Qu'est-ce que la fusion de données ?

Qu'est-ce que la fusion de données ?

Horodatage: 21 janvier 2023 10h48
Qu’est-ce que la fusion de données ? Intelligence des données PlatoBlockchain. Recherche verticale. Aï.

D'ici 2025, les organisations devraient produire 175 zettaoctets de données d'entreprise. Mais seulement environ 20% de ces données seront utilisées pour faire des choix commerciaux, selon un rapport de IDC. Cela indique que les informations de la plupart des entreprises doivent être pleinement utilisées.

De nombreuses entreprises lancent des projets de fusion de données dans le cadre de leur approche de numérisation en raison de la redondance des données. C'est une méthode pour relier ces réseaux et produire une source unique de vérité.

L'article traite de l'importance de la fusion de données et de son fonctionnement. Bien que nous discutions également des meilleures pratiques de fusion de données et des cas d'utilisation pour vous donner une meilleure idée de la façon dont la fusion de données offre plus de précision aux données d'entreprise.

Qu'est-ce que la fusion de données ?

La fusion de données est le processus d'intégration de deux ou plusieurs données comparables dans une base de données unifiée.

La fusion de données est utilisée pour ajouter des paramètres à une base de données, ajouter des instances ou des observations, ou supprimer des répétitions et d'autres données inexactes.

Lorsqu'elle est correctement mise en œuvre, la fusion de données simplifie l'examen des données stockées dans plusieurs sources, bases de données ou autres sites. Dans certaines circonstances, la combinaison de données dans une seule base de données est essentielle. Par exemple, une entreprise doit ajouter des cas, des paramètres ou des informations statistiques supplémentaires aux valeurs de la requête.

La fusion des données doit être effectuée car elle peut entraîner des problèmes de redondance, de fiabilité ou d'intégrité. Un scientifique des données devra intégrer de nouvelles données dans le fichier de données principal ou significatif dans l'un des deux scénarios suivants :

  • Ils ont collecté les informations dans le cadre d'une recherche, ou "tracker". Un programme dans lequel un chercheur rassemble les données au fil du temps et les examine par périodes.
  • Ils possèdent des données basées sur un méta-projet, dans lequel le chercheur recueille des données avant et après un incident.

Pourquoi devriez-vous utiliser la fusion de données ?

La fusion de données est une technique robuste qui peut aider les entreprises à organiser et à analyser leur matériel. Nous avons mentionné quelques avantages de la fusion de données et pourquoi vous devriez utiliser la fusion de données dans vos organisations.

Économisez du temps et des ressources

La méthode de fusion d'informations provenant de plusieurs sources en une donnée unifiée et cohérente est connue sous le nom de fusion de données. Même si cela prend du temps et est fastidieux, il est nécessaire de garantir des données correctes et à jour. Vous pouvez économiser de l'argent et du temps en automatisant le processus de fusion des données, et vous serez sûr que les données sont à jour et exactes.

Par exemple, la fusion de données peut combiner divers ensembles de données de suivi des clients, des revenus et des stocks dans un ensemble de données unifié. Cela réduirait la possibilité d'erreurs causées par des données inexactes et faciliterait l'analyse des données et la prise de décision de l'entreprise.

Améliorer l'authenticité des données

Vous devez vous assurer que vos grands ensembles de données sont précis et complets lorsque de nombreux ensembles sont disponibles. Vous pouvez combiner les données de chaque groupe en un seul en fusionnant les ensembles.

Cela permet de garantir l'exactitude et l'exhaustivité de toutes les données. De plus, il s'assure que la collection est exempte de redondances. L'intégration de vos bases de données présente plusieurs avantages, et la précision en fait partie. Toutes les données sont garanties exactes lorsqu'elles sont combinées en un seul ensemble.

Pratique pour trouver des données

Chaque élément de données est combiné au même endroit chaque fois que les ensembles sont fusionnés. Cela garantit que l'ensemble de données est complet et exempt de lacunes dans les connaissances. Comme tout se trouve au même endroit, il est simple à trouver et à utiliser.

La fusion facilite également le travail et l'examen de l'ensemble dans son intégralité. Tout est immédiatement devant vous, vous n'avez donc pas à vous soucier de rechercher dans de nombreux fichiers ou d'essayer de rassembler différentes parties des données individuellement.

Analyser les performances de l'entreprise

Lorsque les organisations fusionnent des données provenant de nombreuses sources, elles peuvent obtenir une image plus précise de ce qui se passe au sein de leur entreprise. Cela garantit que les ensembles de données peuvent offrir différents points de vue sur le même sujet.

Les données d'assistance client, par exemple, peuvent être utilisées pour évaluer la satisfaction client. Dans le même temps, les entreprises peuvent utiliser les chiffres de vente pour évaluer le fonctionnement d'une organisation. Les entreprises peuvent pleinement comprendre l'ensemble de leurs performances en fusionnant les données de nombreuses catégories.

Processus commerciaux rationalisés

Les données peuvent être combinées à plusieurs fins, notamment améliorer la prise de décision et l'optimisation des procédures de l'entreprise. En combinant les données, les organisations peuvent obtenir une vue plus complète et plus précise de ce qui se passe au sein de leur entreprise. Cela permet aux entreprises de faire des choix plus éclairés. Utiliser des informations du monde réel au lieu de dépendre de suppositions ou d'idées préconçues.

Les entreprises peuvent également utiliser des données intégrées pour repérer des modèles et des tendances qui ne sont que parfois évidents, en indiquant les régions où elles peuvent avoir besoin d'ajustements ou d'améliorations. Et peut également aider les entreprises à améliorer les opérations de leur entreprise.

Quels sont les différents cas d'utilisation de la fusion de données ?

Voici les cas d'utilisation de la fusion de données employées dans divers secteurs.

Analyse prédictive

À l'aide d'approches basées sur les données, les statistiques et l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive détermine la probabilité d'événements futurs en fonction des enregistrements. La fusion de données joue un rôle important dans l'analyse prédictive en donnant une vue complète et précise des données qui peuvent être utilisées pour créer des prévisions de tendances et de modèles futurs.

Par exemple, la fusion de données est utilisée pour fusionner les données du comportement des consommateurs, des ventes et des stocks d'une entreprise en un seul ensemble de données. Ensuite, à l'aide d'approches d'analyse prédictive, cet ensemble de données peut être examiné pour trouver des modèles et des tendances qui peuvent être utilisés pour prévoir les futures habitudes des consommateurs, les ventes et les besoins en stocks.

Analyse client

L'analyse client consiste à examiner les données des consommateurs pour comprendre les modèles, les intérêts et le comportement. La fusion des données joue un rôle crucial dans l'analyse des clients en donnant une vue précise des informations client qui peuvent être appliquées pour améliorer les décisions commerciales.

Par exemple, la fusion de données est utilisée pour fusionner toutes les données démographiques, de transaction et d'engagement sur les réseaux sociaux des consommateurs dont dispose une organisation en un seul ensemble de données. Cette base de données peut ensuite être examinée pour trouver des modèles de comportement des consommateurs, tels que les produits les plus appréciés par les consommateurs.

Analyse financière

En fusionnant des données provenant de plusieurs sources, l'analyse financière avec fusion de données peut donner une vue plus complète de la situation financière actuelle d'une entreprise. les entreprises peuvent prendre de meilleures décisions en les utilisant pour repérer les modèles de performance financière.

Par exemple, la fusion de données peut être utilisée pour fusionner des données de marché, des analyses de projets et des données de transactions économiques qu'une organisation possède en un seul ensemble de données. Pour détecter les tendances de rentabilité, telles que la croissance des ventes, les modèles de coûts et le risque perçu, cette base de données peut être étudiée à l'aide d'approches d'analyse financière, telles que la modélisation financière et l'analyse de séries chronologiques.

Web Scraping

Vous pouvez obtenir des données de vos flux d'importation qui n'étaient pas présentées auparavant à l'aide du web scraping. Mais peut être accessible quelque part en ligne, par exemple depuis votre entreprise de commerce électronique.

Par exemple, des méthodes de distribution et des marchés spécifiques exigent des GTIN (numéros commerciaux mondiaux) distincts pour chaque article. Supposons qu'ils doivent encore être inclus dans le flux de marchandises. Dans ce cas, vous pouvez obtenir les informations dont vous avez besoin en grattant les bases de données Internet. Ou depuis votre place de marché en ligne, puis intégrez-la à votre flux.

Fusion de données pour les entreprises

La fusion des données joue un rôle crucial dans la manière dont les entreprises peuvent utiliser efficacement les données. La fusion des données permet aux entreprises d'obtenir une vue complète de leurs clients du début à la fin. Cela les aide à prendre des décisions basées sur les données. Voici quelques façons dont les entreprises peuvent utiliser la fusion de données :

  • Entreposage de données: Les entreprises utilisent l'entreposage de données pour stocker et gérer de grandes quantités de données. Les entreprises utilisent ensuite les données des entrepôts pour prendre en charge l'intelligence d'affaires et l'analyse.
  • Gestion des données de référence: Les entreprises utilisent la fusion de données pour créer une « version unique de la vérité ». En intégrant les données, ils créent un ensemble de données maître qui peut être utilisé pour le reporting et l'analyse.
  • Intégration des données clients : Les entreprises utilisent la fusion de données pour créer une vue unifiée des clients. De multiples sources, telles que les données CRM, marketing et commerciales, sont utilisées pour mieux comprendre le comportement des clients.
  • Gestion de la chaîne logistique: Les entreprises utilisent la fusion de données pour combiner les données de différentes parties de la chaîne d'approvisionnement, telles que les données d'inventaire, de logistique et de production, afin d'optimiser les opérations et d'améliorer l'efficacité.
  • Détection de fraude: Les entreprises utilisent la fusion de données pour combiner des données provenant de différentes sources, telles que des données de transaction, des données client et des sources de données externes, afin d'identifier les schémas de fraude.
  • Gestion des risques: Les entreprises utilisent la fusion de données pour combiner des données provenant de différentes sources, telles que des données financières, des données de marché et des sources de données externes, afin d'identifier et de gérer les risques.
  • Gestion des ressources humaines: Les entreprises utilisent la fusion de données pour combiner des données provenant de différentes sources, telles que les données sur les employés, les données de paie et les données de performance, afin de gérer et d'analyser les données sur la main-d'œuvre.

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