การผสานข้อมูลคืออะไร?

ภายในปี 2025 องค์กรต่าง ๆ คาดว่าจะผลิตข้อมูลธุรกิจได้ 175 เซ็ตตะไบต์ แต่มีเพียงประมาณ 20% ของข้อมูลดังกล่าวเท่านั้นที่จะใช้ในการตัดสินใจเลือกธุรกิจ ตามรายงานของ ไอดีซี. สิ่งนี้บ่งชี้ว่าข้อมูลของบริษัทส่วนใหญ่จำเป็นต้องใช้อย่างเต็มที่

บริษัทหลายแห่งกำลังเริ่มโครงการผสานข้อมูลโดยเป็นส่วนหนึ่งของแนวทางการแปลงเป็นดิจิทัลเนื่องจากข้อมูลซ้ำซ้อน เป็นวิธีการเชื่อมโยงเครือข่ายเหล่านั้นและสร้างแหล่งความจริงแหล่งเดียว

บทความนี้กล่าวถึงความสำคัญของการรวมข้อมูลและวิธีการทำงาน นอกจากนี้ เรายังหารือเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติในการรวมข้อมูลที่ดีที่สุดและกรณีการใช้งานเพื่อให้คุณเข้าใจได้ดีขึ้นว่าการรวมข้อมูลให้ความแม่นยำมากขึ้นกับข้อมูลทางธุรกิจอย่างไร

---

การผสานข้อมูลคืออะไร?

การผสานข้อมูลเป็นกระบวนการของการรวมข้อมูลที่เทียบเคียงได้ตั้งแต่สองข้อมูลขึ้นไปเข้าไว้ในฐานข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียว

การรวมข้อมูลจะใช้เพื่อเพิ่มพารามิเตอร์ให้กับฐานข้อมูล ผนวกอินสแตนซ์หรือการสังเกต หรือลบการทำซ้ำและข้อมูลที่ไม่ถูกต้องอื่นๆ

เมื่อใช้งานอย่างถูกต้อง การผสานข้อมูลจะทำให้การตรวจสอบข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในแหล่งข้อมูล ฐานข้อมูล หรือไซต์อื่นๆ ง่ายขึ้น ในบางกรณี การรวมข้อมูลในฐานข้อมูลเดียวเป็นสิ่งจำเป็น ตัวอย่างเช่น บริษัทต้องเพิ่มกรณีและปัญหา พารามิเตอร์ หรือข้อมูลทางสถิติให้กับค่าการสืบค้น

ต้องทำการผสานข้อมูลเนื่องจากอาจส่งผลให้เกิดปัญหาซ้ำซ้อน ความน่าเชื่อถือ หรือความสมบูรณ์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องรวมข้อมูลใหม่เข้ากับไฟล์ข้อมูลหลักหรือไฟล์ข้อมูลสำคัญในหนึ่งในสองสถานการณ์:

• พวกเขารวบรวมข้อมูลโดยเป็นส่วนหนึ่งของการวิจัยหรือ "ตัวติดตาม" โปรแกรมที่นักวิจัยรวบรวมข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไปและตรวจสอบเป็นระยะ
• พวกเขามีข้อมูลตามเมตาโปรเจ็กต์ซึ่งผู้วิจัยรวบรวมข้อมูลก่อนและหลังเหตุการณ์

---

เหตุใดคุณจึงควรใช้การผสานข้อมูล

การผสานข้อมูลเป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพที่สามารถช่วยธุรกิจในการจัดระเบียบและวิเคราะห์เนื้อหาของตน เราได้กล่าวถึงประโยชน์บางประการของการรวมข้อมูลและเหตุผลที่คุณควรใช้การรวมข้อมูลในองค์กรของคุณ

ประหยัดเวลาและทรัพยากร

วิธีการรวมข้อมูลจากหลาย ๆ แหล่งให้เป็นข้อมูลที่มีเอกภาพและเหนียวแน่นเรียกว่าการรวมข้อมูล แม้ว่าจะใช้เวลานานและน่าเบื่อหน่าย แต่ก็จำเป็นต้องรับประกันข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นปัจจุบัน คุณอาจประหยัดเงินและเวลาได้ด้วยการทำให้กระบวนการรวมข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ และคุณจะมั่นใจได้ว่าข้อมูลนั้นอัปเดตและถูกต้อง

ตัวอย่างเช่น การผสานข้อมูลสามารถรวมชุดข้อมูลการติดตามลูกค้า รายได้ และสินค้าคงคลังที่หลากหลายเข้าเป็นชุดข้อมูลที่รวมเป็นหนึ่งเดียว ซึ่งจะช่วยลดความเป็นไปได้ของข้อผิดพลาดที่เกิดจากข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง และทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจขององค์กรง่ายขึ้น

ปรับปรุงความถูกต้องของข้อมูล

คุณต้องแน่ใจว่าชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของคุณแม่นยำและครอบคลุมเมื่อมีหลายชุด คุณสามารถรวมข้อมูลจากแต่ละกลุ่มเป็นชุดเดียวได้โดยการรวมชุด

ทำให้สามารถรับประกันความถูกต้องและความครอบคลุมของข้อมูลทั้งหมดได้ นอกจากนี้ ยังทำให้แน่ใจว่าคอลเลกชันนั้นปราศจากความซ้ำซ้อน การรวมฐานข้อมูลของคุณมีข้อดีหลายประการ และความแม่นยำเป็นหนึ่งในนั้น ข้อมูลทั้งหมดรับประกันความถูกต้องเมื่อรวมเป็นชุดเดียว

สะดวกในการค้นหาข้อมูล

ข้อมูลแต่ละส่วนจะถูกรวมไว้ในที่เดียวเมื่อใดก็ตามที่ชุดข้อมูลถูกรวมเข้าด้วยกัน สิ่งนี้รับประกันว่าชุดข้อมูลนั้นสมบูรณ์และไม่มีช่องว่างในความรู้ เนื่องจากทุกอย่างรวมอยู่ในที่เดียว จึงง่ายต่อการค้นหาและใช้งาน

การผสานยังทำให้การทำงานและตรวจสอบชุดทั้งหมดเป็นเรื่องง่าย ทุกอย่างอยู่ตรงหน้าคุณทันที คุณจึงไม่ต้องกังวลกับการค้นหาไฟล์จำนวนมากหรือพยายามรวมส่วนต่างๆ ของข้อมูลทีละส่วน

การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของธุรกิจ

เมื่อองค์กรผสานข้อมูลจากหลายๆ แหล่ง พวกเขาจะได้ภาพที่แม่นยำยิ่งขึ้นเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นภายในบริษัทของตน สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าชุดข้อมูลสามารถนำเสนอมุมมองต่างๆ ในเรื่องเดียวกันได้

ตัวอย่างเช่น ข้อมูลการสนับสนุนลูกค้าสามารถใช้เพื่อประเมินความพึงพอใจของลูกค้าได้ ในขณะเดียวกัน ธุรกิจสามารถใช้ตัวเลขยอดขายเพื่อวัดการทำงานขององค์กรได้ บริษัทต่างๆ สามารถเข้าใจประสิทธิภาพทั้งหมดได้อย่างเต็มที่โดยการรวมข้อมูลจากหลายประเภทเข้าด้วยกัน

กระบวนการทางธุรกิจที่คล่องตัว

ข้อมูลสามารถรวมกันเพื่อวัตถุประสงค์หลายประการ ได้แก่ เสริมสร้างการตัดสินใจ และเพิ่มประสิทธิภาพขั้นตอนของบริษัท ด้วยการรวมข้อมูลเข้าด้วยกัน องค์กรจะได้รับมุมมองที่ครอบคลุมและแม่นยำยิ่งขึ้นเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นภายในบริษัทของตน ซึ่งช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น ใช้ข้อมูลจากโลกแห่งความเป็นจริงแทนการคาดเดาหรืออคติ

ธุรกิจยังสามารถใช้ข้อมูลที่รวมเข้าด้วยกันเพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้มที่เห็นได้ชัดในบางครั้งเท่านั้น โดยชี้ให้เห็นถึงภูมิภาคที่อาจต้องมีการปรับเปลี่ยนหรือปรับปรุง และยังสามารถช่วยธุรกิจในการปรับปรุงการดำเนินงานของบริษัท

---

กรณีการใช้งานการรวมข้อมูลต่างกันอย่างไร

ต่อไปนี้คือกรณีการใช้งานของการรวมข้อมูลที่ใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การใช้ข้อมูล สถิติ และแนวทางการเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะกำหนดความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ในอนาคตตามบันทึก การรวมข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์โดยให้มุมมองที่ครอบคลุมและแม่นยำของข้อมูลที่อาจใช้เพื่อสร้างการคาดการณ์แนวโน้มและรูปแบบในอนาคต

ตัวอย่างเช่น การผสานข้อมูลจะใช้เพื่อผสานข้อมูลจากพฤติกรรมผู้บริโภค ยอดขาย และสินค้าคงคลังขององค์กรให้เป็นชุดข้อมูลเดียว จากนั้น ใช้วิธีการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ชุดข้อมูลนี้อาจได้รับการตรวจสอบเพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้มที่สามารถใช้ในการคาดการณ์อุปนิสัยของผู้บริโภคในอนาคต ยอดขาย และความต้องการด้านสินค้าคงคลัง

การวิเคราะห์ลูกค้า

การวิเคราะห์ลูกค้าเกี่ยวข้องกับการดูข้อมูลผู้บริโภคเพื่อทำความเข้าใจรูปแบบ ความสนใจ และพฤติกรรม การรวมข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์ลูกค้าโดยให้มุมมองที่ถูกต้องของข้อมูลลูกค้าที่สามารถนำไปใช้ในการปรับปรุงการตัดสินใจทางธุรกิจ

ตัวอย่างเช่น การผสานข้อมูลจะใช้เพื่อรวมข้อมูลประชากร ธุรกรรม และข้อมูลการมีส่วนร่วมของเครือข่ายสังคมออนไลน์ทั้งหมดที่องค์กรมีไว้ในชุดข้อมูลเดียว จากนั้นสามารถตรวจสอบฐานข้อมูลนี้เพื่อค้นหารูปแบบพฤติกรรมของผู้บริโภค เช่น ผลิตภัณฑ์ที่ผู้บริโภคชื่นชอบมากที่สุด

การวิเคราะห์ทางการเงิน

ด้วยการผสานข้อมูลจากหลายแหล่ง การวิเคราะห์ทางการเงินด้วยการรวมข้อมูลสามารถให้มุมมองที่ครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับสถานะทางการเงินของบริษัทในปัจจุบัน บริษัทต่างๆ สามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นโดยใช้สิ่งนี้เพื่อระบุรูปแบบในประสิทธิภาพทางการเงิน

ตัวอย่างเช่น การผสานข้อมูลสามารถใช้เพื่อผสานข้อมูลการตลาด การวิเคราะห์โครงการ และข้อมูลธุรกรรมทางเศรษฐกิจที่องค์กรเป็นเจ้าของเป็นชุดข้อมูลเดียว เพื่อตรวจหาแนวโน้มในการทำกำไร เช่น การเติบโตของยอดขาย รูปแบบต้นทุน และการรับรู้ความเสี่ยง ฐานข้อมูลนี้สามารถศึกษาได้โดยใช้วิธีการวิเคราะห์ทางการเงิน เช่น การสร้างแบบจำลองทางการเงินและการวิเคราะห์อนุกรมเวลา

การขูดเว็บ

คุณสามารถรับข้อมูลจากฟีดการนำเข้าของคุณที่ไม่เคยมีมาก่อนโดยใช้การขูดเว็บ แต่อาจเข้าถึงได้จากที่ไหนสักแห่งทางออนไลน์ เช่น จากธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณ

ตัวอย่างเช่น วิธีการจัดจำหน่ายและตลาดที่เฉพาะเจาะจงต้องการ GTIN (หมายเลขการค้าทั่วโลก) ที่แตกต่างกันสำหรับสินค้าทุกรายการ สมมติว่ายังคงต้องรวมอยู่ในฟีดสินค้า ในกรณีนั้น คุณสามารถรับข้อมูลที่ต้องการได้โดยการคัดลอกฐานข้อมูลอินเทอร์เน็ต หรือจากตลาดออนไลน์ของคุณ แล้วรวมเข้ากับฟีดของคุณ

การผสานข้อมูลสำหรับองค์กร

การผสานข้อมูลมีบทบาทสำคัญในวิธีที่องค์กรสามารถใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ การผสานข้อมูลช่วยให้ธุรกิจได้รับมุมมองที่สมบูรณ์ของลูกค้าตั้งแต่ต้นจนจบ สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก ต่อไปนี้คือบางวิธีที่องค์กรต่างๆ สามารถใช้การรวมข้อมูลได้:

• คลังข้อมูล: องค์กรต่างๆ ใช้คลังข้อมูลเพื่อจัดเก็บและจัดการข้อมูลจำนวนมาก จากนั้นธุรกิจจะใช้ข้อมูลจากคลังสินค้าเพื่อสนับสนุนข่าวกรองธุรกิจและการวิเคราะห์
• การจัดการข้อมูลหลัก: องค์กรใช้การรวมข้อมูลเพื่อสร้าง "ความจริงฉบับเดียว" เมื่อผสานรวมข้อมูล พวกเขาจะสร้างชุดข้อมูลหลักที่สามารถใช้สำหรับการรายงานและการวิเคราะห์
• การรวมข้อมูลลูกค้า: องค์กรต่างๆ ใช้การรวมข้อมูลเพื่อสร้างมุมมองที่เป็นหนึ่งเดียวของลูกค้า แหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น CRM ข้อมูลการตลาดและการขาย ใช้เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น
• การจัดการห่วงโซ่อุปทาน: องค์กรใช้การรวมข้อมูลเพื่อรวมข้อมูลจากส่วนต่าง ๆ ของห่วงโซ่อุปทาน เช่น สินค้าคงคลัง โลจิสติกส์ และข้อมูลการผลิต เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและปรับปรุงประสิทธิภาพ
• การตรวจจับการฉ้อโกง: องค์กรใช้การรวมข้อมูลเพื่อรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ข้อมูลธุรกรรม ข้อมูลลูกค้า และแหล่งข้อมูลภายนอก เพื่อระบุรูปแบบการฉ้อโกง
• การบริหารความเสี่ยง: องค์กรใช้การรวมข้อมูลเพื่อรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ข้อมูลทางการเงิน ข้อมูลตลาด และแหล่งข้อมูลภายนอก เพื่อระบุและจัดการความเสี่ยง
• การจัดการทรัพยากรมนุษย์: องค์กรใช้การรวมข้อมูลเพื่อรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ข้อมูลพนักงาน ข้อมูลเงินเดือน และข้อมูลประสิทธิภาพ เพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลกำลังคน

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://nanonets.com/blog/what-is-data-merging/