データマージとは?

2025 年までに、組織は 175 ゼタバイトのビジネス データを生成すると予想されています。 しかし、そのデータの約 20% のみがビジネス上の選択に使用される、とのレポートによると、 IDC. これは、ほとんどの企業の情報を十分に活用する必要があることを示しています。

多くの企業は、データの冗長性のため、デジタル化アプローチの一環としてデータ マージ プロジェクトを開始しています。 これは、それらのネットワークをリンクし、信頼できる唯一の情報源を生み出すための方法です。

この記事では、データ マージの重要性とその仕組みについて説明します。 また、データ マージのベスト プラクティスとユース ケースについても説明し、データ マージによってビジネス データの精度がどのように向上するかを理解していただけるようにします。

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データマージとは?

データ マージは、XNUMX つ以上の比較可能なデータを統合データベースに統合するプロセスです。

データ マージは、データベースへのパラメーターの追加、インスタンスまたは観測の追加、繰り返しやその他の不正確なデータの削除に使用されます。

データ マージを正しく実装すると、複数のソース、データベース、または他のサイトに保存されているデータの調査が簡素化されます。 状況によっては、XNUMX つのデータベースにデータを結合することが不可欠です。 たとえば、会社は追加のケース、パラメーター、または統計情報をクエリ値に追加する必要があります。

冗長性、信頼性、または整合性の問題が発生する可能性があるため、データのマージを行う必要があります。 データ サイエンティストは、次の XNUMX つのシナリオのいずれかで、新しいデータをプライマリ データ ファイルまたは重要なデータ ファイルに統合する必要があります。

• 彼らは調査、つまり「トラッカー」の一環として情報を収集しました。 研究者が時間をかけてデータを収集し、定期的に調査するプログラム。
• 彼らは、研究者がインシデントの前後にデータを収集するメタプロジェクトに基づくデータを所有しています。

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データ マージを使用する理由

データ マージは、企業が資料を整理および分析するのに役立つ堅牢な手法です。 データ マージのいくつかの利点と、組織でデータ マージを使用する理由について説明しました。

時間とリソースを節約

複数のソースからの情報を統合されたまとまりのあるデータにマージする方法は、データ マージとして知られています。 時間と手間がかかりますが、正確で最新のデータを保証する必要があります。 データ マージ プロセスを自動化することで、お金と時間を節約でき、データが更新され、正確であることを確認できます。

たとえば、データ マージでは、さまざまな顧客、収益、および在庫追跡データセットを統合されたデータセットに結合できます。 不正確なデータによって引き起こされるエラーの可能性を減らし、データ分析と企業の意思決定を容易にします。

データの信頼性を向上

多くのセットが利用可能な場合、大規模なデータセットが正確で包括的であることを確認する必要があります。 セットをマージすることにより、各グループのデータを XNUMX つのグループに結合できます。

これにより、すべてのデータの正確性と包括性を保証することが可能になります。 さらに、コレクションに冗長性がないことを確認します。 データベースの統合にはいくつかの利点があり、精度もその XNUMX つです。 すべてのデータは、XNUMX つのセットにまとめられたときに正確であることが保証されます。

データ検索に便利

セットがマージされるたびに、各データは XNUMX つの場所に結合されます。 これにより、データ セットが完全であり、知識にギャップがないことが保証されます。 すべてが XNUMX つの場所にあるため、簡単に見つけて使用できます。

また、マージにより、セット全体の操作と調査が簡単になります。 すべてが目の前にあるので、多くのファイルを検索したり、データのさまざまな部分を個別につなぎ合わせたりすることを心配する必要はありません。

ビジネスパフォーマンスの分析

組織が多くのソースからのデータを結合すると、社内で何が起こっているかをより正確に把握できます。 これにより、データセットが同じ主題についてさまざまな視点を提供できるようになります。

たとえば、顧客サポート データを使用して、顧客満足度を評価できます。 同時に、企業は売上高を使用して、組織がどのように機能しているかを判断できます。 企業は、多くのカテゴリのデータを統合することで、パフォーマンス全体を完全に把握できます。

合理化されたビジネスプロセス

データは、以下を含むいくつかの目的で組み合わせることができます。 意思決定の強化 会社の手順を最適化します。 データを組み合わせることで、組織は社内で何が起こっているかをより包括的かつ正確に把握できます。 これにより、企業はより多くの情報に基づいた選択を行うことができます。 推測や先入観に頼るのではなく、現実世界からの情報を使用します。

また、企業は統合データを使用して、場合によっては明らかなパターンや傾向を特定し、調整や強化が必要な領域を指摘することもできます。 また、企業が自社の業務を強化するのを支援することもできます。

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データ マージのさまざまなユース ケースとは?

以下は、さまざまな業界で採用されているデータ マージのユース ケースです。

予測分析

データ、統計、および機械学習のアプローチを使用して、予測分析は記録に基づいて将来のイベントの確率を決定します。 データ マージは、将来の傾向やパターンの予測を作成するために利用できるデータの包括的かつ正確なビューを提供することにより、予測分析において重要な役割を果たします。

たとえば、データ マージを使用して、企業の消費者行動、売上、および在庫からのデータを XNUMX つのデータセットにマージします。 次に、予測分析アプローチを使用して、このデータセットを調べて、将来の消費者の習慣、販売、および在庫の要件を予測するために利用できるパターンと傾向を見つけることができます。

顧客分析

顧客分析では、消費者データを調べて、パターン、関心、および行動を理解します。 データ マージは、ビジネス上の意思決定を改善するために適用できる顧客情報を正確に表示することにより、顧客分析において重要な役割を果たします。

たとえば、データ マージは、組織が持つすべての消費者人口統計、トランザクション、およびソーシャル ネットワーク エンゲージメント データを XNUMX つのデータセットにマージするために使用されます。 次に、このデータベースを調べて、消費者が最も大切にしている製品など、消費者行動のパターンを見つけることができます。

財務分析

複数のソースからのデータを結合することにより、データ結合による財務分析では、企業の現在の財務状況をより包括的に把握できます。 企業は、これを使用して財務実績のパターンを特定することで、より適切な意思決定を行うことができます。

たとえば、データ結合を使用して、組織が所有する市場データ、プロジェクトの分析、および経済取引データを XNUMX つのデータセットに結合できます。 売上高の伸び、コスト パターン、認識されたリスクなど、収益性の傾向を検出するために、このデータベースは、財務モデリングや時系列分析などの財務分析アプローチを使用して調査できます。

Webスクレイピング

Web スクレイピングを使用して、以前は取り上げられていなかったインポート フィードからデータを取得できます。 ただし、e コマース ビジネスなど、オンラインのどこかでアクセスできる可能性があります。

たとえば、特定の流通方法や市場では、すべてのアイテムに個別の GTIN (グローバル取引番号) が必要です。 商品フィードにまだ含める必要があるとします。 その場合、インターネットデータベースをスクレイピングすることで、必要な情報を取得できます。 または、オンライン マーケットプレイスからフィードに統合します。

企業向けのデータ統合

データ マージは、企業がデータを効果的に使用する方法において重要な役割を果たします。 データ マージにより、企業は顧客の全体像を最初から最後まで把握できます。 これにより、データ主導の意思決定を行うことができます。 企業がデータ マージを使用できるいくつかの方法を次に示します。

• データ ウェアハウジング: 企業は、データ ウェアハウスを使用して大量のデータを保存および管理しています。 その後、企業は倉庫からのデータを使用して、ビジネス インテリジェンスと分析をサポートします。
• マスターデータ管理: 企業は、データ マージを使用して「単一バージョンの真実」を作成します。 データを統合することで、レポートや分析に使用できるマスター データ セットを作成します。
• 顧客データの統合: 企業はデータ マージを使用して、顧客の統一されたビューを作成します。 CRM、マーケティング、販売データなどの複数のソースを使用して、顧客の行動をよりよく理解します。
• サプライチェーンマネジメント： 企業は、データ マージを使用して、サプライ チェーンのさまざまな部分 (在庫、ロジスティクス、生産データなど) からのデータを組み合わせて、運用を最適化し、効率を向上させます。
• 不正検出： 企業はデータ マージを使用して、トランザクション データ、顧客データ、外部データ ソースなどのさまざまなソースからのデータを結合し、不正パターンを特定します。
• 危機管理： 企業はデータ マージを使用して、財務データ、市場データ、外部データ ソースなどのさまざまなソースからのデータを結合し、リスクを特定して管理します。
• 人事管理： 企業はデータ マージを使用して、従業員データ、給与データ、パフォーマンス データなどのさまざまなソースからのデータを結合し、従業員データを管理および分析します。

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• 情報源： https://nanonets.com/blog/what-is-data-merging/