para tornar os dados úteis para o estudo colaborativo, modelagem e análise em larga escala, a padronização de dados é um processo necessário. Padronizando dados-tais como coincidir com os Termos “Ave vs. Avenue vs. Ave.”para” Ave.”- aumenta a velocidade com que os analistas de dados podem trabalhar.a necessidade de padronização de dados cresceu exponencialmente à medida que as fontes de dados se tornam cada vez mais diversas, independentemente do setor, indústria ou finalidade empresarial. E completar o processo de padronização de dados em escala muitas vezes significa a diferença entre sucesso ou fracasso para um negócio hoje.o que são dados padronizados?o que são dados padronizados? Para entender como os dados padronizados são a chave para a análise de escala, é importante entender como eles funcionam. Padronizar Dados foca em transformar dados brutos em informação utilizável antes de ser analisado. Os dados brutos podem conter variações nas entradas que se destinam a ser os mesmos que poderiam posteriormente afetar a análise de dados. Como parte da preparação de dados, os dados que precisam ser padronizados serão alterados para serem consistentes em todas as entradas. Uma vez que a informação no conjunto de dados é consistente e padronizada, será significativamente mais fácil de analisar e usar. A chave é encontrar uma solução para padronizar rapidamente os dados.
desafios com a padronização de dados
padronização de dados é um passo chave na preparação de dados, mas pode ser um passo demorado e drenante. Pode levar os analistas quantidades excessivas de tempo para verificar cada entrada de dados para encontrar variações que precisam ser padronizadas. Usando o exemplo mais cedo, um analista teria de encontrar qualquer número de variações de “avenue” no conjunto de dados. Mas se houver milhares de entradas de dados, isso pode levar muito tempo e atrasar o processo de preparação. Além disso, algumas organizações lutam para ter recursos para se dedicar ao processo de padronização de dados. Essas organizações podem não ter os especialistas de preparação de dados de que precisam ou os recursos para gastar muitas horas padronizando um conjunto de dados. o Wrangler de dados do Trilacta foi projetado para superar esses desafios e ajudar a tornar os dados padronizados e todo o processo de preparação de dados mais fácil e eficiente para pessoas com backgrounds tecnológicos e pessoas sem. Usando esta ferramenta, as empresas têm sido capazes de padronizar os dados de forma eficiente e com maior qualidade. Aqui estão dois exemplos de empresas que usaram o Trifacta para melhorar o processo de padronização de dados e como essas ferramentas e métodos beneficiaram a empresa.normalização dos dados de comercialização: Origami Logic suporta mais clientes, mais rapidamente, com melhor qualidade de dados
Origami Logic é um líder em análise de marketing que ajuda os clientes a dominar seu desempenho de marketing, deixando-os ver o que está funcionando e o que não está, para que eles possam otimizar seus esforços.
para fazer isso, a lógica Origami combina e padroniza vários tipos de dados de marketing—dados de mídia social, dados clickstream, dados CRM, etc.- para integração na sua aplicação voltada para o cliente. A lógica Origami veio a Trifacta com um problema específico: preparação manual de dados no Excel foi demorado, propenso a erro humano, e globalmente mais difícil de avaliar em termos de qualidade de dados.
Como a lógica Origami começou a escalar suas operações, o processo tinha atingido um ponto de ruptura. Era altura do Trifacta intervir.a lógica Origami acelerou o processo de padronização de dados, reduziu recursos de engenharia caros, e salvou em qualquer lugar de 80 a 100 horas por semana. Os histogramas visuais e gerados automaticamente pela Trifacta permitiram que a equipe lógica Origami identificasse rapidamente o conteúdo de cada arquivo e avaliasse a qualidade dos dados, fornecendo uma análise precisa. Finalmente, as transformações dos dados do cliente individual tornaram-se automatizadas, reduzindo erros e, em última análise, entregando análises de marketing aos clientes da Origami Logic mais rápido do que nunca.
normalização dos dados eleitorais: O NationBuilder prepara mais eficientemente diversos dados de eleitores
NationBuilder—uma plataforma de software para candidatos políticos para crescer suas comunidades—experimentou seus próprios problemas de padronização de dados. Para executar em sua missão de reduzir as barreiras à liderança, O Construtor do país sabia que deveria construir e manter seu arquivo eleitoral, um conjunto de dados de registro de eleitores de todo o país com seu histórico de votação, de forma mais eficiente.isto apresentou um desafio distinto. Os dados dos Eleitores são compostos por conjuntos de dados confusos, mal formatados e inconsistentes de centenas de diferentes escritórios do estado e do Condado. Os arquivos são muito grandes e constantemente atualizados, exigindo que o construtor do país refresque milhões de registros de eleitores regularmente, rapidamente e em escala. A fim de alcançar um arquivo eleitoral nacional consistente, o NationBuilder teve que criar ferramentas complexas de transformação de dados personalizados e dedicar recursos de engenharia valiosos para a manutenção constante dessas ferramentas frágeis.
Trifacta permitiu ao construtor nacional reduzir drasticamente o tempo gasto na reformulação de dados, tornando o processo de padronização de dados simples e repetível. Alavancando os scripts de wrangle da Trifacta, o construtor nacional refresque facilmente os dados do eleitor nacional, sempre que novos dados estejam disponíveis.as ferramentas de transformação de dados do Cliente também são uma coisa do passado. O NationBuilder expandiu os seus esforços de disputa de eleitores para uma equipe mais ampla e muito menos técnica, reduzindo as despesas e democratizando os seus próprios sistemas.a padronização com o Trifacta é tudo menos padrão. as ferramentas visuais e processos automatizados do Trifacta reduzem o tempo, erros e questões de escala tão prevalentes nas práticas de padronização de dados de hoje. Isto permitiu que os clientes da Trifacta suportassem as necessidades dos seus próprios clientes para reformular, estruturar e analisar conjuntos de dados cada vez mais díspares de forma mais rápida, fácil e a um custo mais baixo.
Trifacta abordou os desafios de normalização de dados com MarketShare marketing attribution data— read more here.