Datastandardisering: nyckeln till Skalningsanalys i en Digital, Social värld

för att göra data användbara för samarbetsstudier, modellering och storskalig analys är datastandardisering en nödvändig process. Standardisering av data-som att matcha termerna ”Ave vs. Avenue vs. Ave.”till” Ave.”- ökar hastigheten med vilken dataanalytiker kan arbeta.

behovet av datastandardisering har ökat exponentiellt när datakällor blir mer och mer olika, oavsett sektor, industri eller affärssyfte. Och att slutföra processen med datastandardisering i skala betyder ofta skillnaden mellan framgång eller misslyckande för ett företag idag.

Vad är standardiserad Data?

vad är standardiserad data? För att förstå hur standardiserad data är nyckeln till skalningsanalys är det viktigt att förstå hur det fungerar. Standardisering av data fokuserar på att omvandla rådata till användbar information innan den analyseras. Rådata kan innehålla variationer i poster som är avsedda att vara desamma som senare kan påverka dataanalys. Som en del av data prep, de data som behöver standardiseras kommer att ändras för att vara konsekvent i alla poster. När informationen i datauppsättningen är konsekvent och standardiserad blir det betydligt lättare att analysera och använda. Nyckeln är att hitta en lösning för att snabbt standardisera data.

utmaningar med standardisering av Data

standardisering av data är ett viktigt steg i databeredningen, men det kan vara ett tidskrävande och tömningssteg. Det kan ta analytiker för mycket tid att kamma igenom varje datainmatning för att hitta variationer som måste standardiseras. Med hjälp av exemplet tidigare skulle en analytiker behöva hitta ett antal variationer av ”avenue” i datasetet. Men om det finns tusentals dataposter kan det ta för mycket tid och sakta ner förberedelseprocessen. Dessutom kämpar vissa organisationer för att ha resurser att ägna sig åt processen att standardisera data. Dessa organisationer kanske inte har data PrEP Experter de behöver eller resurser för att ha råd att spendera många timmar standardisera en dataset.

Trifactas data wrangler har utformats för att övervinna dessa utmaningar och bidra till att standardisera data och hela data prep processen enklare och effektivare för personer med teknisk bakgrund och människor utan. Med hjälp av detta verktyg har företag kunnat standardisera data effektivt och med högre kvalitet. Här är två exempel på företag som använde Trifacta för att förbättra processen att standardisera data och hur dessa verktyg och metoder gynnade företaget.

standardisering av marknadsföringsdata: Origami Logic stöder fler kunder, snabbare, med bättre datakvalitet

Origami Logic är ledande inom marknadsföringsanalys som hjälper kunder att behärska sin marknadsföringsprestanda genom att låta dem se vad som fungerar och vad som inte är, så att de kan optimera sina ansträngningar.för att göra detta kombinerar och standardiserar Origami Logic olika typer av marknadsföringsdata—sociala mediedata, klickströmsdata, CRM-data etc.- för integration i sin kundinriktade applikation. Origami logik kom till Trifacta med ett specifikt problem: Manuell databeredning i Excel var tidskrävande, utsatt för mänskliga fel och totalt sett svårare att bedöma när det gäller datakvalitet.

När Origami Logic började skala sin verksamhet hade processen nått en brytpunkt. Det var dags för Trifacta att gå in.genom att utnyttja Trifacta påskyndade Origami Logic datastandardiseringsprocessen, minskade kostsamma tekniska resurser och sparade var som helst från 80 till 100 timmar per vecka. Trifactas visuella och automatiskt genererade histogram gjorde det möjligt för Origami Logic-teamet att snabbt identifiera innehållet i varje fil och bedöma datakvaliteten och leverera en noggrann analys. Slutligen blev omvandlingar av enskilda kunders data automatiserade, vilket minskade fel och i slutändan levererade marknadsföringsanalys till Origami Logics kunder snabbare än någonsin tidigare.

standardisering av Valdata: NationBuilder förbereder mer effektivt olika Väljardata

NationBuilder—en mjukvaruplattform för politiska kandidater att växa sina samhällen—upplevde sina egna datastandardiseringsproblem. För att utföra sitt uppdrag att sänka hindren för ledarskap visste NationBuilder att det måste bygga och behålla sin väljarfil, ett aggregat av hela landets väljarregistreringsdata med sin rösthistoria, mer effektivt.

detta presenterade en distinkt utmaning. Väljardata består av röriga, dåligt formaterade och inkonsekventa dataset från hundratals olika statliga och länskontor. Filerna är mycket stora och ständigt uppdateras, kräver NationBuilder att uppdatera miljontals väljare register regelbundet, snabbt och i stor skala. För att uppnå en konsekvent rikstäckande väljarfil måste NationBuilder skapa komplexa anpassade datatransformationsverktyg och ägna värdefulla tekniska resurser till det ständiga underhållet av dessa bräckliga verktyg.

Trifacta gjorde det möjligt för NationBuilder att dramatiskt minska tiden för omformatering av data genom att göra datastandardiseringsprocessen både enkel och repeterbar. Genom att utnyttja trifacta wrangle-skript uppdaterar NationBuilder enkelt nationella väljardata snabbt när nya data blir tillgängliga.

kunddata transformationsverktyg är också ett minne blott. NationBuilder har utökat sina väljare fil gräl ansträngningar till en bredare och mycket mindre tekniska team, minska kostnaderna och demokratisera sina egna system.

standardisering med Trifacta är allt annat än Standard

Trifactas visuella verktyg och automatiserade processer minskar tid, fel och skalningsproblem som är så vanliga i dagens datastandardiseringspraxis. Detta har gjort det möjligt för Trifactas kunder att stödja sina egna kunders behov av att slakta, strukturera och analysera alltmer olika datamängder snabbare, lättare och till en lägre kostnad.

Trifacta tacklade data standardisering utmaningar med marknadsandel marknadsföring attribution data— läs mer här.