Что такое слияние данных?

Ожидается, что к 2025 году организации будут производить 175 зеттабайт бизнес-данных. Но только около 20% этих данных будут использоваться для принятия бизнес-решений, согласно отчету IDC. Это указывает на то, что информация большинства компаний должна быть использована в полной мере.

Многие фирмы начинают проекты по слиянию данных в рамках своего подхода к оцифровке из-за избыточности данных. Это метод соединения этих сетей и создания единого источника правды.

В статье обсуждается значение слияния данных и то, как оно работает. Мы также обсуждаем передовые методы слияния данных и варианты использования, чтобы дать вам лучшее представление о том, как слияние данных обеспечивает большую точность бизнес-данных.

---

Что такое слияние данных?

Слияние данных — это процесс интеграции двух или более сопоставимых данных в единую базу данных.

Объединение данных используется для добавления параметров в базу данных, добавления экземпляров или наблюдений или удаления повторений и других неточных данных.

При правильной реализации слияние данных упрощает проверку данных, хранящихся в нескольких источниках, базах данных или других сайтах. В некоторых случаях объединение данных в одной базе данных имеет важное значение. Например, компания должна добавить к значениям запроса дополнительные случаи, параметры или статистическую информацию.

Объединение данных должно быть выполнено, так как это может привести к проблемам с избыточностью, надежностью или целостностью. Исследователь данных должен будет интегрировать новые данные в первичный или важный файл данных в одном из двух сценариев:

• Они собирали информацию в рамках исследования или «трекера». Программа, в которой исследователь собирает данные с течением времени и анализирует их по периодам.
• Они обладают данными, основанными на метапроекте, в котором исследователь собирает данные до и после инцидента.

---

Почему вы должны использовать слияние данных?

Слияние данных — это надежный метод, который может помочь компаниям в организации и анализе их материалов. Мы упомянули несколько преимуществ слияния данных и причины, по которым вам следует использовать слияние данных в ваших организациях.

Экономьте время и ресурсы

Метод слияния информации из нескольких источников в единую связную часть данных известен как слияние данных. Несмотря на то, что это занимает много времени и утомительно, необходимо гарантировать правильные и актуальные данные. Вы можете сэкономить деньги и время, автоматизировав процесс объединения данных, и вы будете уверены, что данные обновлены и точны.

Например, слияние данных может объединять различные наборы данных отслеживания клиентов, доходов и запасов в единый набор данных. Это уменьшит вероятность ошибок, вызванных неточными данными, и упростит анализ данных и принятие корпоративных решений.

Улучшить подлинность данных

Вы должны убедиться, что ваши большие наборы данных точны и полны, когда доступно много наборов. Вы можете объединить данные из каждой группы в одну, объединив наборы.

Это позволяет гарантировать точность и полноту всех данных. Кроме того, он гарантирует, что в коллекции нет избыточности. Интеграция ваших баз данных имеет несколько преимуществ, и точность — одно из них. Все данные гарантированно точны при объединении в единый набор.

Удобно искать данные

Каждая часть данных объединяется в одном месте всякий раз, когда наборы объединяются. Это гарантирует, что набор данных является полным и не содержит пробелов в знаниях. Поскольку все находится в одном месте, его легко найти и использовать.

Слияние также упрощает работу с набором и его изучение в целом. Все прямо перед вами, поэтому вам не нужно беспокоиться о поиске во многих файлах или попытках собрать воедино различные части данных по отдельности.

Анализ эффективности бизнеса

Когда организации объединяют данные из многих источников, они могут получить более точную картину того, что происходит в их компании. Это гарантирует, что наборы данных могут предлагать различные точки зрения на один и тот же предмет.

Данные поддержки клиентов, например, могут быть использованы для оценки удовлетворенности клиентов. В то же время предприятия могут использовать данные о продажах, чтобы оценить, как функционирует организация. Компании могут полностью понять всю свою производительность, объединив данные из многих категорий.

Оптимизированные бизнес-процессы

Данные могут быть объединены для нескольких целей, включая улучшение принятия решений и оптимизация процедур компании. Комбинируя данные, организации могут получить более полное и точное представление о том, что происходит внутри их компании. Это позволяет предприятиям делать более осознанный выбор. Использование информации из реального мира вместо того, чтобы полагаться на догадки или предубеждения.

Предприятия также могут использовать интегрированные данные для выявления шаблонов и тенденций, которые лишь иногда очевидны, указывая на регионы, где им могут потребоваться корректировки или улучшения. А также может помочь предприятиям в повышении эффективности своей компании.

---

Каковы различные варианты использования объединения данных?

Ниже приведены примеры использования объединения данных в различных отраслях.

Прогнозный анализ

Используя подходы к данным, статистике и машинному обучению, прогнозная аналитика определяет вероятность будущих событий на основе записей. Объединение данных играет важную роль в прогностической аналитике, предоставляя всестороннее и точное представление данных, которые можно использовать для создания прогнозов будущих тенденций и закономерностей.

Например, объединение данных используется для объединения данных о поведении потребителей, продажах и запасах предприятия в единый набор данных. Затем, используя подходы прогнозной аналитики, этот набор данных можно изучить, чтобы найти закономерности и тенденции, которые можно использовать для прогнозирования будущих привычек потребителей, продаж и потребностей в запасах.

Аналитика клиентов

Аналитика клиентов включает в себя просмотр данных о потребителях, чтобы понять модели, интересы и поведение. Объединение данных играет решающую роль в клиентской аналитике, давая точное представление о клиенте, которое может быть применено для улучшения бизнес-решений.

Например, слияние данных используется для объединения всех демографических данных о потребителях, транзакциях и данных об участии в социальных сетях, которые есть у организации, в единый набор данных. Затем эту базу данных можно изучить, чтобы найти закономерности в поведении потребителей, например, самые любимые потребителями продукты.

Финансовая Аналитика

Объединяя данные из нескольких источников, финансовая аналитика с объединением данных может дать более полное представление о текущем финансовом состоянии компании. компании могут принимать более обоснованные решения, используя это для выявления закономерностей в финансовых показателях.

Например, объединение данных можно использовать для объединения рыночных данных, анализа проектов и данных об экономических транзакциях, которыми владеет организация, в единый набор данных. Чтобы обнаружить тенденции в прибыльности, такие как рост продаж, структура затрат и предполагаемый риск, эту базу данных можно изучить с использованием подходов финансовой аналитики, таких как финансовое моделирование и анализ временных рядов.

Web Scraping

Вы можете получить данные из ваших каналов импорта, которые ранее не были представлены, с помощью парсинга веб-страниц. Но могут быть доступны где-то в Интернете, например, в вашем бизнесе электронной коммерции.

Например, для конкретных методов распределения и рынков требуются разные номера GTIN (глобальные торговые номера) для каждого товара. Предположим, их все же нужно включить в фид товаров. В этом случае вы можете получить необходимую информацию путем очистки интернет-баз данных. Или с вашего онлайн-рынка, а затем интегрируйте его со своим каналом.

Объединение данных для предприятий

Объединение данных играет решающую роль в том, как предприятия могут эффективно использовать данные. Объединение данных позволяет компаниям получить полное представление о своих клиентах от начала до конца. Это помогает им принимать решения на основе данных. Вот несколько способов, которыми предприятия могут использовать слияние данных:

• Хранилище данных: Предприятия используют хранилища данных для хранения и управления большими объемами данных. Затем компании используют данные из хранилищ для поддержки бизнес-аналитики и аналитики.
• Управление основными данными: Предприятия используют слияние данных для создания «единой версии правды». Интегрируя данные, они создают набор основных данных, который можно использовать для отчетности и анализа.
• Интеграция данных клиентов: Предприятия используют слияние данных для создания единого представления о клиентах. Несколько источников, таких как CRM, маркетинговые данные и данные о продажах, используются для лучшего понимания поведения клиентов.
• Система управления цепями поставок: Предприятия используют слияние данных для объединения данных из разных частей цепочки поставок, таких как инвентаризация, логистика и производственные данные, для оптимизации операций и повышения эффективности.
• Обнаружение мошенничества: Предприятия используют слияние данных для объединения данных из разных источников, таких как данные транзакций, данные клиентов и внешние источники данных, для выявления моделей мошенничества.
• Управление рисками: Предприятия используют слияние данных для объединения данных из разных источников, таких как финансовые данные, рыночные данные и внешние источники данных, для выявления рисков и управления ими.
• Управление людскими ресурсами: Предприятия используют слияние данных для объединения данных из разных источников, таких как данные о сотрудниках, данные о заработной плате и данные о производительности, для управления и анализа данных о рабочей силе.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Источник: https://nanonets.com/blog/what-is-data-merging/