Standaryzacja danych: Klucz do skalowania analityki w cyfrowym, społecznym świecie

aby dane były przydatne do wspólnych badań, modelowania i analiz na dużą skalę, standaryzacja danych jest niezbędnym procesem. Standaryzacja danych-np. dopasowanie terminów ” Ave vs.Avenue vs. Ave.”do” Ave.”- zwiększa szybkość pracy analityków danych.

zapotrzebowanie na standaryzację danych rośnie wykładniczo, ponieważ źródła danych stają się coraz bardziej zróżnicowane, niezależnie od sektora, branży lub celu biznesowego. A ukończenie procesu standaryzacji danych na dużą skalę często oznacza różnicę między sukcesem a porażką w dzisiejszym biznesie.

Co to są standardowe dane?

Co to są standardowe dane? Aby zrozumieć, jak ustandaryzowane dane są kluczem do skalowania analizy, ważne jest, aby zrozumieć, jak to działa. Standaryzacja danych koncentruje się na przekształcaniu surowych danych w użyteczne informacje przed ich analizą. Surowe dane mogą zawierać zmiany we wpisach, które mają być takie same, które mogą później wpłynąć na analizę danych. W ramach przygotowania danych dane, które muszą zostać znormalizowane, zostaną zmienione, aby były spójne we wszystkich wpisach. Gdy informacje w zbiorze danych są spójne i ustandaryzowane, znacznie łatwiej będzie je analizować i wykorzystywać. Kluczem jest znalezienie rozwiązania umożliwiającego szybką standaryzację danych.

wyzwania związane ze standaryzacją danych

standaryzacja danych jest kluczowym krokiem w przygotowaniu danych, ale może być czasochłonna i wyczerpująca. Może to zająć analitykom nadmierną ilość czasu, aby przeczesać każdy wpis danych, aby znaleźć odmiany, które muszą zostać znormalizowane. Korzystając z wcześniejszego przykładu, analityk musiałby znaleźć dowolną liczbę odmian „alei” w zbiorze danych. Ale jeśli są tysiące wpisów danych, może to zająć zbyt dużo czasu i spowolnić proces przygotowania. Ponadto niektóre organizacje walczą o zasoby, które można poświęcić na proces standaryzacji danych. Organizacje te mogą nie mieć ekspertów Prep danych, których potrzebują lub zasobów, aby pozwolić sobie na wiele godzin standaryzacji zbioru danych.

firma Trifacta data Wrangler została zaprojektowana, aby sprostać tym wyzwaniom i ułatwić standaryzację danych i cały proces przygotowania danych dla osób z doświadczeniem technicznym i osób bez niego. Dzięki temu narzędziu firmy były w stanie efektywnie standaryzować dane o wyższej jakości. Oto dwa przykłady firm, które wykorzystały Trifacta do usprawnienia procesu standaryzacji danych i jak te narzędzia i metody przyniosły korzyści firmie.

standaryzacja danych marketingowych: Origami Logic wspiera więcej klientów, szybciej, z lepszą jakością danych

Origami Logic jest liderem w analityce marketingowej, który pomaga klientom opanować ich wyniki marketingowe, pozwalając im zobaczyć, co działa, a co nie, aby mogli zoptymalizować swoje wysiłki.

aby to zrobić, Origami Logic łączy i standaryzuje różne rodzaje danych marketingowych—dane z mediów społecznościowych, dane clickstream, dane CRM itp.- do integracji z aplikacją skierowaną do klienta. Origami logika przyszedł do Trifacta ze szczególnym problemem: ręczne przygotowanie danych w programie Excel było czasochłonne, podatne na błędy ludzkie i ogólnie trudniejsze do oceny pod względem jakości danych.

gdy logika Origami zaczęła skalować swoje operacje, proces osiągnął punkt krytyczny. Nadszedł czas, aby trifacta wkroczyła.

wykorzystując Trifacta, Origami Logic przyspieszyło proces standaryzacji danych, zmniejszyło kosztowne zasoby inżynieryjne i zaoszczędziło od 80 do 100 godzin tygodniowo. Wizualne i automatycznie generowane histogramy Trifacta pozwoliły zespołowi Origami Logic szybko zidentyfikować zawartość KAŻDEGO pliku i ocenić jakość danych, zapewniając dokładną analizę. Wreszcie, transformacje danych poszczególnych klientów stały się zautomatyzowane, zmniejszając liczbę błędów i ostatecznie dostarczając klientom Origami Logic analizy marketingowe szybciej niż kiedykolwiek wcześniej.

standaryzacja danych wyborczych: NationBuilder skuteczniej przygotowuje różnorodne dane wyborców

NationBuilder—platforma oprogramowania dla kandydatów politycznych, aby rozwijać swoje społeczności—doświadczył własnych problemów standaryzacji danych. Aby wypełnić swoją misję obniżania barier dla przywództwa, NationBuilder wiedział, że musi skuteczniej budować i utrzymywać swoje akta wyborcze, zbiorcze dane rejestracyjne wyborców w całym kraju z ich historią głosowania.

To było wyraźne wyzwanie. Dane wyborców składają się z niechlujnych, słabo sformatowanych i niespójnych zbiorów danych z setek różnych urzędów stanowych i powiatowych. Pliki są bardzo duże i stale aktualizowane, co wymaga od Nationbuildera odświeżania milionów rekordów wyborców regularnie, szybko i na dużą skalę. W celu uzyskania spójnego Ogólnopolskiego pliku wyborców, NationBuilder musiał stworzyć złożone niestandardowe narzędzia do transformacji danych i poświęcić cenne zasoby inżynieryjne na stałą konserwację tych kruchych narzędzi.

Trifacta umożliwiła NationBuilder radykalne skrócenie czasu poświęcanego na formatowanie danych, dzięki czemu proces standaryzacji danych jest zarówno prosty, jak i powtarzalny. Wykorzystując Skrypty trifacta wrangle, NationBuilder łatwo odświeża dane wyborców krajowych szybko, gdy tylko pojawią się nowe dane.

narzędzia do transformacji Danych Klientów również należą do przeszłości. NationBuilder rozszerzył swoje działania na szerszy i znacznie mniej techniczny zespół, zmniejszając koszty i demokratyzując własne systemy.

standaryzacja z Trifacta to nic innego jak standardowe

narzędzia wizualne i zautomatyzowane procesy Trifacta skracają czas, błędy i problemy związane ze skalowaniem, tak powszechne w dzisiejszych praktykach standaryzacji danych. Dzięki temu klienci Trifacta mogli zaspokoić potrzeby swoich klientów w zakresie dzielenia, strukturyzowania i analizowania coraz bardziej zróżnicowanych zbiorów danych szybciej, łatwiej i przy niższych kosztach.

Trifacta sprostała wyzwaniom standaryzacji danych za pomocą danych marketshare marketing attribution— Czytaj więcej tutaj.