Data Standardization: Key to Scaling Analytics in a Digital, Social World

om data nuttig te maken voor gezamenlijke studie, modellering en grootschalige analytics, is data standardization een noodzakelijk proces. Standaardiseren van gegevens – zoals het afstemmen van de termen ” Ave vs. Avenue vs. Ave.”naar” Ave.”- verhoogt de snelheid waarmee data-analisten kunnen werken.

de behoefte aan standaardisatie van gegevens is exponentieel toegenomen naarmate gegevensbronnen steeds diverser worden, ongeacht sector, industrie of bedrijfsdoel. En het voltooien van het proces van data standaardisatie op schaal betekent vaak het verschil tussen succes of mislukking voor een bedrijf vandaag.

Wat zijn gestandaardiseerde gegevens?

Wat zijn gestandaardiseerde gegevens? Om te begrijpen hoe gestandaardiseerde data de sleutel is tot schaalvergroting van analytics, is het belangrijk om te begrijpen hoe het werkt. Standaardiseren van gegevens richt zich op het omzetten van ruwe gegevens in bruikbare informatie voordat het wordt geanalyseerd. Ruwe gegevens kunnen variaties in vermeldingen bevatten die bedoeld zijn om hetzelfde te zijn dat later gegevensanalyse zou kunnen beïnvloeden. Als onderdeel van data prep, zullen de gegevens die moeten worden gestandaardiseerd worden gewijzigd om consistent te zijn over alle inzendingen. Zodra de informatie in de dataset consistent en gestandaardiseerd is, zal het aanzienlijk gemakkelijker zijn om te analyseren en te gebruiken. De sleutel is om een oplossing te vinden voor het snel standaardiseren van data.

uitdagingen met het standaardiseren van gegevens

het standaardiseren van gegevens is een belangrijke stap in de voorbereiding van gegevens, maar het kan een tijdrovende en uitputtende stap zijn. Het kan analisten overmatig veel tijd kosten om door elke gegevensinvoer te kammen om variaties te vinden die moeten worden gestandaardiseerd. Met behulp van het voorbeeld eerder, zou een analist een aantal variaties van “avenue” in de dataset moeten vinden. Maar als er duizenden gegevens worden ingevoerd, kan dat te veel tijd in beslag nemen en het voorbereidingsproces vertragen. Daarnaast hebben sommige organisaties moeite om de middelen te besteden aan het proces van het standaardiseren van gegevens. Deze organisaties kunnen niet over de gegevens prep experts die ze nodig hebben of de middelen om de uitgaven vele uren standaardiseren van een dataset veroorloven.

Trifacta ‘ s data wrangler is ontworpen om deze uitdagingen het hoofd te bieden en het standaardiseren van data en het gehele data prep proces gemakkelijker en efficiënter te maken voor mensen met een technische achtergrond en mensen zonder. Met behulp van deze tool, bedrijven zijn in staat om gegevens efficiënt en met een hogere kwaliteit te standaardiseren geweest. Hier zijn twee voorbeelden van bedrijven die Trifacta gebruikten om het proces van standaardisatie van gegevens te verbeteren en hoe deze tools en methoden het bedrijf ten goede kwamen.

standaardiseren van marketinggegevens: Origami Logic ondersteunt meer klanten, sneller, met een betere gegevenskwaliteit

Origami Logic is een leider in marketinganalyse die klanten helpt hun marketingprestaties te beheersen door hen te laten zien wat werkt en wat niet, zodat ze hun inspanningen kunnen optimaliseren.

om dit te doen combineert en standaardiseert Origami Logica verschillende soorten marketing data—social media data, clickstream data, CRM data, etc.- voor integratie in de klantgerichte toepassing. Origami Logica kwam naar Trifacta met een specifiek probleem: handmatige gegevensvoorbereiding in Excel was tijdrovend, gevoelig voor menselijke fouten en over het algemeen moeilijker te beoordelen in termen van gegevenskwaliteit.

toen Origami Logica begon hun operaties te schalen, had het proces een breekpunt bereikt. Het was tijd voor Trifacta om in te grijpen.

door gebruik te maken van Trifacta versnelde Origami-Logica het standaardisatieproces, verminderde kostbare technische middelen en bespaarde ze 80 tot 100 uur per week. Dankzij de visuele en automatisch gegenereerde histogrammen van Trifacta kon het Origami Logic-team snel de inhoud van elk bestand identificeren en de kwaliteit van de gegevens beoordelen, waardoor een nauwkeurige analyse werd gemaakt. Tot slot werden de transformaties van de gegevens van Individuele Klanten geautomatiseerd, waardoor fouten werden verminderd en uiteindelijk sneller dan ooit tevoren marketinganalyses aan Origami Logic ‘ s klanten werden geleverd.

standaardisatie van Verkiezingsgegevens: NationBuilder bereidt verschillende Kiezersgegevens efficiënter voor

NationBuilder—een softwareplatform voor politieke kandidaten om hun gemeenschappen te laten groeien-ondervond zijn eigen problemen met gegevensstandaardisatie. Om uit te voeren op haar missie van het verlagen van de barrières voor leiderschap, NationBuilder wist dat het moet bouwen en onderhouden van zijn kiezersbestand, een aggregaat van de kiezersregistratiegegevens van het hele land met hun stemgeschiedenis, efficiënter.

dit vormde een duidelijke uitdaging. Kiezer data bestaat uit rommelige, slecht geformatteerde en inconsistente datasets van honderden verschillende staat en provincie kantoren. De bestanden zijn erg groot en worden voortdurend bijgewerkt, waardoor NationBuilder miljoenen kiezerrecords regelmatig, snel en op schaal moet vernieuwen. Om een consistent landelijk kiezersbestand te bereiken, moest NationBuilder complexe aangepaste datatransformatietools maken en waardevolle technische middelen besteden aan het constante onderhoud van deze kwetsbare tools.

Trifacta stelde NationBuilder in staat om de tijd die wordt besteed aan het opnieuw formatteren van gegevens drastisch te verminderen door het standaardiseringsproces van gegevens zowel eenvoudig als herhaalbaar te maken. Gebruikmakend van Trifacta wrangle scripts, NationBuilder gemakkelijk verfrist nationale kiezer gegevens snel wanneer nieuwe gegevens beschikbaar komen.

tools voor de transformatie van klantgegevens behoren ook tot het verleden. NationBuilder heeft zijn kiezer file wrangling inspanningen uitgebreid tot een breder en veel minder technisch team, het verminderen van de kosten en het democratiseren van zijn eigen systemen.

standaardiseren met Trifacta is allesbehalve standaard

Trifacta ‘ s visuele hulpmiddelen en geautomatiseerde processen verminderen tijd, fouten en schaalproblemen die zo vaak voorkomen in de huidige standaardisatiepraktijken voor gegevens. Hierdoor kunnen klanten van Trifacta de behoeften van hun eigen klanten ondersteunen om steeds ongelijksoortige datasets sneller, gemakkelijker en tegen lagere kosten te ruimen, te structureren en te analyseren.

Trifacta heeft de uitdagingen op het gebied van datastandaard aangepakt met MarketShare marketing attribution data— lees hier meer.