Maailmassa, joka on verkottuneempi kuin koskaan, tiedon määrä ja lähteet kasvavat jatkuvasti. Vaikka näin valtavan tietomäärän hallinta on hankalaa, on toinenkin suuri haaste: tiedon laadun ylläpitäminen.
Tiesitkö, että tiedon laatuongelmat maksavat yhdysvaltalaisille yrityksille vuosittain yli 3 biljoonaa dollaria? Monille yrityksille se tarkoittaa taloudellisia tappioita, toimintatapojen tarkistamista ja maineen tahraantumista.
Mutta miksi tietojen laatuongelmia esiintyy?
Se johtuu siitä, että tiedot ovat usein täynnä virheitä, niistä puuttuu johdonmukaisuus tai ne sisältävät päällekkäisyyksiä. Tämä voi aiheuttaa keskeytyksiä ja komplikaatioita liiketoimintaprosesseissa, mikä johtaa hukkaan heitettyihin mahdollisuuksiin ja heikentyneeseen kannattavuuteen.
Tässä kohtaa datan profilointi tulee tarpeeseen. Se analysoi ja antaa lähdedatan täydellisen erittelyn, joka auttaa käyttäjiä ymmärtämään ja paljastamaan käyttökelpoisia oivalluksia liiketoimintatiedon parantamiseksi.
Tässä artikkelissa selitämme, mitä on datan profilointi, miksi datan profilointi on tärkeää yrityksille ja miten datan profilointityökalut auttavat yksinkertaistamaan tätä tehtävää.
Mitä on datan profilointi?
Datan profilointi tarjoaa kriittisiä näkemyksiä tiedoista, joita organisaatio voi hyödyntää hyödykseen päätöksenteossa ja analysoinnissa.
Datan profilointi auttaa arvioimaan tietojen eheyttä esittämällä täydellisen erittelyn niiden tilastollisista ominaisuuksista, kuten virheiden määrästä, varoitusten määrästä, päällekkäisyyksien prosenttimäärästä sekä pienimmästä ja suurimmasta arvosta, mahdollistaen yksityiskohtaisen datan tarkastelun. Nämä tiedot auttavat käyttäjiä tunnistamaan laatuongelmia, riskejä ja yleisiä suuntauksia.
Datan profilointityökalut käyttävät analyyttisiä algoritmeja, jotka auttavat tutkimaan tietoja niiden pätevyyden määrittämiseksi. Näillä työkaluilla on tärkeä rooli autettaessa yrityksiä virtaviivaistamaan tietostrategiansa yrityksen periaatteiden ja tavoitteiden kanssa.
Kokeile End-to-End-tiedonintegraatio-ohjelmistoamme
Astera Centerprise tarjoaa kaikki ominaisuudet, joita tarvitset tiedonintegraatioprojektin käynnistämiseen ja erilaisten tietolähteiden yhdistämiseen
Missä dataprofilointia käytetään?
Yleisesti dataprofilointia käytetään seuraavissa prosesseissa:
Datasiirto
Datasiirtoon liittyy suuren tietomäärän siirtäminen heterogeenisten järjestelmien, kuten tiedostojen, tietokantojen jne. välillä. Ennen kuin siirto aloitetaan tiedonsiirtotyökalun avulla, on kuitenkin tärkeää profiloida tiedot ristiriitaisuuksien tunnistamiseksi ja niiden ratkaisemiseksi, jotta vanhan ja uuden järjestelmän välinen johdonmukaisuus säilyy.
Tiedon profilointi siirtämisen alkuvaiheessa voi vähentää virheiden, päällekkäisyyksien ja virheellisen tiedon riskiä.
Tiedon integrointi
Tiedon integroinnilla luodaan kokonaisnäkemys yritystiedosta yhdistämällä se eri lähteistä. Tietojen profilointi integraation alkuvaiheessa varmistaa, ettei virheitä esiinny, kun lähdetietoja integroidaan ja ladataan tietovarastoon, datahubiin tai datamarttiin.
Datan puhdistus
Datan puhdistus, joka on tiedonvalmistusprosessin ensisijainen vaihe, auttaa virheiden oikaisemisessa ja deduplikoinnissa, jotta voidaan todentaa tietojen oikeellisuus ja relevanssi. Tiedonpuhdistuksesta on kuitenkin hyötyä vain sellaisille tietokokonaisuuksille, joiden tiedetään olevan virheellisiä. Usein huonolaatuiset tiedot lojuvat järjestelmässä huomaamatta ja käsittelemättä, kunnes ne tunnistetaan dataprofiloinnin avulla.
Tällöin dataprofiloinnissa tutkitaan metodisesti valtavia tietomääriä virheellisten kenttien, nolla-arvojen ja muiden tilastollisten epäsäännöllisyyksien tunnistamiseksi, jotka saattavat vaikuttaa dataprosesseihin.
Mihin tarvitset dataprofilointia?
Dataprofilointi on ratkaisevan tärkeää dataprosessien validiteetin kannalta, sillä se auttaa sinua vastaamaan seuraaviin dataan liittyviin kysymyksiin:
- Sisältääkö data nolla- tai tyhjiä arvoja?
- Onko datassa poikkeavuuksia? Onko niissä selvä kuvio?
- Onko tiedoissa päällekkäisiä arvoja? Mikä on ainutkertaisten arvojen suhde?
- Mikä on lähtötietojen arvojen vaihteluväli? Ovatko minimi- ja maksimiarvot odotetun vaihteluvälin sisällä?
Vastauksen saaminen näihin kysymyksiin voi auttaa sinua ylläpitämään yritystietojesi laatua ja poistamaan virheet, jotka voivat vaikuttaa kielteisesti liiketoimintaprosesseihin.
Dataprofilointiin liittyvät haasteet
Dataprofiloinnista tulee haastavaa silloin, kun käsittelet suuria tietomääriä. Tämän haasteen ratkaisemiseksi on suositeltavaa jakaa tiedot segmentteihin ja profiloida pienempiä tietokokonaisuuksia kerrallaan.
Tietoprofiilien manuaalinen profilointi tuo mukanaan erilaisia haasteita, eikä se ole mahdollista ilman ammattilaisen apua, sillä se edellyttää usein toistuvien kyselyjen tekemistä tärkeiden oivallusten saamiseksi tiedoista. Tämä on resurssi-intensiivisempi menetelmä. Lisäksi on todennäköistä, että pystyt tarkistamaan vain osa-alueen kokonaisdatastasi, sillä koko tietokokonaisuuden manuaalinen profilointi saattaa olla aikaa vievää.
Erin suositeltava ratkaisu on käyttää dataprofilointityökalua, jonka avulla voit helposti segmentoida tietokokonaisuuksia. Useimmat dataprofilointityökalut tarjoavat myös automaatiota, mikä vähentää manuaalista työtä ja aikaa.
Automaattinen dataprofilointi Astera Centerprise -ohjelmalla
Yritysdatan eri näkökohtien ymmärtäminen voi auttaa sinua hallitsemaan liiketoimintaasi tehokkaasti, laatimaan strategioita tehokkaasta liiketoimintasuunnitelmasta ja päättämään pitkän aikavälin tavoitteista. Ja datan profilointityökalut voivat auttaa sinua saavuttamaan nämä tavoitteet
Astera Centerprise on yritystason dataintegraatio-ohjelmisto, joka tukee datan laadun ja puhdistuksen lisäksi datan profilointia koodittomassa ympäristössä vedä ja pudota -käyttöliittymällä. Astera Centerprisen tietojen profilointiominaisuudet varmistavat, että käyttäjät saavat käyttöönsä tarkat tiedot minimaalisella IT-tuella.
