클린 데이터 없이는 빅 데이터를 가질 수 없습니다

빅 데이터는 오늘날 분석의 성배입니다. 이를 통해 조직은 예측 분석 및 사용자 행동 분석을 얻고 한때 수집할 수 없었던 패턴, 추세 및 연관성을 발견할 수 있습니다. 빅 데이터는 더 나은 의사 결정으로 이어져 운영 효율성을 개선하고 위험을 줄이며 최종 비용을 절감합니다. 그러나 빅 데이터는 달성하기 어려울 수 있습니다. 조직이 빅 데이터의 이점을 실현하려면 많은 작업을 수행해야 합니다. 빅 데이터를 얻으려면 깨끗한 데이터가 필요합니다.
중복 데이터, 잘못된 숫자, 누락된 문자, 누락된 데이터 필드, 더 이상 사용되지 않는 자산과 관련된 데이터, 하나의 자산과 연결된 여러 숫자와 같은 문제가 손상될 수 있습니다. 데이터를 일관되지 않고 부정확하게 만듭니다. 데이터 정리, 조정 및 MDM(마스터 데이터 관리)은 깨끗한 데이터를 달성하는 데 중요하지만 단기 결과가 거의 없는 시간과 비용이 많이 드는 노력으로 보일 수 있습니다.
데이터 검토
조직에서는 빅 데이터로 가는 경로를 따라 데이터 수집 및 정리를 어떻게 시작합니까? 클린 데이터에 대한 기사에서 최고의 기술 전문가이자 컨설턴트인 Patrick Gray는 "빅 데이터가 해결할 것으로 기대하는 문제, 빅 데이터의 빠른 응답 및 개선을 얻을 수 있는 이점부터 시작하여 비교하십시오. 청소를 반복적으로 수행하는 것과 총알을 깨물고 처음으로 올바르게 수행하는 데 드는 비용.”
Gray가 제안한 것처럼 첫 번째 단계는 보유한 데이터와 빅 데이터 목표를 달성하는 데 필요한 것이 무엇인지 식별하는 것입니다. 여기에는 데이터 조정 또는 전체 인벤토리 감사와 같은 MDM 활동이 포함됩니다. 일반적으로 데이터베이스 내의 현재 레코드를 검사하고 레거시 데이터베이스에 저장된 정보가 정확한지 확인하는 작업이 포함됩니다.
이 과정은 시간이 오래 걸릴 수 있지만 결국에는 이점을 얻을 수 있습니다. 그러나 씹을 수 있는 것 이상으로 물지 마십시오. Gray는 "일부 초기의 작은 성공은 모든 데이터 문제를 한 번에 해결하려고 시도하고 실제로는 어떠한 가치도 제공하지 못하는 잡초에 빠지는 것보다 훨씬 낫습니다."라고 말합니다.
데이터를 깨끗하게 유지하기
레거시 데이터가 정리되면 계속 정리 상태를 유지하고 새 데이터가 계속 정리되도록 하려면 어떻게 해야 합니까? 다시 말하지만, 빅 데이터 분석에 대한 전반적인 목표를 이해하는 것으로 돌아갑니다.
데이터 단순화
수집 중인 데이터가 분석에 필요한 것인지 확인하고 과거 관행을 기반으로 관련 없는 데이터를 캡처하고 있지 않은지 확인하십시오. 이는 불필요한 필드를 제거하는 등 수집하는 데이터를 단순화하는 것을 의미할 수 있습니다. 더 많은 것이 항상 더 좋은 것은 아닙니다. 소프트웨어에 필드와 기능을 추가하면 달성하고자 하는 적시 분석을 줄일 수 있습니다.
데이터 수집 정책 개발
어떤 데이터를 수집할 것인지부터 적절한 데이터 수집 방법까지 일관성이 데이터 품질의 핵심입니다. 데이터 분석에 가장 중요한 MDM 데이터 필드에 동의합니다. 여기에는 부품 번호, 모델 번호, 일련 번호 등이 포함됩니다. 그런 다음 일관된 도구나 방법을 사용하여 해당 데이터를 수집하십시오. 바코드 라벨 및 스캐너와 같은 자동 데이터 캡처 시스템은 데이터를 캡처하는 가장 안정적인 방법입니다. 이러한 방법을 사용하면 필드를 놓치거나 숫자를 바꾸기 쉬운 수동 데이터 수집과 같은 오류의 여지가 거의 없습니다.
오류 식별
데이터를 검토하면 일반적인 오류를 식별하거나 오류가 일반적으로 발생하는 영역을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 모든 데이터 오류가 시스템에 입력되기 전에 조사 및 수정하고 오류가 계속되지 않도록 고유한 정책과 모범 사례를 개발하십시오.
과거에는 많은 조직이 지저분하고 불완전하거나 잘못된 데이터로 지냈지만, 빅 데이터를 향한 추진은 먼저 클린 데이터의 전제 조건을 강조합니다. 조직이 즉각적인 데이터 분석의 필요성으로 전환하고 있다면 클린 데이터가 기본적인 첫 번째 단계입니다. 깨끗한 데이터를 얻거나 유지하는 데 도움이 필요하면 Camcode에 문의하세요.