Vad är datasammanslagning?

År 2025 förväntas organisationer producera 175 zettabyte affärsdata. Men bara cirka 20 % av denna data kommer att användas för att göra affärsval, enligt en rapport från IDC. Detta tyder på att de flesta företags information behöver utnyttjas fullt ut.

Många företag startar datasammanslagningsprojekt som en del av sin digitaliseringsstrategi på grund av dataredundans. Det är en metod för att länka samman dessa nätverk och producera en enda källa till sanning.

Artikeln diskuterar betydelsen av datasammanslagning och hur det fungerar. Samtidigt som vi diskuterar bästa praxis för datasammanslagning och användningsfall för att ge dig en bättre uppfattning om hur datasammanslagning ger mer precision åt affärsdata.

---

Vad är datasammanslagning?

Datasammanslagning är processen att integrera två eller flera jämförbara data i en enhetlig databas.

Datasammanslagning används för att lägga till parametrar till en databas, lägga till instanser eller observationer, eller ta bort upprepningar och annan felaktig data.

När den implementeras på rätt sätt, förenklar datasammanslagning undersökningen av data som lagras på flera källor, databaser eller andra webbplatser. I vissa fall är det viktigt att kombinera data i en enda databas. Till exempel måste ett företag lägga till ytterligare fall, parametrar eller statistisk information till frågevärdena.

Datasammanslagning måste göras eftersom det kan resultera i redundans, tillförlitlighet eller integritetssvårigheter. En dataforskare måste integrera ny data i den primära eller betydande datafilen i ett av två scenarier:

• De samlade in informationen som en del av en forskning, eller "spårare". Ett program där en forskare samlar in data över tid och undersöker den i perioder.
• De har data baserad på ett metaprojekt, där forskaren samlar in data före och efter en incident.

---

Varför ska du använda datasammanslagning?

Datasammanslagning är en robust teknik som kan hjälpa företag att organisera och analysera sitt material. Vi har nämnt några fördelar med datasammanslagning och varför du bör använda datasammanslagning i dina organisationer.

Spara tid och resurser

Metoden att slå samman information från flera källor till en enhetlig, sammanhållen databit kallas datasammanslagning. Även om det är tidskrävande och tröttsamt är det nödvändigt att garantera korrekta och aktuella uppgifter. Du kan spara pengar och tid genom att automatisera datasammanslagningen, och du kommer att vara säker på att informationen är uppdaterad och korrekt.

Datasammanslagning kan till exempel kombinera olika datauppsättningar för kund-, inkomst- och lagerspårning till en enhetlig datauppsättning. Det skulle minska risken för fel orsakade av felaktiga uppgifter och göra dataanalys och företagens beslutsfattande lättare.

Förbättra dataäktheten

Du måste se till att dina stora datamängder är exakta och heltäckande när många uppsättningar är tillgängliga. Du kan kombinera data från varje grupp till en enda genom att slå samman uppsättningarna.

Det gör det möjligt att garantera noggrannheten och fullständigheten för all data. Dessutom ser det till att insamlingen är fri från uppsägningar. Att integrera dina databaser har flera fördelar, och precision är en av dem. All data garanteras korrekt när den kombineras till en enda uppsättning.

Bekvämt att hitta data

Varje bit data kombineras på ett ställe när uppsättningarna slås samman. Detta garanterar att datamängden är komplett och fri från kunskapsluckor. Eftersom allt finns på en plats är det enkelt att hitta och använda.

Sammanslagning gör det också enkelt att arbeta med och granska uppsättningen i sin helhet. Allt är omedelbart framför dig, så du behöver inte oroa dig för att söka igenom många filer eller försöka sätta ihop olika delar av data individuellt.

Analysera affärsresultat

När organisationer slår samman data från många källor kan de få en mer exakt bild av vad som händer inom deras företag. Detta säkerställer att datamängder kan erbjuda olika synpunkter på samma ämne.

Kundsupportdata kan till exempel användas för att utvärdera kundnöjdhet. Samtidigt kan företag använda försäljningssiffror för att mäta hur en organisation fungerar. Företag kan till fullo förstå hela sin prestation genom att slå samman data från många kategorier.

Effektiviserade affärsprocesser

Data kan kombineras för flera ändamål, bl.a förbättra beslutsfattandet och optimera företagets rutiner. Genom att kombinera data kan organisationer få en mer heltäckande och korrekt bild av vad som händer inom deras företag. Detta gör det möjligt för företag att göra mer välgrundade val. Att använda information från den verkliga världen istället för att vara beroende av gissningar eller förutfattade meningar.

Företag kan också använda integrerad data för att upptäcka mönster och trender som bara ibland är uppenbara – och peka ut regioner där de kan behöva justeringar eller förbättringar. Och kan också hjälpa företag att förbättra sina företags verksamhet.

---

Vilka är de olika användningsfallen för datasammanslagning?

Följande är användningsfallen för datasammanslagningar som används inom olika branscher.

Prediktiv analys

Med hjälp av data-, statistik- och maskininlärningsmetoder bestämmer prediktiv analys sannolikheten för framtida händelser baserat på register. Datasammanslagning spelar en viktig roll i prediktiv analys genom att ge en heltäckande och exakt bild av de data som kan användas för att skapa prognoser för framtida trender och mönster.

Till exempel används datasammanslagning för att slå samman data från ett företags konsumentbeteende, försäljning och lager till en enda datauppsättning. Sedan, med hjälp av prediktiva analysmetoder, kan denna datauppsättning undersökas för att hitta mönster och trender som kan användas för att förutsäga framtida konsumentvanor, försäljning och lagerkrav.

Kundanalys

Kundanalys innebär att titta på konsumentdata för att förstå mönster, intressen och beteende. Datasammanslagning spelar en avgörande roll i kundanalyser genom att ge en korrekt bild av kundinformationen som kan användas för att förbättra affärsbeslut.

Datasammanslagning används till exempel för att slå samman all demografisk, transaktions- och socialt nätverksengagemangdata för konsumenter som en organisation har till en enda datauppsättning. Denna databas kan sedan undersökas för att hitta mönster i konsumentbeteende, såsom de mest uppskattade produkterna av konsumenterna.

Financial Analytics

Genom att slå samman data från flera källor kan finansiell analys med datasammanslagning ge en mer heltäckande bild av ett företags nuvarande finansiella status. företag kan fatta bättre beslut genom att använda detta för att upptäcka mönster i finansiella resultat.

Till exempel kan datasammanslagning användas för att slå samman marknadsdata, analys av projekt och ekonomiska transaktionsdata som en organisation äger till en enda datauppsättning. För att upptäcka trender i lönsamhet, såsom försäljningstillväxt, kostnadsmönster och upplevd risk, kan denna databas studeras med hjälp av finansiella analyser, såsom finansiell modellering och tidsserieanalys.

Webskrapning

Du kan hämta data från dina importflöden som inte tidigare visades med hjälp av webbskrapning. Men kan vara tillgänglig någonstans online, till exempel från ditt e-handelsföretag.

Till exempel kräver specifika distributionsmetoder och marknader distinkta GTIN (globala handelsnummer) för varje vara. Anta att de fortfarande måste inkluderas i varuflödet. I så fall kan du få den information du behöver genom att skrapa internetdatabaser. Eller från din onlinemarknad och sedan integrera den med ditt flöde.

Datasammanslagning för företag

Datasammanslagning spelar en avgörande roll för hur företag kan använda data effektivt. Datasammanslagning gör att företag kan få en fullständig bild av sina kunder från början till slut. Detta hjälper dem att fatta datadrivna beslut. Här är några sätt som företag kan använda datasammanslagning på:

• Datalagring: Företag använder datalager för att lagra och hantera stora mängder data. Företag använder sedan data från lager för att stödja business intelligence och analyser.
• Master datahantering: Företag använder datasammanslagning för att skapa en "enda version av sanningen." Genom att integrera data skapar de en masterdatauppsättning som kan användas för rapportering och analys.
• Integrering av kunddata: Företag använder datasammanslagning för att skapa en enhetlig syn på kunder. Flera källor, såsom CRM, marknadsföring och försäljningsdata, används för att förstå kundernas beteende bättre.
• Supply chain management: Företag använder datasammanslagning för att kombinera data från olika delar av försörjningskedjan, såsom lager-, logistik- och produktionsdata, för att optimera verksamheten och förbättra effektiviteten.
• Spårning av bedrägerier: Företag använder datasammanslagningar för att kombinera data från olika källor, såsom transaktionsdata, kunddata och externa datakällor, för att identifiera bedrägerimönster.
• Riskhantering: Företag använder datasammanslagningar för att kombinera data från olika källor, såsom finansiell data, marknadsdata och externa datakällor, för att identifiera och hantera risker.
• Personalförvaltning: Företag använder datasammanslagning för att kombinera data från olika källor, såsom personaldata, lönedata och prestationsdata, för att hantera och analysera personaldata.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Källa: https://nanonets.com/blog/what-is-data-merging/