Data Standardisering: Nøkkelen Til Skalering Analytics I En Digital, Sosial Verden

for å gjøre data nyttige for samarbeidsstudier, modellering og storskala analyse, er data standardisering en nødvendig prosess. Standardisering av data—for eksempel samsvar med begrepene » Ave vs. Avenue vs. Ave.»til» Ave.»- øker hastigheten som data analytikere kan arbeide.behovet for datastandardisering har vokst eksponentielt etter hvert som datakilder blir mer og mer varierte, uavhengig av sektor, industri eller forretningsformål. Og å fullføre prosessen med datastandardisering i skala betyr ofte forskjellen mellom suksess eller fiasko for en bedrift i dag.

Hva Er Standardiserte Data?

hva er standardiserte data? For å forstå hvordan standardiserte data er nøkkelen til skalering av analyser, er det viktig å forstå hvordan det fungerer. Standardisering av data fokuserer på å transformere rådata til brukbar informasjon før den analyseres. Rådata kan inneholde variasjoner i oppføringer som er ment å være de samme som senere kan påvirke dataanalyse. Som en del av data prep, vil dataene som må standardiseres endres for å være konsistente på tvers av alle oppføringer. Når informasjonen i datasettet er konsekvent og standardisert, vil det være betydelig enklere å analysere og bruke. Nøkkelen er å finne en løsning for raskt å standardisere data.

Utfordringer med Å Standardisere Data

Standardisering av data Er et viktig trinn i dataforberedelse, men Det kan være et tidkrevende og drenerende trinn. Det kan ta analytikere for mye tid å kamme gjennom hver dataregistrering for å finne variasjoner som må standardiseres. Ved å bruke eksemplet tidligere, ville en analytiker måtte finne et antall variasjoner av «avenue» i datasettet. Men hvis det er tusenvis av dataoppføringer, kan det ta for mye tid og redusere forberedelsesprosessen. I tillegg sliter noen organisasjoner med å ha ressurser til å bruke til prosessen med å standardisere data. Disse organisasjonene kan ikke ha data prep eksperter de trenger eller ressurser til å ha råd til å bruke mange timer å standardisere et datasett. Trifactas data wrangler ble designet for å overvinne disse utfordringene og bidra til å gjøre standardisering av data og hele data prep-prosessen enklere og mer effektiv for personer med teknisk bakgrunn og folk uten. Ved hjelp av dette verktøyet har bedrifter vært i stand til å standardisere data effektivt og med høyere kvalitet. Her er to eksempler på selskaper som brukte Trifacta å forbedre prosessen med å standardisere data og hvordan disse verktøy og metoder dratt selskapet.

Standardisering Av Markedsføringsdata: Origami Logic Støtter Flere Kunder, Raskere, Med Bedre Datakvalitet

Origami Logic er en leder innen markedsføringsanalyse som hjelper kundene med å mestre markedsføringsytelsen ved å la dem se hva som fungerer og hva som ikke, slik at de kan optimalisere innsatsen.

For Å gjøre Dette kombinerer Origami Logic og standardiserer ulike typer markedsføringsdata-sosiale medier data, clickstream data, CRM data, etc.- for integrering i sin kunderettede søknad — Origami Logikk kom Til Trifacta med et bestemt problem: manuell dataforberedelse i Excel var tidkrevende, utsatt for menneskelige feil, og generelt vanskeligere å vurdere når det gjelder datakvalitet.

Som Origami Logikk begynte å skalere sine operasjoner, hadde prosessen nådd et bristepunkt. Det var På Tide For Trifacta å gå inn.Ved å utnytte Trifacta akselererte Origami Logic data standardiseringsprosessen, reduserte kostbare tekniske ressurser og lagret alt fra 80 til 100 timer per uke. Trifactas visuelle og automatisk genererte histogrammer tillot Origami Logic-teamet å raskt identifisere innholdet i hver fil og vurdere datakvalitet, og levere en nøyaktig analyse. Til slutt ble transformasjoner av den enkelte kundes data automatisert, reduserte feil og til slutt leverte markedsføringsanalyser til Origami Logics kunder raskere enn noen gang før.

Standardisering Av Valgdata: NationBuilder Forbereder Mer Effektivt Ulike Velgerdata

NationBuilder—en programvareplattform for politiske kandidater til å vokse sine lokalsamfunn-opplevde sine egne data standardisering problemer. For å utføre sitt oppdrag om å senke barrierer for lederskap, Visste NationBuilder at Det må bygge og vedlikeholde sin velgerfil, et aggregat av hele landets velgerregistreringsdata med sin stemmehistorie, mer effektivt.

dette ga en tydelig utfordring. Velgerdata består av rotete, dårlig formaterte og inkonsekvente datasett fra hundrevis av forskjellige statlige og fylkeskontorer. Filene er svært store og blir stadig oppdatert, krever NationBuilder å oppdatere millioner av velgernes poster regelmessig, raskt og i stor skala. For å oppnå en konsekvent landsdekkende velgerfil måtte NationBuilder lage komplekse tilpassede datatransformasjonsverktøy og bruke verdifulle tekniske ressurser til konstant vedlikehold av disse skjøre verktøyene.

Trifacta aktivert NationBuilder å dramatisk redusere tiden brukt formatere data ved å gjøre data standardisering prosessen både enkel og repeterbar. Utnytte Trifacta wrangle skript, NationBuilder oppdaterer enkelt nasjonale velgerdata raskt når nye data blir tilgjengelig.

Verktøy For kundedata er også en ting fra fortiden. NationBuilder har utvidet sin velgerfil wrangling innsats til et bredere og mye mindre teknisk team, minske utgifter og demokratisere sine egne systemer.

Standardisering Med Trifacta er Alt Annet Enn Standard

trifacta visuelle verktøy og automatiserte prosesser redusere tid, feil og skalering problemer så utbredt i dagens data standardisering praksis. Dette har gjort Det mulig For Trifactas kunder å støtte sine egne kunders behov for å hente, strukturere og analysere stadig mer forskjellige datasett raskere, enkelt og til en lavere kostnad.

Trifacta taklet data standardisering utfordringer Med MarketShare markedsføring attribution data-les mer her.