Walka o dane: co to jest i kroki do naśladowania

W dzisiejszej erze cyfrowej firmy uzyskują ogromne ilości danych online. Surowe dane powinny być przetwarzane efektywnie i ostrożnie. Nadchodzi walka o dane, która służy do pomocy w przekształcaniu nieprzetworzonych danych w wartościowe dane, które mogą dostarczyć pouczających wyników.

Jeśli zrobisz to poprawnie, możesz dokonywać lepszych ocen biznesowych za pomocą wymiany danych. Tutaj możesz dowiedzieć się więcej na temat walki o dane, wymaganych kroków i najlepszych praktyk, które się z tym wiążą. Więc zacznijmy to!

Co to jest walka o dane?

Aranżacja danych to proces przekształcania surowych danych w bardziej przetworzony kształt poprzez ich reorganizację, czyszczenie i wzbogacanie. Przetwarzanie danych polega na przetwarzaniu danych w różnych formatach i analizach oraz łączeniu ich z innym zestawem danych w celu uzyskania znaczących informacji. Konkretne strategie różnią się w zależności od wykorzystywanych danych i celu, który próbujesz osiągnąć.

Oto przykłady wymiany danych:

• Łączenie źródeł danych do analizy.
• Uzupełnianie lub usuwanie luk w danych.
• Usuwanie niepotrzebnych lub nieistotnych danych projektu.
• Identyfikowanie danych odstających i wyjaśnianie ich lub usuwanie w celu umożliwienia analizy.

Wymiana danych może odbywać się ręcznie lub automatycznie. Gdy zbiory danych są ogromne, konieczne jest ich automatyczne czyszczenie. Analityk danych lub inny oddany członek zespołu jest często odpowiedzialny za spory danych w firmach z obszernym zespołem ds. danych. Mniejsze firmy często polegają na specjalistach, którzy nie zajmują się danymi, aby oczyścić swoje dane przed ich użyciem.

Jakie korzyści płyną z przepychania się danych?

Sprzeczność danych jest korzystna. Kiedy zastanowisz się, jak pożyteczne będzie to, staje się jasne, że warto poświęcić czas, aby to zrozumieć. Oto niektóre korzyści, jakie może zapewnić Twojej firmie wymiana danych:

• Prosta analiza: analitycy biznesowi i interesariusze mogą szybko, wydajnie i skutecznie badać nawet najbardziej złożone dane, gdy surowe dane zostaną okiełznane i przekonwertowane.

• Obsługa danych: procedura przekształca surowe, nieustrukturyzowane dane w wiersze i kolumny. Technika wzbogaca dane, aby uzyskać głębsze zrozumienie.

• Ulepszone kierowanie: połączenie danych z kilku źródeł pomaga lepiej zrozumieć odbiorców, co poprawia kierowanie kampanii reklamowych i strategii treści.

• Wykorzystanie czasu: technika ta pozwala analitykom spędzać mniej czasu na zarządzaniu nieuporządkowanymi danymi, a więcej na zdobywaniu spostrzeżeń w celu podejmowania trafnych decyzji na podstawie łatwych do zrozumienia danych.

• Wizualizacja danych: dane można wyeksportować do dowolnej platformy analizy wizualnej w celu sortowania, analizowania i podsumowywania danych po ich zorganizowaniu.

Niezbędne kroki do przeprowadzenia konfliktu danych

Każdy projekt danych wymaga innej strategii, aby zagwarantować, że ostateczny zestaw danych jest godny zaufania i dostępny. Są one często określane jako niezbędne etapy lub czynności związane z walką z danymi.

Krok 1: Odkrycie

Proces wykrywania jest pierwszym krokiem w procesie przetwarzania danych. To krok w kierunku lepszego zrozumienia danych. Aby Twoje dane były łatwiejsze w użyciu i analizie, musisz na nie spojrzeć i zastanowić się, jak chciałbyś, aby dane były uporządkowane.

Dane mogą wykazywać trendy lub wzorce podczas procesu wykrywania. To kluczowy krok, ponieważ wpłynie na wszystkie kolejne działania. Identyfikuje również oczywiste problemy, takie jak brakujące lub niekompletne wartości.

Krok 2: Strukturyzacja

W większości przypadków niekompletne lub niewłaściwie sformatowane surowe dane nie nadają się do zamierzonego celu. Proces pobierania nieprzetworzonych danych i przekształcania ich w celu łatwiejszego wykorzystania nazywamy strukturalizacją danych.

Jest to metoda wydobywania istotnych informacji z nowych danych. Dane można ustrukturyzować w arkuszu kalkulacyjnym, dodając kolumny, klasy, nagłówki itp. Poprawi to użyteczność, aby analityk mógł z łatwością wykorzystać je w swojej analizie.

Krok 3: Czyszczenie

Czyszczenie danych obejmuje usuwanie wszelkich zakorzenionych wad, które mogą wypaczyć twoją analizę lub zmniejszyć jej użyteczność. Czyszczenie lub naprawa danych ma na celu zapewnienie, że ostateczne dane do analizy nie zostaną naruszone.

Surowe dane zwykle zawierają błędy, które należy wyczyścić przed ich użyciem. Czyszczenie danych obejmuje korygowanie wartości odstających, usuwanie złych danych itp. Podczas czyszczenia danych otrzymujesz następujące wyniki:

• Usuwa wartości odstające, które mogą wpływać na wyniki analizy danych.
• Zmienia typ danych i upraszcza dane w celu zwiększenia jakości i spójności.
• Znajduje zduplikowane wartości, eliminuje problemy strukturalne i weryfikuje dane, aby ułatwić ich użycie.

Krok 4: Wzbogacanie

Dodanie kontekstu do danych to właśnie wzbogacanie. Ten proces przekształca wcześniej oczyszczone i sformatowane dane w nowe typy. W tym momencie musisz strategicznie zaplanować informacje, które już masz, aby jak najlepiej je wykorzystać.

Downsampling, upsampling, a następnie wróżenie danych to najlepszy sposób na uzyskanie ich w najbardziej dopracowanej formie. Jeśli uważasz, że wzbogacenie jest konieczne, będziesz musiał powtórzyć te metody dla wszelkich dodatkowych danych, które uzyskasz. Krok wzbogacania danych jest opcjonalny. Jeśli dane, które już posiadasz, nie spełniają Twoich potrzeb, możesz przejść przez ten krok.

Krok 5: Weryfikacja

Aby zapewnić, że dane są poprawne, spójne, bezpieczne i autentyczne, wymagane są wielokrotne etapy programowania. Proces zapewniania dokładności i spójności danych jest znany jako sprawdzanie poprawności danych. Ten krok może ujawnić problemy, które należy naprawić lub stwierdzić, że dane są gotowe do analizy.

Krok 6: Publikowanie

Publikowanie to ostatni krok w tarciu danych, pokazujący, na czym polega cały proces. Chodzi o umieszczenie nowych pogmatwanych danych w miejscu, w którym Ty i inni interesariusze możecie je łatwo znaleźć i wykorzystać. Informacje można dodać do nowej bazy danych. Dopóki wykonasz poprzednie kroki, będziesz mieć wysokiej jakości dane do analiz, raportów biznesowych i nie tylko.

Najlepsze praktyki w zakresie przetwarzania danych

Możliwe jest prowadzenie wymiany danych na różne sposoby. Metody mogą się różnić w zależności od odbiorców, dla których prezentowane są dane. Poniżej znajduje się lista niektórych zalecanych praktyk, które mają zastosowanie w każdych okolicznościach:

Uzyskaj lepsze zrozumienie swoich odbiorców

Wyjątkowe potrzeby związane z przetwarzaniem danych są specyficzne dla firmy. Kluczowe jest określenie, kto uzyska dostęp do danych i je przeanalizuje oraz co zamierza osiągnąć. W ten sposób możesz uzyskać przydatne informacje o swoich odbiorcach, aby dowiedzieć się o nich więcej.

Na przykład możesz uzyskać wszystkie informacje demograficzne o swoich obecnych klientach, aby zespół marketingowy wiedział, do kogo kierować reklamy.

Wybierz odpowiednie dane

Nie chodzi o posiadanie dużej ilości danych; chodzi o posiadanie poprawnych danych. Dlatego tak ważna jest selekcja danych. Oto kilka wskazówek dotyczących wyboru odpowiednich danych:

• Unikaj używania danych, które zawierają dużą liczbę wartości null lub liczb, które są takie same lub powtarzające się.
• Trzymaj się z dala od wartości, które zostały obliczone i wybieraj dane, które są bliżej źródła.
• Zbieraj informacje z wielu różnych typów platform.
• Zastosuj określone filtry do danych, a następnie wybierz temat, który spełnia wymagania i wytyczne.

Zrozum dane

Musisz zrozumieć, w jaki sposób dane są zgodne z zasadami i wytycznymi dotyczącymi zarządzania w Twojej organizacji. Zwróć uwagę na następujące istotne fakty:

• Uzyskaj zrozumienie danych, baz danych i typów plików.
• Poznaj aktualny stan danych, korzystając z funkcji udostępnianych przez narzędzia do wizualizacji.
• Twórz metryki jakości danych za pomocą charakteryzacji.
• Uważaj na ograniczenia danych.

Przyjmuj nowo opracowane narzędzia i techniki

Każdego dnia nowe technologie są łączone z już istniejącymi, a liczba odbiorców wciąż się powiększa. Eksperci ds. danych muszą dostosować się do nowych narzędzi i technologii analitycznych, aby zapewnić wydajne usługi w zakresie przetwarzania danych.

Wniosek

W ostatnich latach coraz ważniejsza staje się awantura danych ze względu na ogromne ilości danych, które są codziennie przetwarzane w celu poprawy doświadczeń użytkowników. Biznes ucierpiałby bez silnego systemu przechowywania danych i inwestycji w techniki wymiany danych. Powinieneś teraz lepiej zrozumieć konflikt danych i procesy związane z tym artykułem.

W QuestionPro zapewniamy wszystkie narzędzia potrzebne badaczom do pomyślnego wykonania ich zadań. Przeprowadzi Cię przez proces, aby jak najlepiej wykorzystać swoje dane.

DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJ BEZPŁATNA PRÓBA