DỮ LIỆU LỚN (BIG DATA) VÀ NHỮNG LỢI ÍCH CỦA DỮ LIỆU SẠCH (CLEAN DATA)
Dữ liệu lớn (Big Data) là nguồn dữ liệu được mệnh danh là Chiếc nhẫn thánh giúp cho việc phân tích ngày nay. Với Big data này, các tổ chức có được phân tích tiên đoán và phân tích hành vi người dùng và khám phá ra xu hướng của thị trường ngày nay kèm các liên kết mà trước đây không thể thu thập được. Big Data sẽ giúp cho việc đưa ra quyết định tốt hơn, dẫn đến hiệu quả hoạt động được cải thiện, giảm rủi ro và tiết kiệm chi phí đầu tư. Nhưng Big Data có thể khó đạt được, rất nhiều công việc phải được thực hiện trước khi các tổ chức có thể nhận ra những lợi ích của Big Data. Trước khi có thể có được Big Data, bạn cần có thông tin chuẩn và chính xác nhất.
Các vấn đề như sao chép dữ liệu, số liệu không chính xác, thiếu ký tự, trường dữ liệu bị mất, dữ liệu liên quan đến tài sản không còn hoạt động và nhiều kết nối liên kết với một nội dung có thể làm hỏng dữ liệu, làm cho nó không nhất quán và chính xác. Để làm cho dữ liệu chuẩn và chính xác nhất thì cần quản đối chiếu và quản lý dữ liệu, điều này rất quan trọng nhưng lại tốn thời gian và chi phí mà không có kết quả trong ngắn hạn.
1. Xem xét dữ liệu của bạn
Báo cáo kế toán tài chính, báo cáo bảng tính và các báo cáo tài sản, đầu tư làm sao các tổ chức bắt đầu thu thập và làm sạch dữ liệu trước khi đến với Big Data? Trong một bài viết về Big Data, Patrick Gray, một chuyên gia về công nghệ hàng đầu đã gợi ý: “Bắt đầu với những vấn đề bạn mong đợi Big Data giải quyết, những lợi ích của việc đat đưa ra kết quả nhanh chóng và chuẩn xác của Big Data, sau đó so sánh với chi phí bỏ ra sẽ biết được sự hiệu quả và công năng của nó như thế nào”
Như Gray gợi ý, bước đầu tiên là xác định những dữ liệu bạn có và những gì bạn cần để đạt được mục tiêu là Big Data. Điều này bao gồm các hoạt động như đối chiếu và kiểm tra dữ liệu so với tài sản thực tế. Nó thường bao gồm việc kiểm tra các bản báo cáo hiện tại trong cơ sở dữ liệu và xác nhận các thông tin được lưu tữ trong cơ sở dữ liệu của bạn đang có là chính xác.
Đây có thể là một quá trình dài, nhưng sau đó sẽ gặt hái được lợi ích cuối cùng. Gray nói rằng “một số thành công ban đầu nhỏ hơn rất nhiều so với việc thành công trong việc cố gắng giải quyết được tất cả các vấn đề dữ liệu của bạn ngay lập tức và không bao giờ thực sự mang lại bất kỳ giá trị nào”.
2. Giữ Dữ liệu sạch
Khi dữ liệu cũ của bạn sạch sẽ, làm cách nào để đảm bảo rằng dữ liệu đó vẫn sạch sẽ và dữ liệu mới sẽ sạch sẽ trong tương lai? Một lần nữa, nó trở lại để hiểu các mục tiêu tổng thể của bạn cho Phân tích dữ liệu lớn.
3. Đơn giản hóa dữ liệu
Đảm bảo dữ liệu bạn đang thu thập là những gì bạn cần để phân tích và bạn không thu thập dữ liệu không liên quan dựa trên thực tiễn trước đây. Điều này có thể có nghĩa là đơn giản hóa dữ liệu bạn đang thu thập, chẳng hạn như xóa các trường không cần thiết. Không phải lúc nào cũng tốt hơn. Thêm lĩnh vực và chức năng vào phần mềm có thể làm giảm phân tích kịp thời bạn đang tìm kiếm để đạt được.
4. Xây dựng Chính sách Thu thập Dữ liệu
Từ những dữ liệu nào thu thập được tới phương pháp hợp lý để thu thập dữ liệu, sự nhất quán là chìa khóa cho chất lượng dữ liệu. Đồng ý về các trường dữ liệu quan trọng nhất cho phân tích dữ liệu của bạn. Điều này bao gồm số phần, số mô hình, số sê-ri, vv Sau đó sử dụng các công cụ hoặc phương pháp thống nhất để thu thập dữ liệu đó. Hệ thống thu thập dữ liệu tự động, chẳng hạn như nhãn mã vạch và máy quét, là phương pháp đáng tin cậy nhất để nắm bắt dữ liệu. Những phương pháp này để lại ít chỗ cho lỗi như thu thập dữ liệu thủ công, nơi dễ bỏ lỡ các lĩnh vực hoặc chuyển đổi số.
5. Xác định lỗi
Xem xét dữ liệu cho phép bạn xác định các lỗi phổ biến hoặc xác định các khu vực mà các lỗi thường xảy ra. Điều tra và sửa tất cả các lỗi dữ liệu trước khi chúng được nhập vào hệ thống và phát triển chính sách của riêng bạn và thực tiễn tốt nhất để đảm bảo lỗi không tiếp tục.
Mặc dù nhiều tổ chức đã nhận được dữ liệu lộn xộn, chưa đầy đủ hoặc không chính xác trong quá khứ, việc thúc đẩy Big Data làm nổi bật điều kiện tiên quyết cho dữ liệu sạch đầu tiên. Nếu tổ chức của bạn đang chuyển sang nhu cầu phân tích dữ liệu tức thời, dữ liệu sạch sẽ là bước cơ bản đầu tiên. Để được hỗ trợ nhận hoặc duy trì dữ liệu sạch, hãy liên hệ với DNE, chúng tôi sẽ giúp bạn đưa ra giải pháp giúp bạn chuẩn hóa dữ liệu giúp cho việc phân tích thông tin của doanh nghiệp hiệu quả nhất.
Thông tin liên hệ:
Công ty TNHH Giải pháp – Công nghệ DNE
Địa chỉ: 6/6 Cách Mạng Tháng Tám, P. Bến Thành, Quận 1, TP.HCM
Website: www.dne.com.vn
Email: contact@dne.com.vn
Số điện thoại liên hệ: (028) 3521 8647
Trả lời