5 советов по управлению данными, которые помогут вам улучшить работу с аналитикой

Синди Тернер, редактор SAS Insights

У любой компании есть важные данные, которые могут находиться внутри организации или вне её контура. Мы дадим вам несколько советов по управлению данными, чтобы вы могли получить доступ ко всем данным и более внимательно их изучить. Эти советы подскажут инсайт, который может открыть бизнесу совершенно новый рынок или увеличить прибыль, превзойдя все ожидания.

Но все ли данные имеют отношение к вашему бизнесу? Можете ли вы получить к ним доступ, когда захотите? Вы уверены, что они точные, актуальные, чистые и полные? Вы можете легко собрать все данные, независимо от того, в каком они формате или как часто они меняются?

Большой вопрос: готовы ли ваши данные поддержать бизнес-аналитику? Часто игнорируемая истина заключается в том, что прежде чем вы сможете делать действительно интересные вещи с помощью аналитики, сначала вы должны уметь «делать» данные. То есть, управлять ими.

Скачайте документ о передовых методах управления данными

Передовая практика по управлению данными улучшает аналитику

Конечно, многие компании провели аналитику на данных, которые на самом деле не были подготовлены для аналитики. Их данные могли быть неполными - возможно, инфраструктура компании не могла приспособиться к какому-то новому формату данных, например, к неструктурированным данным из текстовых сообщений. Или, может быть, они работали с дубликатами данных, поврежденными или устаревшими данными.

До тех пор, пока эти компании не найдут лучший способ управления данными, результаты их аналитики будут далеко не оптимальными. Так насколько сложно управлять нефильтрованными данными и готовить их к аналитике? Спросите дата-сайентиста. Большинство из них тратят от 50 до 80% времени, заданного на разработку моделей, только на подготовку данных.

5 советов по управлению данными для их подготовки к аналитике

  • Упростить доступ к традиционным и поступающим данным. Чем больше данных, тем лучше прогнозы, поэтому чем больше, тем лучше, когда речь заходит о том, сколько данных могут получить ваши бизнес-аналитики и дата-сайентисты. Имея доступ к большему количеству данных, получается быстрее определить, какие данные лучше всего предсказывают результат. SAS помогает в данном случае, предлагая множество собственных возможностей доступа к данным, которые облегчают работу с различными данными из постоянно растущих источников, форматов и структур.
  • Укрепить арсенал дата-сайениста с помощью углубленных аналитических методов. SAS предоставляет сложные возможности статистического анализа в потоке ETL. Например, частотный анализ помогает выявить резко отклоняющиеся и пропущенные значения, которые могут искажать другие показатели, такие как mean, average и median. Сводная статистика помогает аналитикам понять распределение и дисперсию, потому что данные не всегда распределяются нормально, как предполагают многие статистические методы. Корреляция показывает, какие переменные или комбинация переменных будут наиболее полезными на основе силы прогнозирующих возможностей - в свете того, какие переменные могут влиять друг на друга и в какой степени.
  • Очистить данные, чтобы улучшить качество в существующих процессах. До 40% всех стратегических процессов терпят неудачу из-за плохих данных. Благодаря платформе качества данных, разработанной на основе передовых методов управления данными, вы можете включить очистку данных прямо в процесс интеграции данных. Передача обработки в базу данных повышает производительность. Платформа также удаляет недопустимые данные на основе используемого вами аналитического метода и обогащает данные с помощью биннинга (группировки данных, которые изначально были с меньшими интервалами).
  • Сформировать данные, используя гибкие методы манипуляции. Подготовка данных для аналитики требует объединения, преобразования, денормализации и иногда агрегирования ваших исходных данных из нескольких таблиц в одну очень широкую таблицу, часто называемую аналитической базовой таблицей (ABT). SAS упрощает преобразование данных благодаря интуитивно понятным графическим интерфейсам для преобразований. Кроме того, SAS позволяет использовать другие реформированные преобразования, такие как частотный анализ, добавление данных, разбиение и объединение данных, а также различные методы суммирования.
  • Поделиться метаданными через домены аналитики и управления данными. Общий слой метаданных позволяет последовательно повторять процессы подготовки данных. Он способствует сотрудничеству, предоставляет информацию о происхождении процесса подготовки данных и облегчает развертывание моделей. Вы заметите более высокую производительность, более точные модели, более быстрое время цикла, большую гибкость и проверяемые, прозрачные данные.

Данные: основа для принятия решений

Аналитика может быть одной из самых горячих ИТ-тем в наши дни. Но, когда вы мечтаете об аналитической магии , помните: в основе аналитики лежат данные. Не стоит недооценивать важность их подготовки.

 

 

Получите больше информации

A La Une du Support

Хотите больше инсайтов от SAS? Подпишитесь на нашу рассылку. Или заходите чаще на сайт, чтобы получать больше информации на темы, которые вас интересуют, включая аналитику , большие данные , управление данными , маркетинг , риск и мошенничество .

Как доверие обеспечивает результаты в данных, аналитике и ИИ
Эта инфографика описывает наиболее важные результаты опроса от MIT SMR Connections. У 2 400 бизнес-менеджеров и руководителей узнали, как развивается их работа с данными и аналитикой.

Back to Top