Hva er datasammenslåing?

Innen 2025 forventes organisasjoner å produsere 175 zettabyte med forretningsdata. Men bare rundt 20 % av disse dataene vil bli brukt til å ta forretningsvalg, ifølge en rapport fra IDC. Dette indikerer at de fleste bedrifters informasjon må utnyttes fullt ut.

Mange firmaer starter datasammenslåingsprosjekter som en del av deres digitaliseringstilnærming på grunn av dataredundans. Det er en metode for å koble disse nettverkene og produsere en enkelt kilde til sannhet.

Artikkelen diskuterer betydningen av datasammenslåing og hvordan det fungerer. Mens vi også diskuterer beste praksis for datasammenslåing og brukstilfeller for å gi deg en bedre ide om hvordan datasammenslåing gir mer presisjon til forretningsdata.

---

Hva er datasammenslåing?

Datasammenslåing er prosessen med å integrere to eller flere sammenlignbare data i en enhetlig database.

Datasammenslåing brukes til å legge til parametere i en database, legge til forekomster eller observasjoner, eller fjerne repetisjoner og andre unøyaktige data.

Når den er implementert på riktig måte, forenkler datasammenslåing å undersøke data som er lagret på tvers av flere kilder, databaser eller andre nettsteder. I noen tilfeller er det viktig å kombinere data i en enkelt database. Et selskap må for eksempel legge til flere tilfeller, parametere eller statistisk informasjon til spørringsverdiene.

Datasammenslåing må gjøres siden det kan føre til redundans, pålitelighet eller integritetsproblemer. En dataforsker må integrere nye data i den primære eller signifikante datafilen i ett av to scenarier:

• De samlet inn informasjonen som en del av en forskning, eller "tracker". Et program der en forsker samler dataene over tid og undersøker dem i perioder.
• De besitter data basert på et metaprosjekt, der forskeren samler data før og etter en hendelse.

---

Hvorfor bør du bruke datasammenslåing?

Datasammenslåing er en robust teknikk som kan hjelpe virksomheter med å organisere og analysere materialet deres. Vi har nevnt noen fordeler med datasammenslåing og hvorfor du bør bruke datasammenslåing i organisasjonene dine.

Spar tid og ressurser

Metoden for å slå sammen informasjon fra flere kilder til et enhetlig, sammenhengende stykke data er kjent som datasammenslåing. Selv om det er tidkrevende og slitsomt, er det nødvendig å garantere korrekte og aktuelle data. Du kan spare penger og tid ved å automatisere datasammenslåingsprosessen, og du vil være sikker på at dataene er oppdaterte og nøyaktige.

Datasammenslåing kan for eksempel kombinere forskjellige kunde-, inntekts- og lagersporingsdatasett til et enhetlig datasett. Det vil redusere muligheten for feil forårsaket av unøyaktige data og gjøre dataanalyse og bedriftsbeslutninger enklere.

Forbedre dataautentisitet

Du må sørge for at dine store datasett er presise og omfattende når mange sett er tilgjengelige. Du kan kombinere dataene fra hver gruppe til én enkelt ved å slå sammen settene.

Det gjør det mulig å garantere nøyaktigheten og helheten til alle dataene. I tillegg sørger den for at samlingen er fri for oppsigelser. Å integrere databasene dine har flere fordeler, og presisjon er en av dem. Alle dataene er garantert nøyaktige når de kombineres til et enkelt sett.

Praktisk å finne data

Hvert datastykke kombineres på ett sted når settene slås sammen. Dette garanterer at datasettet er komplett og fritt for kunnskapshull. Siden alt er på ett sted, er det enkelt å finne og bruke.

Sammenslåing gjør det også enkelt å jobbe med og undersøke settet i sin helhet. Alt er umiddelbart foran deg, så det er ingen grunn til å bekymre deg for å søke gjennom mange filer eller forsøke å sette sammen ulike deler av dataene individuelt.

Analysere forretningsytelse

Når organisasjoner slår sammen data fra mange kilder, kan de få et mer presist bilde av hva som skjer i bedriften deres. Dette sikrer at datasett kan tilby ulike synspunkter på samme emne.

Kundestøttedata kan for eksempel brukes til å evaluere kundetilfredshet. Samtidig kan bedrifter bruke salgstall for å måle hvordan en organisasjon fungerer. Bedrifter kan fullt ut forstå hele ytelsen ved å slå sammen data fra mange kategorier.

Strømlinjeformede forretningsprosesser

Data kan kombineres til flere formål, bl.a styrke beslutningstaking og optimalisering av selskapets prosedyrer. Ved å kombinere data kan organisasjoner få en mer omfattende og nøyaktig oversikt over hva som skjer i bedriften deres. Dette gjør det mulig for bedrifter å ta mer informerte valg. Bruke informasjon fra den virkelige verden i stedet for å være avhengig av gjetninger eller forforståelser.

Bedrifter kan også bruke integrerte data for å oppdage mønstre og trender som bare noen ganger er åpenbare – og peke ut regioner der de kan trenge justeringer eller forbedringer. Og kan også hjelpe bedrifter med å forbedre selskapets virksomhet.

---

Hva er de forskjellige brukstilfellene for datasammenslåing?

Følgende er brukstilfellene for datasammenslåing brukt på tvers av ulike bransjer.

Prediktiv analyse

Ved å bruke data, statistiske og maskinlæringsmetoder, bestemmer prediktiv analyse sannsynligheten for fremtidige hendelser basert på poster. Datasammenslåing spiller en betydelig rolle i prediktiv analyse ved å gi et omfattende og presist bilde av dataene som kan brukes til å lage prognoser for fremtidige trender og mønstre.

For eksempel brukes datasammenslåing til å slå sammen data fra en bedrifts forbrukeratferd, salg og varelager til et enkelt datasett. Deretter, ved hjelp av prediktive analytiske tilnærminger, kan dette datasettet undersøkes for å finne mønstre og trender som kan brukes til å forutsi fremtidige forbrukervaner, salg og lagerkrav.

Kundeanalyse

Kundeanalyse innebærer å se på forbrukerdata for å forstå mønstre, interesser og atferd. Datasammenslåing spiller en avgjørende rolle i kundeanalyse ved å gi et nøyaktig bilde av kundeinformasjonen som kan brukes for å forbedre forretningsbeslutninger.

For eksempel brukes datasammenslåing til å slå sammen alle demografiske, transaksjons- og sosiale nettverksengasjementsdata som en organisasjon har, til et enkelt datasett. Denne databasen kan deretter undersøkes for å finne mønstre i forbrukeratferd, for eksempel de mest kjære produktene av forbrukerne.

Financial Analytics

Ved å slå sammen data fra flere kilder, kan finansiell analyse med datasammenslåing gi et mer omfattende bilde av en bedrifts nåværende økonomiske status. selskaper kan ta bedre beslutninger ved å bruke dette til å oppdage mønstre i økonomiske resultater.

For eksempel kan datasammenslåing brukes til å slå sammen markedsdata, analyse av prosjekter og økonomiske transaksjonsdata som en organisasjon eier til et enkelt datasett. For å oppdage trender i lønnsomhet, slik som salgsvekst, kostnadsmønstre og opplevd risiko, kan denne databasen studeres ved hjelp av økonomiske analytiske tilnærminger, som finansiell modellering og tidsserieanalyse.

Nettskraping

Du kan hente data fra importfeedene dine som ikke tidligere ble vist ved hjelp av nettskraping. Men kan være tilgjengelig et sted på nettet, for eksempel fra e-handelsbedriften din.

For eksempel krever spesifikke distribusjonsmetoder og markeder distinkte GTIN-er (globale handelsnumre) for hver vare. Anta at de fortsatt må inkluderes i varefeeden. I så fall kan du få informasjonen du trenger ved å skrape internettdatabaser. Eller fra din online markedsplass, og integrer den med feeden din.

Datasammenslåing for bedrifter

Datasammenslåing spiller en avgjørende rolle for hvordan bedrifter kan bruke data effektivt. Datasammenslåing lar bedrifter få en fullstendig oversikt over kundene sine fra start til slutt. Dette hjelper dem å ta datadrevne beslutninger. Her er noen måter bedrifter kan bruke datasammenslåing på:

• Datavarehus: Bedrifter bruker datavarehus for å lagre og administrere store datamengder. Bedrifter bruker deretter data fra varehus for å støtte forretningsintelligens og analyser.
• Masterdatabehandling: Bedrifter bruker datasammenslåing for å lage en «enkeltversjon av sannheten». Ved å integrere data lager de et masterdatasett som kan brukes til rapportering og analyse.
• Kundedataintegrasjon: Bedrifter bruker datasammenslåing for å skape en enhetlig oversikt over kunder. Flere kilder, som CRM, markedsføring og salgsdata, brukes for å forstå kundeadferd bedre.
• Supply Chain Management: Bedrifter bruker datasammenslåing for å kombinere data fra ulike deler av forsyningskjeden, for eksempel lager-, logistikk- og produksjonsdata, for å optimere driften og forbedre effektiviteten.
• Svindeloppdagelse: Bedrifter bruker datasammenslåing for å kombinere data fra forskjellige kilder, for eksempel transaksjonsdata, kundedata og eksterne datakilder, for å identifisere svindelmønstre.
• Risikostyring: Bedrifter bruker datasammenslåing for å kombinere data fra ulike kilder, for eksempel finansielle data, markedsdata og eksterne datakilder, for å identifisere og håndtere risikoer.
• Personalledelse: Bedrifter bruker datasammenslåing for å kombinere data fra forskjellige kilder, for eksempel ansattdata, lønnsdata og resultatdata, for å administrere og analysere arbeidsstyrkedata.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• kilde: https://nanonets.com/blog/what-is-data-merging/