până acum, majoritatea întreprinderilor înțeleg atracția utilizării analizelor de date mari. Cu big data, companiile își pot îmbunătăți eficiența, pot crește productivitatea și pot obține informații valoroase care le conduc munca înainte. Puțini vor nega rolul important pe care big data îl joacă acum în organizațiile din întreaga lume, dar obținerea acestor beneficii unice necesită date de înaltă calitate, lucru care a devenit din ce în ce mai dificil de făcut. De prea multe ori, datele colectate de companii sunt pline de greșeli, erori și valori incomplete. Acestea sunt denumite date murdare și pot reprezenta un obstacol formidabil pentru companiile care speră să utilizeze aceste date pentru a se îmbunătăți. Datele murdare nu sunt doar o problemă minoră în marea schemă a lucrurilor. Potrivit Data Warehouse Institute (TDWI), datele murdare ajung să coste companiile americane în jur de 600 de miliarde de dolari în fiecare an. Pentru a rezolva pe deplin această problemă, întreprinderile trebuie să înțeleagă ce cauzează datele murdare și cum să le remedieze cel mai bine.
erori de utilizator
o parte din cheia pentru utilizarea Big Data analytics cel mai eficient este de a avea date care sunt corecte și complete. Datele nesigure conduc, de cele mai multe ori, la concluzia greșită a întreprinderilor. Problema este atunci când eroarea utilizatorului se strecoară în seturile de date. O modalitate prin care organizațiile colectează date despre clienții lor este prin completarea formularelor online. Când este completat complet și corect, acest lucru oferă companiilor o mulțime de informații pentru a analiza și analiza. Cu toate acestea, atunci când clienții lasă găuri în aceste date sau când le completează inexact din greșeală sau intenționat, întreprinderile se vor afla într-un dezavantaj sever. Acest lucru este deosebit de îngrijorător pentru echipele de vânzări și marketing care depind de informații exacte despre clienți pentru a conduce vânzările. De fapt, un studiu recent al marketerilor arată că mai mult de jumătate (60%) spun că sănătatea datelor lor nu este fiabilă.
legarea/condensarea datelor
alte probleme cu datele murdare apar atunci când organizațiile încearcă să lege datele în diferite seturi. Atunci când seturile de date nu au un identificator unic, legarea lor poate crea probleme, adesea apărând sub formă de intrări repetate care nu au fost combinate din cauza unor erori minore. Sau uneori, datele sunt combinate atunci când nu ar trebui să fie (cum ar fi atunci când clienții cu același nume au informațiile amestecate). Aceste tipuri de probleme de date murdare apar cel mai adesea atunci când companiile folosesc mai multe baze de date în același timp și încearcă să le combine sau când folosesc tehnologii mai vechi care nu pot ține pasul cu cerințele actuale de date. Aceleași probleme pot apărea atunci când încercați să condensați seturi de date mai complexe într-o formă mai ușor de gestionat.
cum să curățați datele murdare
odată ce o companie a identificat ce cauzează datele murdare, poate încerca să curețe aceste date. O astfel de sarcină nu este întotdeauna ușoară, dar odată finalizată, poate merita timpul, resursele și efortul afacerii. Curățarea datelor necesită parcurgerea meticuloasă a datelor, notând unde valorile incorecte sau absente ar putea afecta acuratețea datelor. Evident, dacă seturile de date sunt enorme, a face acest lucru manual devine aproape imposibil, dar, din fericire, algoritmii de date mari pot ajuta de fapt la curățarea datelor murdare. Acești algoritmi au fost concepuți special pentru a remedia cele mai frecvente cazuri de erori de utilizator și de colectare. Deși este posibil să nu remedieze fiecare greșeală sau inexactitate, acestea limitează foarte mult numărul de erori, făcând datele murdare mult mai curate decât înainte.
prevenirea datelor murdare
organizațiile pot lua, de asemenea, pregătirile adecvate pentru a preveni ca datele murdare să devină vreodată o mare problemă în primul rând. Prin stabilirea unei relații de încredere cu clienții (cum ar fi să nu-și completeze e-mailurile cu spam), oamenii vor fi mai puțin dispuși să furnizeze informații inexacte sau false cu privire la orice formulare pe care le completează. De asemenea, companiile pot curăța datele prin actualizarea sistemelor lor pentru a se asigura că pot gestiona cantități mari de colectare și analiză a datelor. Întreprinderile cu tehnologia potrivită pot intra chiar în spălarea datelor, care este ca curățarea datelor, dar mai amănunțită, implicând procese precum filtrarea, decodarea și traducerea.
datele murdare pot pune probleme semnificative întreprinderilor care încearcă să utilizeze date mari. O mare parte din timp, companiile nu își dau seama că au nici măcar o problemă până când datele murdare nu au devenit rampante. Luând măsuri acum pentru a curăța datele și pentru a preveni problema va merge un drum lung spre a ajuta organizațiile să profite la maximum de datele pe care le colectează. Abia atunci vor vedea adevăratele beneficii pe care le oferă Big data analytics.
