Datastandardisering: nøglen til Skaleringsanalyse i en Digital, Social verden

for at gøre data nyttige til samarbejdsundersøgelse, modellering og storskala analyse er datastandardisering en nødvendig proces. Standardisering af data-såsom at matche udtrykkene “Ave vs. Avenue vs. Ave.”til” Ave.”- øger den hastighed, hvormed dataanalytikere kan arbejde.

behovet for datastandardisering er vokset eksponentielt, efterhånden som datakilder bliver mere og mere forskellige, uanset sektor, industri eller forretningsformål. Og at fuldføre processen med datastandardisering i skala betyder ofte forskellen mellem succes eller fiasko for en virksomhed i dag.

Hvad er standardiserede Data?

Hvad er standardiserede data? For at forstå, hvordan standardiserede data er nøglen til skaleringsanalyse, er det vigtigt at forstå, hvordan det fungerer. Standardisering af data fokuserer på at omdanne rådata til brugbar information, før den analyseres. Rådata kan indeholde variationer i poster, der er beregnet til at være de samme, som senere kan påvirke dataanalyse. Som en del af data prep ændres de data, der skal standardiseres, for at være konsistente på tværs af alle poster. Når oplysningerne i datasættet er konsistente og standardiserede, vil det være betydeligt lettere at analysere og bruge. Nøglen er at finde en løsning til hurtig standardisering af data.

udfordringer med standardisering af Data

standardisering af data er et vigtigt trin i dataforberedelse, men det kan være et tidskrævende og dræningstrin. Det kan tage analytikere for meget tid at kæmpe gennem hver dataindtastning for at finde variationer, der skal standardiseres. Ved hjælp af eksemplet tidligere skulle en analytiker finde et hvilket som helst antal variationer af “avenue” i datasættet. Men hvis der er tusindvis af dataposter, kan det tage for meget tid og bremse forberedelsesprocessen. Derudover kæmper nogle organisationer for at have ressourcerne til at afsætte til processen med standardisering af data. Disse organisationer har muligvis ikke de data prep-eksperter, de har brug for, eller ressourcerne til at have råd til at bruge mange timer på at standardisere et datasæt. Trifactas datakrigler er designet til at overvinde disse udfordringer og hjælpe med at gøre standardisering af data og hele data prep-processen lettere og mere effektiv for mennesker med teknisk baggrund og mennesker uden. Ved hjælp af dette værktøj har virksomheder været i stand til at standardisere data effektivt og med højere kvalitet. Her er to eksempler på virksomheder, der brugte Trifacta til at forbedre processen med standardisering af data, og hvordan disse værktøjer og metoder gavnede virksomheden.

standardisering af markedsføringsdata: Origami Logic Understøtter flere kunder hurtigere med bedre datakvalitet

Origami Logic er førende inden for marketinganalyse, der hjælper klienter med at mestre deres marketingpræstation ved at lade dem se, hvad der fungerer, og hvad der ikke fungerer, så de kan optimere deres indsats.

for at gøre dette kombinerer og standardiserer Origami Logic forskellige typer markedsføringsdata—sociale mediedata, clickstream-data, CRM-data osv.- til integration i sin kundevendte applikation. Origami Logic kom til Trifacta med et specifikt problem: manuel forberedelse af data var tidskrævende, udsat for menneskelige fejl og generelt vanskeligere at vurdere med hensyn til datakvalitet.da Origami Logic begyndte at skalere deres operationer, havde processen nået et brudpunkt. Det var tid for Trifacta at træde ind.ved at udnytte Trifacta accelererede Origami Logic datastandardiseringsprocessen, reducerede dyre tekniske ressourcer og sparede alt fra 80 til 100 timer om ugen. Trifactas visuelle og automatisk genererede histogrammer gjorde det muligt for Origami Logic-teamet hurtigt at identificere indholdet af hver fil og vurdere datakvaliteten og levere en nøjagtig analyse. Endelig blev transformationer af den enkelte kundes data automatiseret, hvilket reducerede fejl og i sidste ende leverede marketinganalyser til Origami Logic ‘ s kunder hurtigere end nogensinde før.

standardisering af Valgdata: NationBuilder forbereder mere effektivt forskellige Vælgerdata

NationBuilder—en programmelplatform for politiske kandidater til at vokse deres samfund—oplevede sine egne datastandardiseringsproblemer. For at udføre sin mission om at sænke hindringerne for lederskab vidste NationBuilder, at det skulle opbygge og vedligeholde sin vælgerfil, et aggregat af hele landets vælgerregistreringsdata med deres afstemningshistorie, mere effektivt.

dette var en klar udfordring. Vælgerdata består af rodet, dårligt formateret, og inkonsekvente datasæt fra hundreder af forskellige stats-og amtskontorer. Filerne er meget store og opdateres konstant, hvilket kræver, at NationBuilder opdaterer millioner af vælgeroptegnelser regelmæssigt, hurtigt og i skala. For at opnå en ensartet landsdækkende vælgerfil måtte NationBuilder oprette komplekse brugerdefinerede datatransformationsværktøjer og afsætte værdifulde tekniske ressourcer til konstant vedligeholdelse af disse skrøbelige værktøjer.

Trifacta gjorde det muligt for NationBuilder at reducere den brugte tid på at omformatere data dramatisk ved at gøre datastandardiseringsprocessen både enkel og gentagelig. Udnyttelse Trifacta skændes scripts, NationBuilder nemt opdaterer nationale vælgere data hurtigt, når nye data bliver tilgængelige.

kundedatatransformationsværktøjer hører også fortiden til. NationBuilder har udvidet sin vælgerfil, der kæmper for et bredere og meget mindre teknisk team, mindsker udgifterne og demokratiserer sine egne systemer.

standardisering med Trifacta er alt andet end Standard

Trifactas visuelle værktøjer og automatiserede processer reducerer tid, fejl og skaleringsproblemer, der er så udbredte i dagens datastandardiseringspraksis. Dette har gjort det muligt for Trifactas kunder at understøtte deres egne kunders behov for at fjerne, strukturere og analysere stadig mere forskellige datasæt hurtigere, let og til en lavere pris.

Trifacta tacklede datastandardiseringsudfordringer med MarketShare marketing attribution data— læs mere her.