Hợp nhất dữ liệu là gì?

Đến năm 2025, các tổ chức dự kiến ​​sẽ tạo ra 175 zettabyte dữ liệu kinh doanh. Nhưng chỉ khoảng 20% ​​dữ liệu đó sẽ được sử dụng để đưa ra các lựa chọn kinh doanh, theo một báo cáo của IDC. Điều này chỉ ra rằng hầu hết thông tin của các công ty cần được tận dụng triệt để.

Nhiều công ty đang bắt đầu các dự án hợp nhất dữ liệu như một phần của phương pháp số hóa của họ do dư thừa dữ liệu. Đó là một phương pháp để liên kết các mạng đó và tạo ra một nguồn sự thật duy nhất.

Bài viết thảo luận về tầm quan trọng của việc hợp nhất dữ liệu và cách thức hoạt động của nó. Mặc dù chúng tôi cũng thảo luận về các phương pháp hợp nhất dữ liệu tốt nhất và các trường hợp sử dụng để cung cấp cho bạn ý tưởng tốt hơn về cách hợp nhất dữ liệu mang lại độ chính xác cao hơn cho dữ liệu kinh doanh.

---

Hợp nhất dữ liệu là gì?

Hợp nhất dữ liệu là quá trình tích hợp hai hoặc nhiều dữ liệu có thể so sánh được vào một cơ sở dữ liệu thống nhất.

Hợp nhất dữ liệu được sử dụng để thêm tham số vào cơ sở dữ liệu, nối thêm các phiên bản hoặc quan sát hoặc loại bỏ các lần lặp lại và dữ liệu không chính xác khác.

Khi được triển khai đúng cách, việc hợp nhất dữ liệu sẽ đơn giản hóa việc kiểm tra dữ liệu được lưu trữ trên nhiều nguồn, cơ sở dữ liệu hoặc các trang khác. Trong một số trường hợp, việc kết hợp dữ liệu trong một cơ sở dữ liệu duy nhất là điều cần thiết. Chẳng hạn, một công ty phải thêm các trường hợp, tham số hoặc thông tin thống kê bổ sung vào các giá trị truy vấn.

Việc hợp nhất dữ liệu phải được thực hiện vì nó có thể dẫn đến những khó khăn về dự phòng, độ tin cậy hoặc tính toàn vẹn. Nhà khoa học dữ liệu sẽ phải tích hợp dữ liệu mới vào tệp dữ liệu chính hoặc tệp dữ liệu quan trọng theo một trong hai tình huống:

• Họ đã thu thập thông tin như một phần của cuộc nghiên cứu, hay còn gọi là “người theo dõi”. Một chương trình mà nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu theo thời gian và kiểm tra dữ liệu đó theo từng giai đoạn.
• Họ sở hữu dữ liệu dựa trên một siêu dự án, trong đó nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu trước và sau một sự cố.

---

Tại sao bạn nên sử dụng hợp nhất dữ liệu?

Hợp nhất dữ liệu là một kỹ thuật mạnh mẽ có thể hỗ trợ các doanh nghiệp tổ chức và phân tích tài liệu của họ. Chúng tôi đã đề cập đến một số lợi ích của việc hợp nhất dữ liệu và lý do bạn nên sử dụng hợp nhất dữ liệu trong tổ chức của mình.

Tiết kiệm thời gian & tài nguyên

Phương pháp hợp nhất thông tin từ nhiều nguồn thành một phần dữ liệu thống nhất, gắn kết được gọi là hợp nhất dữ liệu. Mặc dù tốn thời gian và mệt mỏi, nhưng cần phải đảm bảo dữ liệu chính xác và cập nhật. Bạn có thể tiết kiệm tiền và thời gian bằng cách tự động hóa quy trình hợp nhất dữ liệu và bạn sẽ chắc chắn rằng dữ liệu được cập nhật và chính xác.

Ví dụ: Hợp nhất dữ liệu có thể kết hợp các bộ dữ liệu theo dõi khách hàng, doanh thu và hàng tồn kho khác nhau thành một bộ dữ liệu thống nhất. Nó sẽ làm giảm khả năng sai sót do dữ liệu không chính xác gây ra và giúp việc phân tích dữ liệu và ra quyết định của công ty dễ dàng hơn.

Cải thiện tính xác thực của dữ liệu

Bạn phải đảm bảo rằng các bộ dữ liệu lớn của mình chính xác và toàn diện khi có nhiều bộ. Bạn có thể kết hợp dữ liệu từ mỗi nhóm thành một nhóm duy nhất bằng cách hợp nhất các bộ.

Điều đó giúp đảm bảo tính chính xác và toàn diện của tất cả dữ liệu. Ngoài ra, nó đảm bảo rằng bộ sưu tập không dư thừa. Tích hợp cơ sở dữ liệu của bạn có một số lợi thế và độ chính xác là một trong số đó. Tất cả dữ liệu được đảm bảo chính xác khi được kết hợp thành một bộ duy nhất.

Thuận tiện để tìm dữ liệu

Mỗi phần dữ liệu được kết hợp trong một nơi bất cứ khi nào các bộ được hợp nhất. Điều này đảm bảo rằng bộ dữ liệu hoàn chỉnh và không có lỗ hổng kiến ​​thức. Vì mọi thứ đều ở một vị trí nên rất dễ tìm và sử dụng.

Việc hợp nhất cũng làm cho việc làm việc và kiểm tra toàn bộ tập hợp trở nên đơn giản. Mọi thứ ngay trước mặt bạn, vì vậy bạn không cần phải lo lắng về việc tìm kiếm qua nhiều tệp hoặc cố gắng ghép từng phần dữ liệu khác nhau lại với nhau.

Phân Tích Hiệu Quả Kinh Doanh

Khi các tổ chức hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn, họ có thể có được bức tranh chính xác hơn về những gì đang xảy ra trong công ty của họ. Điều này đảm bảo rằng các bộ dữ liệu có thể đưa ra nhiều quan điểm khác nhau về cùng một chủ đề.

Ví dụ, dữ liệu hỗ trợ khách hàng có thể được sử dụng để đánh giá sự hài lòng của khách hàng. Đồng thời, các doanh nghiệp có thể sử dụng số liệu bán hàng để đánh giá cách thức hoạt động của một tổ chức. Các công ty hoàn toàn có thể hiểu toàn bộ hiệu suất của họ bằng cách hợp nhất dữ liệu từ nhiều danh mục.

Quy trình kinh doanh hợp lý

Dữ liệu có thể được kết hợp cho nhiều mục đích, bao gồm tăng cường ra quyết định và tối ưu hóa các thủ tục của công ty. Bằng cách kết hợp dữ liệu, các tổ chức có thể có được cái nhìn toàn diện và chính xác hơn về những gì đang diễn ra bên trong công ty của họ. Điều này giúp doanh nghiệp có nhiều lựa chọn sáng suốt hơn. Sử dụng thông tin từ thế giới thực thay vì phụ thuộc vào phỏng đoán hoặc định kiến.

Các doanh nghiệp cũng có thể sử dụng dữ liệu tích hợp để phát hiện các mẫu và xu hướng đôi khi chỉ rõ ràng—chỉ ra các khu vực mà họ có thể cần điều chỉnh hoặc cải tiến. Và cũng có thể hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc tăng cường hoạt động của công ty họ.

---

Các trường hợp sử dụng khác nhau của hợp nhất dữ liệu là gì?

Sau đây là các trường hợp sử dụng hợp nhất dữ liệu được sử dụng trong các ngành khác nhau.

Phân tích tiên đoán

Sử dụng các phương pháp tiếp cận dữ liệu, thống kê và học máy, phân tích dự đoán xác định xác suất của các sự kiện trong tương lai dựa trên các bản ghi. Hợp nhất dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong phân tích dự đoán bằng cách đưa ra cái nhìn toàn diện và chính xác về dữ liệu có thể được sử dụng để tạo dự đoán về các xu hướng và mẫu trong tương lai.

Ví dụ: hợp nhất dữ liệu được sử dụng để hợp nhất dữ liệu từ hành vi người tiêu dùng, doanh số bán hàng và hàng tồn kho của doanh nghiệp thành một tập dữ liệu duy nhất. Sau đó, bằng cách sử dụng các phương pháp phân tích dự đoán, bộ dữ liệu này có thể được kiểm tra để tìm ra các mẫu và xu hướng có thể được sử dụng để dự báo các yêu cầu về thói quen, doanh số bán hàng và hàng tồn kho trong tương lai của người tiêu dùng.

Phân tích khách hàng

Phân tích khách hàng liên quan đến việc xem xét dữ liệu người tiêu dùng để hiểu các mẫu, sở thích và hành vi. Hợp nhất dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong phân tích khách hàng bằng cách đưa ra cái nhìn chính xác về thông tin khách hàng có thể được áp dụng để cải thiện các quyết định kinh doanh.

Chẳng hạn, hợp nhất dữ liệu được sử dụng để hợp nhất tất cả dữ liệu nhân khẩu học, giao dịch và tương tác mạng xã hội của người tiêu dùng mà một tổ chức có vào một tập dữ liệu duy nhất. Cơ sở dữ liệu này sau đó có thể được kiểm tra để tìm ra các mẫu trong hành vi của người tiêu dùng, chẳng hạn như các sản phẩm được người tiêu dùng yêu thích nhất.

Phân tích tài chính

Bằng cách hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn, phân tích tài chính với việc hợp nhất dữ liệu có thể mang lại cái nhìn toàn diện hơn về tình trạng tài chính hiện tại của công ty. các công ty có thể đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách sử dụng điều này để phát hiện các mô hình trong hoạt động tài chính.

Ví dụ: hợp nhất dữ liệu có thể được sử dụng để hợp nhất dữ liệu thị trường, phân tích dự án và dữ liệu giao dịch kinh tế mà một tổ chức sở hữu thành một tập dữ liệu duy nhất. Để phát hiện các xu hướng về khả năng sinh lời, chẳng hạn như tăng trưởng doanh số, mô hình chi phí và rủi ro được nhận thức, cơ sở dữ liệu này có thể được nghiên cứu bằng cách sử dụng các phương pháp phân tích tài chính, chẳng hạn như mô hình tài chính và phân tích chuỗi thời gian.

Rút trích nội dung trang web

Bạn có thể lấy dữ liệu từ các nguồn cấp dữ liệu nhập của mình mà trước đây không có tính năng này bằng cách sử dụng tính năng quét web. Nhưng có thể truy cập được ở đâu đó trực tuyến, chẳng hạn như từ doanh nghiệp thương mại điện tử của bạn.

Chẳng hạn, các phương pháp và thị trường phân phối cụ thể yêu cầu GTIN (số thương mại toàn cầu) riêng biệt cho mọi mặt hàng. Giả sử chúng vẫn cần được đưa vào nguồn cấp dữ liệu hàng hóa. Trong trường hợp đó, bạn có thể lấy thông tin mình cần bằng cách thu thập cơ sở dữ liệu trên internet. Hoặc từ thị trường trực tuyến của bạn, sau đó tích hợp nó với nguồn cấp dữ liệu của bạn.

Hợp nhất dữ liệu cho doanh nghiệp

Hợp nhất dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong cách doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu hiệu quả. Hợp nhất dữ liệu cho phép doanh nghiệp có được cái nhìn đầy đủ về khách hàng của họ từ đầu đến cuối. Điều này giúp họ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Dưới đây là một số cách mà doanh nghiệp có thể sử dụng hợp nhất dữ liệu:

• Kho dữ liệu: Doanh nghiệp sử dụng kho dữ liệu để lưu trữ và quản lý lượng lớn dữ liệu. Sau đó, các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu từ kho để hỗ trợ phân tích và thông tin kinh doanh.
• Người quản lý dữ liệu: Các doanh nghiệp sử dụng hợp nhất dữ liệu để tạo ra một “phiên bản duy nhất của sự thật”. Bằng cách tích hợp dữ liệu, họ tạo ra một bộ dữ liệu chính có thể được sử dụng để báo cáo và phân tích.
• Tích hợp dữ liệu khách hàng: Doanh nghiệp sử dụng hợp nhất dữ liệu để tạo ra một cái nhìn thống nhất về khách hàng. Nhiều nguồn, chẳng hạn như dữ liệu CRM, tiếp thị và bán hàng, được sử dụng để hiểu hành vi của khách hàng tốt hơn.
• Quản lý chuỗi cung ứng: Các doanh nghiệp sử dụng hợp nhất dữ liệu để kết hợp dữ liệu từ các phần khác nhau của chuỗi cung ứng, chẳng hạn như dữ liệu hàng tồn kho, hậu cần và sản xuất, nhằm tối ưu hóa hoạt động và nâng cao hiệu quả.
• Phát hiện gian lận: Doanh nghiệp sử dụng hợp nhất dữ liệu để kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu giao dịch, dữ liệu khách hàng và nguồn dữ liệu bên ngoài, để xác định các kiểu gian lận.
• Quản lý rủi ro: Doanh nghiệp sử dụng hợp nhất dữ liệu để kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu tài chính, dữ liệu thị trường và nguồn dữ liệu bên ngoài, để xác định và quản lý rủi ro.
• Quản lý nguồn nhân lực: Doanh nghiệp sử dụng hợp nhất dữ liệu để kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu nhân viên, dữ liệu bảng lương và dữ liệu hiệu suất, để quản lý và phân tích dữ liệu lực lượng lao động.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://nanonets.com/blog/what-is-data-merging/