Гармонизация данных: основа унифицированных наборов данных
Стивен Рид Опубликовано 22 февраля 2024 г. 0 комментариев
Данные могут стать движущей силой бизнеса в будущем, но только если организации смогут все это осмыслить. Гармонизация данных помогает компаниям
совершенствовать и унифицировать разнообразные наборы
данных, прокладывая путь к более четкому пониманию, машинному обучению, качеству данных и более разумному принятию решений на основе данных.
В сегодняшней динамичной рабочей среде компании сталкиваются с огромным объемом как структурированных, так и неструктурированных данных, поступающих из различных источников. В то время как структурированные данные, находящиеся вВы можете продавать нам свои продукты и услуги через нашу контактную форму выше, мы свяжемся с вами в ближайшее время:>: КУПИТЕ БАЗЫ ДАННЫХ B2B ПО ДЕШЕВОЙ ЦЕНЕ У НАС И ИСПОЛЬЗУЙТЕ 100% проверенные + качественные данные несколькими способами, просто для поиска деловых конт Зарубежные данные актов …. Перечислите свои продукты Ничего. И с этим, номер телефона Alamo 24*7, если поддержка наших публичных клиентов Не имеет значения. все, что сейчас Звонки будут также для ваших бизнес-кейсов в нашей библиотеке Reflection Phone number79, используемой ими для построения вашего бизнеса. Наши данные создаются в человеческом процессе, что означает 100% точность этой библиотеки телефонных номеров. Здесь у вас будет качественная библиотека телефонных номеров.
Yоторая останется и прослужит долгосрочную эффективность. базах данных и электронных таблицах, предлагают четкие форматы и организацию, неструктурированные данные из таких источников, как электронная почта, социальные сети и документы, представляют собой массу ценной, но часто неиспользованной.
Tнформации. Эта информация часто фрагментирована — рассеяна по всему предприятию в различных форматах и типах. Среди этого богатства информации кроется проблема и возможность для бизнеса: как объединить эти разрозненные наборы данных в единое и осмысленное целое?
Гармонизация данных — это процесс определения общего
языка для ваших данных из разных источников, форматов и структур для создания целостного представления всей корпоративной информации — независимо от ее местоположения или типа. Этот общий язык может использоваться предприятиями для принятия более разумных решений. Речь идет не только о смешивании информации; речь идет об уточнении, очистке и согласовании элементов данных в единой унифицированной схеме.
Гармонизация данных имеет решающее значение при
работе с несколькими источниками данных, устаревшими системами или разнообразными наборами данных — все это влияет на всю организацию. Гармонизация данных помогает связывать данные между бизнес-процессами, выявлять конфиденциальную информацию и раскрывать ваши самые ценные активы.
Согласно недавнему исследованию Business Insider (2023), 69% финансовых директоров считают наличие единого источника достоверной информации для корпоративных данных критически важным для управления предприятием.
Организации, достигающие 360-градусного представления с помощью гармонизации данных
Благодаря гармонизации данных компании могут направлять данные из разных источников в более целостное, стандартизированное и всеобъемлющее представление по всей организации. С помощью Progress Semaphore компании могут создавать более унифицированное представление своих данных, сохраняя их в своих системах записей и применяя теги метаданных для улучшения понимания этих данных.
Как работает гармонизация данных?
Гармонизация данных является важнейшей частью оптимизации управления информацией о данных. Процесс гармонизации данных будет отличаться от организации к организации в зависимости от разнообразия и объемов данных, конкретного контекста и бизнес-приоритетов.
Иллюстрация, где определение метаданных указывает на гармонизацию данных, которая указывает на интеграцию и развертывание
Определите свои метаданные
Первый шаг в гармонизации данных — это определение ваших метаданных. Некоторые организации спотыкаются, предполагая, что у них должна быть одна модель метаданных. Это не так. На самом деле, у вас, вероятно, будет несколько. Например, вы можете захотеть использовать отраслевые модели метаданных и включить их в свой собственный бизнес-словарь. В вашей компании может быть несколько моделей, но крайне важно, чтобы вы понимали связи между ними.
Гармонизация
Теперь, когда вы создали «общий язык», правильно определив свои метаданные, вы можете классифицировать, автоматически помечать тегами, обогащать и извлекать свои данные независимо от источника или типа. Объединяйте данные из разных источников — различных форматов файлов и соглашений об именовании — и преобразуйте их в связный набор данных.
3. Интеграция, развертывание и визуализация
Независимо от того, используете ли вы Power BI, Tableau или простую сводную таблицу в электронной таблице, вам нужно будет подключить свои данные к инструментам бизнес-аналитики. Универсального подхода к этому шагу не существует, но вам следует выбрать Раскройте весь потенциал ваших данных с помощью Semaphore 5.8 инструменты гармонизации данных с надежным API, чтобы вы могли установить необходимые связи с вашими наборами инструментов. Это поможет вам получить истинное 360-градусное представление ваших данных.
Зачем нам нужна гармонизация данных?
Переход к экономике бизнеса, ориентированной на данные, увеличил темпы сбора данных и необходимость организации этих данных в гармоничное и связное целое. Компании сталкиваются с экспоненциальным ростом скорости ежедневной генерации новых терабайт данных, которая, по данным Statista (2020), к 2025 году превысит 181 ZB. Данные, необходимые для принятия agent email list важных бизнес-решений, могут иметь разные формы и форматы. Они могут быть получены в результате исследования клиентов, маркетинговых исследований или из различных отделов организации.
Неструктурированные данные являются одним из самых
ценных ресурсов в организации, и темпы их роста ошеломляют. Однако компании в основном полагаются на свои структурированные данные и используют их для принятия бизнес-решений. Реальность такова, что обычно структурировано только 20% данных организации, что может привести к плохим бизнес-решениям, поскольку организации часто игнорируют остальные 80% своих данных, которые неструктурированы. Это может
