クリーンなデータなしではビッグデータを手に入れることはできません

ビッグデータは、今日の分析の聖杯です。これにより、組織は予測分析とユーザー行動分析を取得し、かつては収集できなかったパターン、傾向、および関連付けを発見できます。ビッグデータはより良い意思決定につながり、それは運用効率の向上、リスクの低減、そして最終的なコスト削減につながります。しかし、ビッグデータを取得するのは難しい場合があります。組織がビッグデータのメリットを実感できるようになるには、多くの作業を行う必要があります。ビッグデータを取得するには、クリーンなデータが必要です。
データの重複、番号の誤り、文字の欠落、データフィールドの欠落、使用されなくなったアセットに関連付けられたデータ、1つのアセットに関連付けられた複数の番号などの問題が破損する可能性がありますデータ、一貫性がなく不正確になります。データのクレンジング、調整、マスターデータ管理（MDM）は、クリーンなデータを実現するために重要ですが、短期的な結果がほとんどなく、時間とコストのかかる作業と見なすことができます。
データを確認する
では、組織はどのようにしてビッグデータへのパスに沿ってデータの収集とクリーニングを開始するのでしょうか。クリーンデータに関する記事の中で、主要なテクノロジーの専門家でありコンサルタントであるPatrick Grayは、次のように提案しています。クリーニングを繰り返し実行するのと、弾丸を噛んで最初から正しく実行するのとのコスト。」
グレイが示唆するように、最初のステップは、ビッグデータの目標を達成するために必要なデータと必要なデータを特定することです。これには、データ調整や在庫の完全監査などのMDMアクティビティが含まれます。これには通常、データベース内の現在のレコードを調べ、レガシーデータベースに保持されている情報が正しいことを確認することが含まれます。
これは長いプロセスになる可能性がありますが、最終的にはメリットが得られます。しかし、噛むことができる以上に噛まないでください。グレイは、「初期の小さな成功の中には、すべてのデータの問題を一度に解決しようとして、実際に価値を提供しないという雑草に巻き込まれるよりもはるかに優れている」と述べています。
データをクリーンに保つ>
レガシーデータがクリーンになったら、どのようにしてデータをクリーンに保ち、新しいデータが今後もクリーンであることを確認しますか？繰り返しになりますが、ビッグデータ分析の全体的な目標を理解することに戻ります。
データを簡素化する
収集するデータが分析に必要なものであり、過去の慣行に基づいて無関係なデータをキャプチャしていないことを確認してください。これは、不要なフィールドを削除するなど、収集するデータを簡素化することを意味する場合があります。多いほど良いとは限りません。ソフトウェアにフィールドと関数を追加すると、達成しようとしているタイムリーな分析を減らすことができます。
データ収集ポリシーを作成する
収集するデータからデータを収集する適切な方法まで、一貫性がデータ品質の鍵となります。データ分析にとって最も重要なMDMデータフィールドについて合意します。これには、部品番号、モデル番号、シリアル番号などが含まれます。次に、一貫したツールまたは方法を使用して、そのデータを収集します。バーコードラベルやスキャナーなどの自動データキャプチャシステムは、データをキャプチャするための最も信頼できる方法です。これらの方法では、手動のデータ収集のように、フィールドを見逃したり、数値を転置したりする可能性がほとんどありません。
エラーを特定する
データを確認することで、一般的なエラーを特定したり、エラーが通常発生する領域を特定したりできます。システムに入力する前にすべてのデータエラーを調査して修正し、エラーが継続しないように独自のポリシーとベストプラクティスを作成します。
多くの組織は過去に乱雑な、不完全な、または不正確なデータを処理してきましたが、ビッグデータへの取り組みは、最初にクリーンなデータの前提条件を浮き彫りにします。組織が瞬時のデータ分析の必要性にシフトしている場合、クリーンなデータが基本的な最初のステップです。クリーンなデータの取得または維持については、Camcodeにお問い合わせください。