbes 20% neist andmetest ärivalikute tegemiseks IDC. See näitab, et enamiku ettevõtete teave tuleb täielikult ära kasutada.

Paljud ettevõtted alustavad andmete liiasuse tõttu digiteerimismeetodi osana andmete ühendamise projekte. See on meetod nende võrkude ühendamiseks ja ühe tõeallika loomiseks.

Artiklis käsitletakse andmete ühendamise olulisust ja selle toimimist. Samas arutame ka parimaid andmete ühendamise tavasid ja kasutusjuhtumeid, et anda teile parem ülevaade sellest, kuidas andmete liitmine äriandmetele täpsust pakub.

---

Mis on andmete ühendamine?

Andmete ühendamine on kahe või enama võrreldava andmete integreerimine ühtsesse andmebaasi.

Andmete ühendamist kasutatakse parameetrite lisamiseks andmebaasi, eksemplaride või vaatluste lisamiseks või korduste ja muude ebatäpsete andmete eemaldamiseks.

Õige rakendamise korral lihtsustab andmete liitmine mitmes allikas, andmebaasis või muudes saitides salvestatud andmete uurimist. Mõnel juhul on andmete ühendamine ühte andmebaasi hädavajalik. Näiteks peab ettevõte lisama päringu väärtustele täiendavaid juhtumeid, parameetreid või statistilist teavet.

Andmete ühendamine peab toimuma, kuna see võib põhjustada liiasuse, usaldusväärsuse või terviklikkuse raskusi. Andmeteadlane peab integreerima uued andmed esmasesse või olulisesse andmefaili ühel kahest stsenaariumist.

• Nad kogusid teavet osana uurimistööst ehk jälgijast. Programm, kus teadlane kogub andmeid aja jooksul ja uurib neid perioodide kaupa.
• Neil on metaprojektil põhinevad andmed, mille käigus uurija kogub andmeid enne ja pärast intsidenti.

---

Miks peaksite kasutama andmete ühendamist?

Andmete ühendamine on tugev tehnika, mis võib aidata ettevõtetel oma materjali organiseerida ja analüüsida. Oleme maininud mõningaid andmete ühendamise eeliseid ja seda, miks peaksite oma organisatsioonides andmete ühendamist kasutama.

Säästke aega ja ressursse

Mitmest allikast pärineva teabe ühendamise meetodit ühtseks, sidusaks andmetükiks nimetatakse andmete ühendamiseks. Kuigi see on aeganõudev ja väsitav, on vaja tagada õiged ja ajakohased andmed. Andmete ühendamise protsessi automatiseerimisega saate säästa raha ja aega ning olla kindel, et andmed on ajakohased ja täpsed.

Näiteks võib andmete liitmine ühendada erinevad klientide, tulude ja varude jälgimise andmestikud ühtseks andmekogumiks. See vähendaks ebatäpsetest andmetest tulenevate vigade võimalust ning lihtsustaks andmete analüüsi ja ettevõtte otsuste tegemist.

Parandage andmete autentsust

Kui saadaval on palju komplekte, peate tagama, et teie suured andmekogumid on täpsed ja kõikehõlmavad. Saate ühendada iga rühma andmed üheks, ühendades komplektid.

See võimaldab tagada kõigi andmete täpsuse ja terviklikkuse. Lisaks tagab see, et kogus poleks üleliigseid. Andmebaaside integreerimisel on mitmeid eeliseid ja täpsus on üks neist. Kõik andmed on tagatud täpseks, kui need on ühendatud üheks komplektiks.

Mugav andmete otsimine

Iga andmetükk ühendatakse komplektide ühendamisel ühes kohas. See tagab, et andmekogum on täielik ja teadmistes puuduvad lüngad. Kuna kõik on ühes kohas, on seda lihtne leida ja kasutada.

Ühinemine muudab ka komplektiga töötamise ja selle tervikliku uurimise lihtsaks. Kõik on kohe teie ees, nii et te ei pea muretsema paljude failide otsimise või erinevate andmete üksikute osade koondamise pärast.

Äritegevuse analüüsimine

Kui organisatsioonid ühendavad andmeid paljudest allikatest, saavad nad ettevõttes toimuvast täpsema pildi. See tagab, et andmekogumid võivad pakkuda sama teema kohta erinevaid vaatenurki.

Klienditoe andmeid saab näiteks kasutada klientide rahulolu hindamiseks. Samal ajal saavad ettevõtted organisatsiooni toimimise mõõtmiseks kasutada müüginäitajaid. Ettevõtted saavad paljudest kategooriatest andmeid liites kogu oma toimivusest täielikult aru.

Lihtsustatud äriprotsessid

Andmeid saab kombineerida mitmel eesmärgil, sealhulgas otsuste tegemise tõhustamine ja ettevõtte protseduuride optimeerimine. Andmeid kombineerides saavad organisatsioonid terviklikuma ja täpsema ülevaate oma ettevõttes toimuvast. See võimaldab ettevõtetel teha teadlikumaid valikuid. Reaalsest maailmast pärit teabe kasutamine oletustest või eelarvamustest sõltumise asemel.

Ettevõtted saavad kasutada ka integreeritud andmeid, et tuvastada mustreid ja suundumusi, mis on vaid mõnikord ilmsed, osutades piirkondadele, kus nad võivad vajada kohandusi või täiustusi. Samuti võib see aidata ettevõtetel oma ettevõtte tegevust tõhustada.

---

Millised on andmete ühendamise erinevad kasutusjuhud?

Järgnevalt on toodud erinevates tööstusharudes kasutatavad andmete ühendamise juhtumid.

Ennustav analüüs

Andmete, statistiliste ja masinõppe lähenemisviise kasutades määrab ennustav analüüs tulevaste sündmuste tõenäosuse kirjete põhjal. Andmete ühendamine mängib ennustavas analüüsis olulist rolli, andes põhjaliku ja täpse ülevaate andmetest, mida võidakse kasutada tulevaste suundumuste ja mustrite prognooside koostamiseks.

Näiteks kasutatakse andmete ühendamist ettevõtte tarbijakäitumise, müügi ja laoseisude andmete liitmiseks üheks andmekogumiks. Seejärel võib ennustava analüütika lähenemisviiside abil seda andmekogumit uurida, et leida mustreid ja suundumusi, mida saab kasutada tulevaste tarbijaharjumuste, müügi- ja varude nõuete prognoosimiseks.

Kliendianalüüs

Kliendianalüüs hõlmab tarbijaandmete vaatamist, et mõista mustreid, huvisid ja käitumist. Andmete ühendamine mängib klientide analüüsis üliolulist rolli, andes täpse ülevaate klienditeabest, mida saab kasutada äriotsuste parandamiseks.

Näiteks kasutatakse andmete ühendamist selleks, et liita kõik organisatsioonis olevad tarbijate demograafilised andmed, tehingute ja suhtlusvõrgustike seotuse andmed üheks andmekogumiks. Seda andmebaasi saab seejärel uurida, et leida tarbijakäitumise mustreid, näiteks tarbijate poolt kõige hinnatumad tooted.

Finantsanalüüs

Mitmest allikast pärit andmeid liites saab finantsanalüütika koos andmete liitmisega anda terviklikuma ülevaate ettevõtte hetke finantsseisust. ettevõtted saavad teha paremaid otsuseid, kasutades seda finantstulemuste mustrite tuvastamiseks.

Näiteks saab andmete ühendamist kasutada turuandmete, projektide analüüsi ja organisatsioonile kuuluvate majandustehingute andmete liitmiseks üheks andmestikuks. Kasumlikkuse suundumuste, nagu müügi kasv, kulumustrid ja tajutav risk, tuvastamiseks saab seda andmebaasi uurida, kasutades finantsanalüütilisi lähenemisviise, nagu finantsmodelleerimine ja aegridade analüüs.

Veebi kraapimine

Saate hankida andmeid oma impordivoogudest, mida varem veebikraapimise abil esile ei toodud. Kuid see võib olla saadaval kuskil võrgus, näiteks teie e-kaubandusettevõttes.

Näiteks nõuavad konkreetsed turustusmeetodid ja turud iga kauba jaoks eraldi GTIN-i (globaalseid kaubandusnumbreid). Oletame, et need tuleb siiski kaubavoogu lisada. Sel juhul saate vajaliku teabe Interneti-andmebaase kraapides. Või oma veebiturult, seejärel integreerige see oma vooga.

Andmete ühendamine ettevõtetele

Andmete ühendamine mängib olulist rolli selles, kuidas ettevõtted saavad andmeid tõhusalt kasutada. Andmete ühendamine võimaldab ettevõtetel saada täielikku ülevaadet oma klientidest algusest lõpuni. See aitab neil teha andmepõhiseid otsuseid. Siin on mõned viisid, kuidas ettevõtted saavad andmete ühendamist kasutada.

• Andmehoidla: Ettevõtted kasutavad andmeladu suurte andmemahtude salvestamiseks ja haldamiseks. Seejärel kasutavad ettevõtted ladude andmeid äriteabe ja -analüütika toetamiseks.
• Põhiandmete haldamine: Ettevõtted kasutavad andmete ühendamist, et luua "tõe ühtne versioon". Andmeid integreerides loovad nad põhiandmete kogumi, mida saab kasutada aruandluseks ja analüüsiks.
• Kliendiandmete integreerimine: Ettevõtted kasutavad andmete ühendamist, et luua klientidest ühtne vaade. Klientide käitumise paremaks mõistmiseks kasutatakse mitut allikat, nagu CRM-i, turunduse ja müügiandmed.
• Tarneahela juhtimine: Ettevõtted kasutavad andmete liitmist, et kombineerida andmeid tarneahela erinevatest osadest, nagu lao-, logistika- ja tootmisandmed, et optimeerida toiminguid ja parandada tõhusust.
• Pettuste tuvastamine: Ettevõtted kasutavad pettusemustrite tuvastamiseks andmete liitmist, et kombineerida erinevatest allikatest pärinevaid andmeid, nagu tehinguandmed, kliendiandmed ja välised andmeallikad.
• Riskijuhtimine: Ettevõtted kasutavad andmete liitmist, et kombineerida erinevatest allikatest pärit andmeid, nagu finantsandmed, turuandmed ja välised andmeallikad, et tuvastada ja juhtida riske.
• Personalijuhtimine: Ettevõtted kasutavad andmete liitmist, et kombineerida erinevatest allikatest pärinevaid andmeid, nagu töötajate andmed, palgaarvestuse andmed ja jõudlusandmed, et hallata ja analüüsida tööjõuandmeid.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://nanonets.com/blog/what-is-data-merging/