Você não pode ter Big Data sem dados limpos

Big Data é o santo graal da análise hoje. Com ele, as organizações podem obter análises preditivas e análises de comportamento do usuário e descobrir padrões, tendências e associações que antes eram impossíveis de reunir. O Big Data leva a uma melhor tomada de decisões, o que leva a uma eficiência operacional aprimorada, riscos reduzidos e economia de custos. Mas Big Data pode ser difícil de alcançar. Muito trabalho deve ser feito antes que as organizações possam perceber os benefícios do Big Data. Antes de obter Big Data, você precisa de dados limpos.
Problemas como dados duplicados, números incorretos, caracteres ausentes, campos de dados ausentes, dados associados a ativos que não estão mais em serviço e vários números associados a um ativo podem corromper dados, tornando-os inconsistentes e imprecisos. Limpeza de dados, reconciliação e gerenciamento de dados mestre (MDM) são essenciais para obter dados limpos, mas podem ser vistos como empreendimentos demorados e caros com poucos resultados de curto prazo.
Revise seus dados
Então, como as organizações começam a coletar e limpar dados ao longo do caminho para o Big Data? Em um artigo sobre dados limpos, Patrick Gray, um especialista e consultor líder em tecnologia, sugere:“Comece com os problemas que você espera que o Big Data resolva, os benefícios de obter as respostas rápidas e os refinamentos característicos do Big Data e, em seguida, compare os custos de realizar limpeza repetidamente versus morder a bala e fazer certo da primeira vez.”
Como Gray sugere, o primeiro passo é identificar quais dados você tem e o que você precisa para atingir suas metas de Big Data. Isso inclui atividades de MDM, como reconciliação de dados ou uma auditoria completa do inventário. Normalmente envolve examinar os registros atuais em um banco de dados e confirmar que as informações mantidas no banco de dados legado estão corretas.
Este pode ser um processo demorado, mas que trará benefícios no final. Mas não morda mais do que você pode mastigar. Gray afirma que “alguns sucessos iniciais e pequenos são muito melhores do que ser pego no meio da tentativa de resolver todos os seus problemas de dados de uma só vez e nunca entregar nenhum valor.”
Manter os dados limpos>
Uma vez que seus dados legados estejam limpos, como você garante que eles permaneçam limpos e que os novos dados estejam limpos daqui para frente? Mais uma vez, ele volta a entender suas metas gerais para análise de Big Data.
Simplifique os dados
Certifique-se de que os dados que você está coletando são o que você precisa para análise e que você não está capturando dados irrelevantes com base em práticas anteriores. Isso pode significar simplificar os dados que você está coletando, como remover campos desnecessários. Mais nem sempre é melhor. Adicionar campos e funções ao software pode reduzir a análise oportuna que você deseja obter.
Desenvolva políticas de coleta de dados
De quais dados coletar até o método adequado de coleta de dados, a consistência é fundamental para a qualidade dos dados. Concorde com os campos de dados do MDM que são mais importantes para sua análise de dados. Isso inclui números de peça, números de modelo, números de série, etc. Em seguida, use ferramentas ou métodos consistentes para coletar esses dados. Os sistemas automáticos de captura de dados, como etiquetas de código de barras e scanners, são os métodos mais confiáveis ​​para capturar dados. Esses métodos deixam pouco espaço para erros, como a coleta manual de dados, onde é fácil perder campos ou transpor números.
Identificar erros
A revisão de dados permite identificar erros comuns ou identificar as áreas onde os erros normalmente ocorrem. Investigue e corrija todos os erros de dados antes que eles sejam inseridos no sistema e desenvolva suas próprias políticas e práticas recomendadas para garantir que os erros não continuem.
Embora muitas organizações tenham lidado com dados confusos, incompletos ou incorretos no passado, o impulso em direção ao Big Data destaca o pré-requisito para dados limpos primeiro. Se sua organização está mudando para a necessidade de análise de dados instantânea, dados limpos são o primeiro passo fundamental. Para obter assistência para obter ou manter dados limpos, entre em contato com Camcode.