Co to jest scalanie danych?

Oczekuje się, że do 2025 roku organizacje wyprodukują 175 zettabajtów danych biznesowych. Ale tylko około 20% tych danych zostanie wykorzystanych do dokonywania wyborów biznesowych, zgodnie z raportem IDC. Oznacza to, że informacje większości firm muszą być w pełni wykorzystane.

Wiele firm rozpoczyna projekty łączenia danych w ramach swojego podejścia do cyfryzacji ze względu na nadmiarowość danych. Jest to metoda łączenia tych sieci i tworzenia jednego źródła prawdy.

W artykule omówiono znaczenie scalania danych i sposób jego działania. Omawiamy również najlepsze praktyki scalania danych i przypadki użycia, aby lepiej zrozumieć, w jaki sposób scalanie danych zapewnia większą precyzję danych biznesowych.

---

Co to jest scalanie danych?

Łączenie danych to proces integrowania dwóch lub więcej porównywalnych danych w ujednoliconą bazę danych.

Scalanie danych służy do dodawania parametrów do bazy danych, dołączania instancji lub obserwacji lub usuwania powtórzeń i innych niedokładnych danych.

Prawidłowo zaimplementowane scalanie danych upraszcza badanie danych przechowywanych w kilku źródłach, bazach danych lub innych witrynach. W niektórych okolicznościach połączenie danych w jednej bazie danych jest niezbędne. Na przykład firma musi dodać dodatkowe obserwacje, parametry lub informacje statystyczne do wartości zapytania.

Należy przeprowadzić scalanie danych, ponieważ może to spowodować problemy z redundancją, niezawodnością lub integralnością. Analityk danych będzie musiał zintegrować nowe dane z podstawowym lub znaczącym plikiem danych w jednym z dwóch scenariuszy:

• Zebrali informacje w ramach badania lub „tropiciela”. Program, w którym badacz gromadzi dane w czasie i analizuje je w okresach.
• Dysponują danymi opartymi na metaprojektach, w których badacz zbiera dane przed i po incydencie.

---

Dlaczego warto korzystać z łączenia danych?

Łączenie danych to solidna technika, która może pomóc firmom w organizowaniu i analizowaniu ich materiałów. Wspomnieliśmy o kilku korzyściach płynących z łączenia danych i dlaczego warto korzystać z łączenia danych w swoich organizacjach.

Oszczędzaj czas i zasoby

Metoda łączenia informacji z kilku źródeł w jeden, spójny fragment danych jest znana jako scalanie danych. Mimo, że jest to czasochłonne i męczące, konieczne jest zagwarantowanie poprawności i aktualności danych. Możesz zaoszczędzić pieniądze i czas automatyzując proces scalania danych i mieć pewność, że dane są aktualne i dokładne.

Na przykład scalanie danych może łączyć różne zestawy danych o klientach, przychodach i śledzeniu zapasów w ujednolicony zestaw danych. Zmniejszyłoby to możliwość wystąpienia błędów spowodowanych przez niedokładne dane i ułatwiłoby analizę danych i podejmowanie decyzji korporacyjnych.

Popraw autentyczność danych

Musisz upewnić się, że duże zestawy danych są precyzyjne i wyczerpujące, gdy dostępnych jest wiele zestawów. Możesz połączyć dane z każdej grupy w jedną, łącząc zestawy.

Dzięki temu można zagwarantować dokładność i kompletność wszystkich danych. Dodatkowo dba o to, aby kolekcja była wolna od zbędnych elementów. Integracja baz danych ma kilka zalet, a precyzja jest jedną z nich. Wszystkie dane są gwarantowane jako dokładne po połączeniu w jeden zestaw.

Wygodny w wyszukiwaniu danych

Każda część danych jest łączona w jednym miejscu, gdy zestawy są łączone. Daje to gwarancję, że zbiór danych jest kompletny i wolny od luk w wiedzy. Ponieważ wszystko znajduje się w jednym miejscu, jest łatwe do znalezienia i użycia.

Scalanie sprawia również, że praca z zestawem i badanie go w całości jest proste. Wszystko masz na wyciągnięcie ręki, więc nie musisz się martwić przeszukiwaniem wielu plików lub próbami samodzielnego łączenia różnych porcji danych.

Analiza wydajności biznesowej

Kiedy organizacje łączą dane z wielu źródeł, mogą uzyskać dokładniejszy obraz tego, co dzieje się w ich firmie. Gwarantuje to, że zestawy danych mogą oferować różne punkty widzenia na ten sam temat.

Na przykład dane dotyczące obsługi klienta można wykorzystać do oceny zadowolenia klienta. Jednocześnie firmy mogą wykorzystywać dane dotyczące sprzedaży do oceny funkcjonowania organizacji. Firmy mogą w pełni zrozumieć całą swoją wydajność, łącząc dane z wielu kategorii.

Usprawnione procesy biznesowe

Dane mogą być łączone w kilku celach, m.in usprawnienie procesu decyzyjnego i optymalizacji procedur firmy. Łącząc dane, organizacje mogą uzyskać pełniejszy i dokładniejszy obraz tego, co dzieje się w ich firmie. Dzięki temu firmy mogą dokonywać bardziej świadomych wyborów. Korzystanie z informacji z rzeczywistego świata zamiast polegania na domysłach lub z góry przyjętych założeniach.

Firmy mogą również wykorzystywać zintegrowane dane do wykrywania wzorców i trendów, które tylko czasami są oczywiste, wskazując regiony, w których mogą wymagać dostosowań lub ulepszeń. A także może pomóc firmom w usprawnieniu działalności ich firmy.

---

Jakie są różne przypadki użycia scalania danych?

Poniżej przedstawiono przypadki użycia łączenia danych stosowane w różnych branżach.

Analiza predykcyjna

Korzystając z danych, metod statystycznych i uczenia maszynowego, analityka predykcyjna określa prawdopodobieństwo przyszłych zdarzeń na podstawie zapisów. Łączenie danych odgrywa znaczącą rolę w analityce predykcyjnej, zapewniając kompleksowy i precyzyjny obraz danych, który można wykorzystać do tworzenia prognoz przyszłych trendów i wzorców.

Na przykład scalanie danych służy do łączenia danych dotyczących zachowań konsumentów, sprzedaży i zapasów przedsiębiorstwa w jeden zestaw danych. Następnie, korzystając z metod analizy predykcyjnej, ten zestaw danych można zbadać w celu znalezienia wzorców i trendów, które można wykorzystać do prognozowania przyszłych nawyków konsumentów, sprzedaży i wymagań dotyczących zapasów.

Analiza klienta

Analityka klienta polega na przyglądaniu się danym konsumenta w celu zrozumienia wzorców, zainteresowań i zachowań. Łączenie danych odgrywa kluczową rolę w analityce klientów, zapewniając dokładny wgląd w informacje o klientach, które można zastosować w celu poprawy decyzji biznesowych.

Na przykład scalanie danych służy do łączenia wszystkich danych demograficznych konsumentów, transakcji i zaangażowania w sieci społecznościowe, które organizacja posiada w jeden zestaw danych. Tę bazę danych można następnie zbadać, aby znaleźć wzorce zachowań konsumentów, takie jak produkty najbardziej cenione przez konsumentów.

Analityka finansowa

Łącząc dane z kilku źródeł, analityka finansowa z łączeniem danych może zapewnić pełniejszy obraz aktualnego stanu finansowego firmy. firmy mogą podejmować lepsze decyzje, wykorzystując to do wykrywania wzorców w wynikach finansowych.

Na przykład scalanie danych może służyć do łączenia danych rynkowych, analiz projektów i danych dotyczących transakcji gospodarczych, które posiada organizacja, w jeden zestaw danych. Aby wykryć trendy rentowności, takie jak wzrost sprzedaży, wzorce kosztów i postrzegane ryzyko, tę bazę danych można badać przy użyciu metod analizy finansowej, takich jak modelowanie finansowe i analiza szeregów czasowych.

Skrobanie stron internetowych

Możesz uzyskać dane z kanałów importu, które nie były wcześniej polecane za pomocą web scrapingu. Ale może być dostępny gdzieś online, na przykład w Twojej firmie e-commerce.

Na przykład określone metody dystrybucji i rynki wymagają odrębnych GTIN (globalnych numerów handlowych) dla każdego artykułu. Załóżmy, że nadal muszą być uwzględniane w pliku danych o towarach. W takim przypadku możesz uzyskać potrzebne informacje, przeglądając internetowe bazy danych. Lub ze swojego sklepu online, a następnie zintegruj go ze swoim kanałem.

Łączenie danych dla przedsiębiorstw

Łączenie danych odgrywa kluczową rolę w efektywnym wykorzystaniu danych przez przedsiębiorstwa. Łączenie danych umożliwia firmom uzyskanie pełnego obrazu ich klientów od początku do końca. Pomaga im to podejmować decyzje w oparciu o dane. Oto kilka sposobów, w jakie przedsiębiorstwa mogą wykorzystywać scalanie danych:

• Magazyn danych: Przedsiębiorstwa wykorzystują hurtownie danych do przechowywania i zarządzania dużymi ilościami danych. Następnie firmy wykorzystują dane z magazynów do wspierania analizy biznesowej i analitycznej.
• Zarządzanie danymi podstawowymi: Przedsiębiorstwa wykorzystują łączenie danych w celu stworzenia „jednej wersji prawdy”. Integrując dane, tworzą zestaw danych podstawowych, który można wykorzystać do raportowania i analizy.
• Integracja danych klientów: Przedsiębiorstwa wykorzystują łączenie danych, aby stworzyć ujednolicony obraz klientów. Aby lepiej zrozumieć zachowania klientów, wykorzystuje się wiele źródeł, takich jak CRM, dane marketingowe i sprzedażowe.
• Zarządzanie łańcuchem dostaw: Przedsiębiorstwa wykorzystują łączenie danych do łączenia danych z różnych części łańcucha dostaw, takich jak dane dotyczące zapasów, logistyki i produkcji, w celu optymalizacji operacji i poprawy wydajności.
• Wykrywanie oszustw: Przedsiębiorstwa wykorzystują łączenie danych do łączenia danych z różnych źródeł, takich jak dane transakcji, dane klientów i zewnętrzne źródła danych, w celu identyfikacji wzorców oszustw.
• Zarządzanie ryzykiem: Przedsiębiorstwa wykorzystują łączenie danych do łączenia danych z różnych źródeł, takich jak dane finansowe, dane rynkowe i zewnętrzne źródła danych, w celu identyfikowania ryzyka i zarządzania nim.
• Zarządzanie zasobami ludzkimi: Przedsiębiorstwa wykorzystują scalanie danych do łączenia danych z różnych źródeł, takich jak dane pracowników, dane płacowe i dane dotyczące wydajności, w celu zarządzania danymi siły roboczej i ich analizowania.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://nanonets.com/blog/what-is-data-merging/