do tej pory większość firm rozumie atrakcyjność korzystania z analityki big data. Dzięki big data firmy mogą poprawić swoją wydajność, zwiększyć produktywność i uzyskać cenne informacje, które napędzają ich pracę. Niewielu zaprzeczy ważnej roli big data w organizacjach na całym świecie, ale uzyskanie tych unikalnych korzyści wymaga posiadania wysokiej jakości danych, co staje się coraz trudniejsze. Zbyt często Dane zbierane przez firmy są wypełnione błędami, błędami i niekompletnymi wartościami. Jest to określane jako brudne Dane i może stanowić ogromną przeszkodę dla firm, które chcą wykorzystać te dane do poprawy. Brudne dane to nie tylko drobny problem w wielkim schemacie rzeczy. Według danych Data Warehouse Institute (Tdwi), brudne dane kosztują amerykańskie firmy około 600 miliardów dolarów rocznie. Aby w pełni rozwiązać ten problem, firmy muszą zrozumieć, co powoduje brudne Dane i jak najlepiej je naprawić.
błędy użytkowników
kluczem do najskuteczniejszego korzystania z big data analytics jest posiadanie dokładnych i kompletnych danych. Niewiarygodne dane częściej niż nie prowadzą do błędnych wniosków. Problem polega na tym, że błąd użytkownika wkrada się do zestawów danych. Jednym ze sposobów, w jaki organizacje zbierają dane o swoich klientach, jest wypełnianie formularzy online. Po wypełnieniu w pełni i poprawnie, daje to firmom wiele informacji do przeanalizowania i przeanalizowania. Gdy jednak klienci pozostawiają dziury w tych danych lub gdy wypełniają je niedokładnie przez pomyłkę lub celowo, firmy znajdą się w poważnej niekorzystnej sytuacji. Jest to szczególnie niepokojące w przypadku zespołów sprzedażowych i marketingowych, które polegają na dokładnych informacjach o klientach, aby zwiększyć sprzedaż. W rzeczywistości ostatnie badanie marketerów pokazuje, że ponad połowa (60 procent) twierdzi, że zdrowie ich danych jest niewiarygodne.
łączenie/kondensacja danych
inne problemy z brudnymi danymi pojawiają się, gdy organizacje próbują połączyć dane w różnych zestawach. Gdy zbiory danych nie mają unikalnego identyfikatora, łączenie ich może powodować problemy, często pojawiające się w postaci powtarzających się wpisów, które nie zostały połączone z powodu drobnych błędów. Czasami dane są łączone, gdy nie powinny być (na przykład, gdy klienci o tej samej nazwie mają zmieszane informacje). Tego typu problemy z brudnymi danymi pojawiają się najczęściej, gdy firmy korzystają z wielu baz danych w tym samym czasie i próbują je połączyć lub gdy używają starszych technologii, które nie nadążają za aktualnymi wymaganiami dotyczącymi danych. Te same problemy mogą pojawić się podczas próby skondensowania bardziej złożonych zbiorów danych w łatwiejszą do opanowania formę.
Jak wyczyścić brudne dane
gdy firma zidentyfikuje, co powoduje brudne dane, może próbować je wyczyścić. Takie zadanie nie zawsze jest łatwe, ale po jego zakończeniu może być warte czasu, zasobów i wysiłku firmy. Czyszczenie danych wymaga skrupulatnego przeglądania danych, zwracania uwagi na to, gdzie nieprawidłowe lub nieobecne wartości mogą zaszkodzić dokładności danych. Oczywiście, jeśli zbiory danych są ogromne, zrobienie tego ręcznie staje się prawie niemożliwe, ale na szczęście algorytmy big data mogą pomóc w usuwaniu brudnych danych. Algorytmy te zostały zaprojektowane specjalnie w celu naprawienia najczęstszych przypadków błędów użytkownika i kolekcji. Chociaż nie mogą naprawić każdego błędu lub niedokładności, znacznie ograniczają liczbę błędów, dzięki czemu brudne dane są znacznie czystsze niż wcześniej.
zapobieganie brudnym danym
organizacje mogą również podjąć odpowiednie przygotowania, aby zapobiec, aby brudne dane nigdy nie stały się dużym problemem. Nawiązując ufną relację z klientami (na przykład nie wypełniając swoich e-maili spamem), ludzie będą mniej skłonni do podawania niedokładnych lub fałszywych informacji na formularzach, które wypełniają. Firmy mogą również oczyszczać dane, aktualizując swoje systemy, aby zapewnić sobie możliwość gromadzenia i analizy dużych ilości danych. Firmy z odpowiednią technologią mogą nawet przejść do czyszczenia danych, co jest jak czyszczenie danych, ale bardziej dokładne, obejmujące procesy takie jak filtrowanie, dekodowanie i tłumaczenie.
brudne dane mogą stanowić poważne problemy dla firm próbujących korzystać z dużych zbiorów danych. Przez większość czasu firmy nie zdają sobie sprawy, że mają nawet problem, dopóki brudne dane nie staną się powszechne. Podjęcie teraz kroków w celu czyszczenia danych i zapobiegania problemowi znacznie pomoże organizacjom w maksymalnym wykorzystaniu gromadzonych danych. Dopiero wtedy zobaczą prawdziwe korzyści, jakie ma do zaoferowania big data analytics.
