Inzwischen verstehen die meisten Unternehmen den Reiz der Verwendung von Big Data Analytics. Mit Big Data können Unternehmen ihre Effizienz verbessern, die Produktivität steigern und wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die ihre Arbeit vorantreiben. Nur wenige werden die wichtige Rolle leugnen, die Big Data heute in Organisationen auf der ganzen Welt spielt, aber um diese einzigartigen Vorteile zu erzielen, sind qualitativ hochwertige Daten erforderlich, was immer schwieriger geworden ist. Allzu oft sind die von Unternehmen gesammelten Daten mit Fehlern, Fehlern und unvollständigen Werten gefüllt. Dies wird als schmutzige Daten bezeichnet und kann ein gewaltiges Hindernis für Unternehmen darstellen, die diese Daten zur Verbesserung nutzen möchten. Schmutzige Daten sind auch nicht nur ein kleines Problem im großen Schema der Dinge. Laut dem Data Warehouse Institute (TDWI) kosten schmutzige Daten US-Unternehmen jedes Jahr rund 600 Milliarden US-Dollar. Um dieses Problem vollständig anzugehen, müssen Unternehmen verstehen, was schmutzige Daten verursacht und wie sie am besten behoben werden können.
Benutzerfehler
Ein Teil des Schlüssels zur effektivsten Nutzung von Big Data Analytics besteht darin, genaue und vollständige Daten zu haben. Unzuverlässige Daten führen häufig dazu, dass Unternehmen zu falschen Schlussfolgerungen kommen. Das Problem ist, wenn sich Benutzerfehler in Datensätze einschleichen. Eine Möglichkeit, wie Unternehmen Daten über ihre Kunden sammeln, besteht darin, dass sie Online-Formulare ausfüllen. Wenn sie vollständig und korrekt ausgefüllt sind, erhalten Unternehmen viele Informationen zum Analysieren und Analysieren. Wenn Kunden jedoch Lücken in diesen Daten hinterlassen oder diese versehentlich oder absichtlich ungenau ausfüllen, werden Unternehmen stark benachteiligt. Dies ist besonders wichtig für Vertriebs- und Marketingteams, die auf genaue Kundeninformationen angewiesen sind, um den Umsatz zu steigern. Tatsächlich zeigt eine kürzlich durchgeführte Umfrage unter Vermarktern, dass mehr als die Hälfte (60 Prozent) angibt, dass der Zustand ihrer Daten unzuverlässig ist.
Datenverknüpfung / -verdichtung
Andere Probleme mit schmutzigen Daten treten auf, wenn Organisationen versuchen, Daten über verschiedene Datensätze hinweg zu verknüpfen. Wenn die Datensätze keinen eindeutigen Bezeichner haben, kann die Verknüpfung zu Problemen führen, die häufig in Form wiederholter Einträge auftreten, die aufgrund geringfügiger Fehler nicht kombiniert wurden. Oder manchmal werden Daten kombiniert, wenn dies nicht der Fall sein sollte (z. B. wenn Kunden mit demselben Namen ihre Informationen mischen). Diese Art von schmutzigen Datenproblemen tritt am häufigsten auf, wenn Unternehmen mehrere Datenbanken gleichzeitig verwenden und versuchen, sie zu kombinieren, oder wenn sie ältere Technologien verwenden, die nicht mit den aktuellen Datenanforderungen Schritt halten können. Die gleichen Probleme können auftreten, wenn versucht wird, komplexere Datensätze in einer besser verwaltbaren Form zu verdichten.
So bereinigen Sie schmutzige Daten
Sobald ein Unternehmen identifiziert hat, was schmutzige Daten verursacht, kann es versuchen, diese Daten zu bereinigen. Eine solche Aufgabe ist nicht immer einfach, aber sobald sie abgeschlossen ist, kann sie die Zeit, Ressourcen und Mühe des Unternehmens wert sein. Die Datenbereinigung erfordert ein sorgfältiges Durchgehen der Daten und die Feststellung, wo falsche oder fehlende Werte die Datengenauigkeit beeinträchtigen könnten. Wenn die Datensätze enorm sind, wird dies natürlich fast unmöglich, aber zum Glück können Big-Data-Algorithmen tatsächlich dabei helfen, schmutzige Daten zu bereinigen. Diese Algorithmen wurden speziell entwickelt, um die häufigsten Fälle von Benutzer- und Erfassungsfehlern zu beheben. Obwohl sie möglicherweise nicht jeden einzelnen Fehler oder jede Ungenauigkeit beheben, begrenzen sie die Anzahl der Fehler erheblich und machen schmutzige Daten viel sauberer als zuvor.
Verhindern von schmutzigen Daten
Organisationen können auch die richtigen Vorbereitungen treffen, um zu verhindern, dass schmutzige Daten überhaupt zu einem großen Problem werden. Wenn Sie eine vertrauensvolle Beziehung zu Kunden aufbauen (z. B. ihre E-Mails nicht mit Spam füllen), sind die Benutzer weniger bereit, ungenaue oder falsche Informationen in den von ihnen ausgefüllten Formularen anzugeben. Unternehmen können Daten auch bereinigen, indem sie ihre Systeme aktualisieren, um sicherzustellen, dass sie große Mengen an Datenerfassung und -analyse verarbeiten können. Unternehmen mit der richtigen Technologie können sogar in die Datenbereinigung einsteigen, die einer Datenbereinigung ähnelt, jedoch gründlicher ist und Prozesse wie Filtern, Dekodieren und Übersetzen umfasst.
Schmutzige Daten können Unternehmen, die versuchen, Big Data zu nutzen, erhebliche Probleme bereiten. In den meisten Fällen erkennen Unternehmen nicht einmal, dass sie ein Problem haben, bis schmutzige Daten weit verbreitet sind. Wenn Sie jetzt Schritte unternehmen, um Daten zu bereinigen und das Problem zu verhindern, können Sie Unternehmen dabei unterstützen, das Beste aus den von ihnen gesammelten Daten herauszuholen. Nur dann werden sie die wahren Vorteile sehen, die Big Data Analytics zu bieten hat.
