Vous ne pouvez pas avoir de Big Data sans données propres

Le Big Data est aujourd'hui le Saint Graal de l'analyse. Grâce à lui, les organisations peuvent obtenir des analyses prédictives et des analyses du comportement des utilisateurs, et découvrir des modèles, des tendances et des associations qui étaient autrefois impossibles à rassembler. Le Big Data conduit à une meilleure prise de décision, ce qui conduit à une efficacité opérationnelle améliorée, à une réduction des risques et à des économies de coûts. Mais le Big Data peut être difficile à atteindre. Beaucoup de travail doit être fait avant que les organisations puissent réaliser les avantages du Big Data. Avant de pouvoir obtenir du Big Data, vous avez besoin de données propres.
Des problèmes tels que des données en double, des numéros incorrects, des caractères manquants, des champs de données manquants, des données associées à des actifs qui ne sont plus en service et plusieurs numéros associés à un actif peuvent corrompre données, ce qui les rend incohérentes et inexactes. Le nettoyage, le rapprochement et la gestion des données de base (MDM) des données sont essentiels pour obtenir des données propres, mais peuvent être considérés comme des efforts longs et coûteux avec peu de résultats à court terme.
Examinez vos données
Alors, comment les organisations commencent-elles à collecter et à nettoyer les données sur le chemin du Big Data ? Dans un article sur les données propres, Patrick Gray, un expert et consultant en technologie de premier plan, suggère de « commencer par les problèmes que vous attendez du Big Data, les avantages d'obtenir les réponses rapides et les raffinements caractéristiques du Big Data, puis de comparer les les coûts d'un nettoyage répété plutôt que de mordre la balle et de bien faire les choses du premier coup. »
Comme le suggère Gray, la première étape consiste à identifier les données dont vous disposez et ce dont vous avez besoin pour atteindre vos objectifs en matière de Big Data. Cela inclut des activités MDM telles que le rapprochement des données ou un audit complet de l'inventaire. Cela implique généralement d'examiner les enregistrements actuels dans une base de données et de confirmer que les informations contenues dans la base de données héritée sont correctes.
Cela peut être un processus long, mais qui en tirera des avantages à la fin. Mais ne mordez pas plus que vous ne pouvez mâcher. Gray déclare que "certains petits succès précoces valent bien mieux que d'être pris dans les mauvaises herbes d'essayer de résoudre tous vos problèmes de données en même temps et de ne jamais apporter de valeur."
Maintenir la propreté des données
Une fois que vos anciennes données sont propres, comment vous assurez-vous qu'elles le restent et que les nouvelles données le sont à l'avenir ? Encore une fois, cela revient à comprendre vos objectifs généraux pour l'analyse du Big Data.
Simplifier les données
Assurez-vous que les données que vous collectez sont celles dont vous avez besoin pour l'analyse et que vous ne capturez pas de données non pertinentes basées sur des pratiques passées. Cela pourrait signifier simplifier les données que vous collectez, comme supprimer les champs inutiles. Plus n'est pas toujours mieux. L'ajout de champs et de fonctions dans le logiciel peut réduire l'analyse opportune que vous cherchez à réaliser.
Développez des politiques de collecte de données
De la nature des données à collecter à la méthode appropriée de collecte des données, la cohérence est la clé de la qualité des données. Mettez-vous d'accord sur les champs de données MDM qui sont les plus importants pour votre analyse de données. Cela inclut les numéros de pièce, les numéros de modèle, les numéros de série, etc. Utilisez ensuite des outils ou des méthodes cohérents pour collecter ces données. Les systèmes de capture de données automatiques, tels que les étiquettes à code-barres et les scanners, sont les méthodes les plus fiables pour capturer les données. Ces méthodes laissent peu de place à l'erreur, comme la collecte manuelle de données où il est facile de manquer des champs ou de transposer des nombres.
Identifier les erreurs
L'examen des données vous permet d'identifier les erreurs courantes ou d'identifier les domaines dans lesquels les erreurs se produisent généralement. Examinez et corrigez toutes les erreurs de données avant qu'elles ne soient saisies dans le système et développez vos propres politiques et meilleures pratiques pour vous assurer que les erreurs ne se reproduisent pas. la poussée vers le Big Data met en évidence la condition préalable pour des données propres en premier. Si votre organisation s'oriente vers le besoin d'une analyse instantanée des données, le nettoyage des données est la première étape fondamentale. Pour obtenir de l'aide pour obtenir ou maintenir des données propres, contactez Camcode.