Dados Limpos são a Base para o Sucesso do Big Data

Big Data é o santo graal da análise hoje. Com ele, organizações podem obter análises preditivas e de comportamento do usuário, e descobrir padrões, tendências e associações que antes eram impossíveis de reunir. Big Data leva a uma melhor tomada de decisão, o que leva a maior eficiência operacional, redução de risco e economia de custos. Mas Big Data pode ser difícil de atingir. Muito trabalho deve ser feito antes que as organizações possam colher 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 faltando, dados associados a ativos que não estão mais em serviço e múltiplos números associados a um ativo podem corromper dados, tornando-os inconsistentes e imprecisos. Limpeza de dados, reconciliação e Gestão de Dados Mestres (MDM) são críticos para alcançar dados limpos, mas podem ser vistos como empreendimentos demorados e custosos com poucos resultados a curto prazo.

Revise seus Dados

Então, como as organizações começam a coletar e limpar dados no caminho para o Big Data? Em um artigo sobre dados limpos, Patrick Gray, um especialista e consultor de tecnologia líder, sugere: "Comece com os problemas que você espera que o Big Data resolva, os benefícios de obter as respostas rápidas e refinamentos característicos do Big Data, e então compare os custos de realizar limpezas 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 precisa para atingir seus objetivos de Big Data. Isso inclui atividades de MDM, como reconciliação de dados ou uma auditoria completa de inventário. Geralmente envolve examinar registros atuais dentro de um banco de dados e confirmar se as informações mantidas no banco de dados legado estão corretas.

Este pode ser um processo longo, mas que trará benefícios no final. Mas não abocanhe mais do que pode mastigar. Gray afirma que "alguns sucessos iniciais e pequenos são muito melhores do que ficar preso nas ervas daninhas tentando resolver todos os seus problemas de dados de uma vez e nunca realmente entregar qualquer valor."

Mantendo os Dados Limpos

Uma vez que seus dados legados estão limpos, como você garante que eles permaneçam limpos e que novos dados sejam limpos daqui para frente? Novamente, volta a entender seus objetivos gerais para análises 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 não está capturando dados irrelevantes baseados em práticas passadas. 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 busca alcançar.

Desenvolva Políticas de Coleta de Dados

Do que dados coletar ao método adequado de coleta de dados, a consistência é a chave para a qualidade dos dados. Concorde sobre os campos de dados MDM 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. Sistemas de captura automática 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 coleta manual de dados, onde é fácil deixar campos em branco ou transpor números.

Identifique Erros

Revisar dados permite identificar erros comuns ou apontar áreas onde erros normalmente ocorrem. Investigue e corrija todos os erros de dados antes que sejam inseridos no sistema e desenvolva suas próprias políticas e melhores práticas para garantir que os erros não continuem.

Enquanto muitas organizações se viraram com dados bagunçados, incompletos ou incorretos no passado, a pressão em direção ao Big Data destaca o pré-requisito de dados limpos primeiro. Se sua organização está mudando em direção à necessidade de análise de dados instantânea, dados limpos são o passo fundamental. Para assistência em obter ou manter dados limpos, contate a Camcode.