Apa itu Penggabungan Data?

Pada tahun 2025, organisasi diharapkan menghasilkan 175 zettabyte data bisnis. Tetapi hanya sekitar 20% dari data tersebut yang akan digunakan untuk membuat pilihan bisnis, menurut sebuah laporan oleh IDC. Hal ini menunjukkan bahwa sebagian besar informasi perusahaan perlu dimanfaatkan sepenuhnya.

Banyak perusahaan memulai proyek penggabungan data sebagai bagian dari pendekatan digitalisasi mereka karena redundansi data. Ini adalah metode untuk menghubungkan jaringan-jaringan itu dan menghasilkan satu sumber kebenaran.

Artikel ini membahas pentingnya penggabungan data dan cara kerjanya. Sementara kami juga membahas praktik penggabungan data terbaik dan kasus penggunaan untuk memberi Anda gambaran yang lebih baik tentang bagaimana penggabungan data menawarkan lebih banyak presisi pada data bisnis.

---

Apa itu Penggabungan Data?

Penggabungan data adalah proses mengintegrasikan dua atau lebih data yang sebanding ke dalam database terpadu.

Penggabungan data digunakan untuk menambahkan parameter ke database, menambahkan instance atau observasi, atau menghapus pengulangan dan data tidak akurat lainnya.

Ketika diimplementasikan dengan benar, penggabungan data menyederhanakan pemeriksaan data yang disimpan di beberapa sumber, database, atau situs lain. Dalam beberapa keadaan, menggabungkan data dalam satu database sangat penting. Misalnya, perusahaan harus menambahkan kasus, parameter, atau informasi statistik tambahan ke nilai kueri.

Penggabungan data harus dilakukan karena dapat mengakibatkan kesulitan redundansi, keandalan, atau integritas. Ilmuwan data harus mengintegrasikan data baru ke dalam file data primer atau signifikan dalam salah satu dari dua skenario:

• Mereka mengumpulkan informasi sebagai bagian dari penelitian, atau "pelacak". Sebuah program di mana seorang peneliti mengumpulkan data dari waktu ke waktu dan memeriksanya dalam beberapa periode.
• Mereka memiliki data berdasarkan meta-proyek, di mana peneliti mengumpulkan data sebelum dan sesudah suatu kejadian.

---

Mengapa Anda Harus Menggunakan Penggabungan Data?

Penggabungan data adalah teknik kuat yang dapat membantu bisnis dalam mengatur dan menganalisis materi mereka. Kami telah menyebutkan beberapa manfaat penggabungan data dan mengapa Anda harus menggunakan penggabungan data di organisasi Anda.

Hemat Waktu & Sumber Daya

Metode menggabungkan informasi dari beberapa sumber menjadi satu bagian data yang kohesif dikenal sebagai penggabungan data. Meskipun memakan waktu dan melelahkan, perlu untuk menjamin data yang benar dan terkini. Anda dapat menghemat uang dan waktu dengan mengotomatiskan proses penggabungan data, dan Anda akan yakin bahwa data tersebut diperbarui dan akurat.

Misalnya, Penggabungan data dapat menggabungkan beragam kumpulan data pelanggan, pendapatan, dan pelacakan inventaris ke dalam kumpulan data terpadu. Ini akan mengurangi kemungkinan kesalahan yang disebabkan oleh data yang tidak akurat dan membuat analisis data dan pengambilan keputusan perusahaan menjadi lebih mudah.

Tingkatkan Keaslian Data

Anda harus memastikan bahwa kumpulan data besar Anda tepat dan lengkap ketika banyak kumpulan tersedia. Anda dapat menggabungkan data dari setiap grup menjadi satu dengan menggabungkan set.

Itu memungkinkan untuk menjamin keakuratan dan kelengkapan semua data. Selain itu, memastikan bahwa koleksi bebas dari redudansi. Mengintegrasikan database Anda memiliki beberapa keunggulan, dan presisi adalah salah satunya. Semua data dijamin akurat bila digabungkan menjadi satu set.

Nyaman untuk Menemukan Data

Setiap potongan data digabungkan dalam satu tempat setiap kali set digabungkan. Ini menjamin bahwa kumpulan data lengkap dan bebas dari kesenjangan dalam pengetahuan. Karena semuanya ada di satu lokasi, mudah ditemukan dan digunakan.

Penggabungan juga membuat bekerja dengan dan memeriksa himpunan secara keseluruhan menjadi sederhana. Semuanya langsung ada di depan Anda, jadi tidak perlu khawatir untuk mencari melalui banyak file atau mencoba mengumpulkan berbagai bagian data satu per satu.

Menganalisis Kinerja Bisnis

Saat organisasi menggabungkan data dari banyak sumber, mereka dapat memperoleh gambaran yang lebih tepat tentang apa yang terjadi di dalam perusahaan mereka. Ini memastikan bahwa kumpulan data dapat menawarkan berbagai sudut pandang tentang subjek yang sama.

Data dukungan pelanggan, misalnya, dapat digunakan untuk mengevaluasi kepuasan pelanggan. Pada saat yang sama, bisnis dapat menggunakan angka penjualan untuk mengukur bagaimana fungsi organisasi. Perusahaan dapat sepenuhnya memahami seluruh kinerja mereka dengan menggabungkan data dari banyak kategori.

Proses Bisnis yang Dirampingkan

Data dapat digabungkan untuk beberapa tujuan, antara lain meningkatkan pengambilan keputusan dan mengoptimalkan prosedur perusahaan. Dengan menggabungkan data, organisasi dapat memperoleh pandangan yang lebih komprehensif dan akurat tentang apa yang terjadi di dalam perusahaan mereka. Hal ini memungkinkan bisnis untuk membuat pilihan yang lebih tepat. Menggunakan informasi dari dunia nyata alih-alih bergantung pada tebakan atau prasangka.

Bisnis juga dapat menggunakan data terintegrasi untuk menemukan pola dan tren yang kadang-kadang terlihat jelas—menunjukkan wilayah yang memerlukan penyesuaian atau penyempurnaan. Dan juga dapat membantu bisnis dalam meningkatkan operasional perusahaan mereka.

---

Apa Perbedaan Penggunaan Penggabungan Data?

Berikut ini adalah kasus penggunaan penggabungan data yang digunakan di berbagai industri.

Analisis Prediktif

Dengan menggunakan pendekatan data, statistik, dan pembelajaran mesin, analitik prediktif menentukan kemungkinan kejadian di masa mendatang berdasarkan catatan. Penggabungan data memainkan peran penting dalam analitik prediktif dengan memberikan tampilan data yang komprehensif dan tepat yang dapat digunakan untuk membuat prakiraan tren dan pola di masa mendatang.

Misalnya, penggabungan data digunakan untuk menggabungkan data dari perilaku konsumen, penjualan, dan inventaris perusahaan menjadi satu kumpulan data. Kemudian, dengan menggunakan pendekatan analitik prediktif, kumpulan data ini dapat diperiksa untuk menemukan pola dan tren yang dapat digunakan untuk memperkirakan kebiasaan konsumen, penjualan, dan kebutuhan inventaris di masa mendatang.

Analisis Pelanggan

Analitik pelanggan melibatkan melihat data konsumen untuk memahami pola, minat, dan perilaku. Penggabungan data memainkan peran penting dalam analitik pelanggan dengan memberikan pandangan akurat tentang informasi pelanggan yang dapat diterapkan untuk meningkatkan keputusan bisnis.

Misalnya, penggabungan data digunakan untuk menggabungkan semua data demografi konsumen, transaksi, dan keterlibatan jaringan sosial yang dimiliki organisasi ke dalam satu kumpulan data. Database ini kemudian dapat diperiksa untuk menemukan pola perilaku konsumen, seperti produk yang paling disukai oleh konsumen.

Analisis Keuangan

Dengan menggabungkan data dari beberapa sumber, analitik keuangan dengan penggabungan data dapat memberikan gambaran yang lebih komprehensif tentang status keuangan perusahaan saat ini. perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih baik dengan menggunakan ini untuk menemukan pola dalam kinerja keuangan.

Misalnya, penggabungan data dapat digunakan untuk menggabungkan data pasar, analisis proyek, dan data transaksi ekonomi yang dimiliki organisasi ke dalam satu kumpulan data. Untuk mendeteksi tren profitabilitas, seperti pertumbuhan penjualan, pola biaya, dan risiko yang dirasakan, database ini dapat dipelajari dengan menggunakan pendekatan analitik keuangan, seperti pemodelan keuangan dan analisis deret waktu.

Mengikis Web

Anda dapat memperoleh data dari feed impor yang sebelumnya tidak ditampilkan menggunakan web scraping. Namun mungkin dapat diakses di suatu tempat secara online, seperti dari bisnis e-niaga Anda.

Misalnya, metode distribusi dan pasar tertentu menuntut GTIN (nomor perdagangan global) yang berbeda untuk setiap barang. Misalkan mereka masih perlu dimasukkan ke dalam feed merchandise. Dalam hal ini, Anda dapat memperoleh informasi yang Anda butuhkan dengan mengorek basis data internet. Atau dari marketplace online Anda, lalu integrasikan dengan feed Anda.

Penggabungan Data untuk perusahaan

Penggabungan data memainkan peran penting dalam bagaimana perusahaan dapat menggunakan data secara efektif. Penggabungan data memungkinkan bisnis untuk mendapatkan gambaran lengkap tentang pelanggan mereka dari awal hingga akhir. Ini membantu mereka membuat keputusan berdasarkan data. Berikut adalah beberapa cara di mana perusahaan dapat menggunakan penggabungan data:

• Gudang data: Perusahaan menggunakan pergudangan data untuk menyimpan dan mengelola data dalam jumlah besar. Bisnis kemudian menggunakan data dari gudang untuk mendukung intelijen dan analitik bisnis.
• Manajemen data induk: Perusahaan menggunakan penggabungan data untuk membuat "versi tunggal kebenaran". Dengan mengintegrasikan data, mereka membuat kumpulan data master yang dapat digunakan untuk pelaporan dan analisis.
• Integrasi data pelanggan: Perusahaan menggunakan penggabungan data untuk membuat tampilan pelanggan yang terpadu. Berbagai sumber, seperti CRM, pemasaran, dan data penjualan, digunakan untuk memahami perilaku pelanggan dengan lebih baik.
• Manajemen rantai persediaan: Perusahaan menggunakan penggabungan data untuk menggabungkan data dari berbagai bagian rantai pasokan, seperti inventaris, logistik, dan data produksi, untuk mengoptimalkan operasi dan meningkatkan efisiensi.
• Deteksi penipuan: Perusahaan menggunakan penggabungan data untuk menggabungkan data dari berbagai sumber, seperti data transaksi, data pelanggan, dan sumber data eksternal, untuk mengidentifikasi pola penipuan.
• Manajemen risiko: Perusahaan menggunakan penggabungan data untuk menggabungkan data dari berbagai sumber, seperti data keuangan, data pasar, dan sumber data eksternal, untuk mengidentifikasi dan mengelola risiko.
• Manajemen Sumber Daya Manusia: Perusahaan menggunakan penggabungan data untuk menggabungkan data dari berbagai sumber, seperti data karyawan, data penggajian, dan data kinerja, untuk mengelola dan menganalisis data tenaga kerja.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: https://nanonets.com/blog/what-is-data-merging/