Data Bersih Adalah Fondasi Keberhasilan Big Data

Big Data adalah Grail analitik saat ini. Dengan itu, organisasi dapat memperoleh analitik prediktif dan analitik perilaku pengguna, dan menemukan pola, tren, dan asosiasi yang sebelumnya tidak dapat dikumpulkan. Big Data mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih baik, yang mengarah pada efisiensi operasional yang ditingkatkan, risiko yang diminimalkan, dan penghematan biaya garis laba. Namun Big Data dapat sulit untuk dicapai. Banyak pekerjaan harus dilakukan sebelum organisasi dapat merealisasikan manfaat Big Data. Sebelum Anda bisa mendapatkan Big Data, Anda membutuhkan data bersih.
Masalah seperti data duplikat, angka yang salah, karakter yang hilang, bidang data yang hilang, data yang terkait dengan aset yang tidak lagi dalam layanan, dan banyak angka yang terkait dengan satu aset dapat merusak data, membuatnya tidak konsisten dan tidak akurat. Pembersihan data, rekonsiliasi, dan Manajemen Data Master (MDM) adalah kritis untuk mencapai data bersih, tetapi dapat dianggap sebagai upaya yang memakan waktu dan mahal dengan hasil jangka pendek yang sedikit.
Tinjau Data Anda
Bagaimana organisasi memulai mengumpulkan dan membersihkan data di jalan menuju Big Data? Dalam sebuah artikel tentang data bersih, Patrick Gray, seorang ahli teknologi terkemuka dan konsultan, menyarankan untuk, “Mulai dengan masalah yang Anda harapkan Big Data selesaikan, manfaat dari mendapatkan respons cepat dan refinemen yang khas dari Big Data, lalu bandingkan biaya melakukan pembersihan berulang kali dengan mengambil keputusan dan melakukannya dengan benar sejak kali pertama.”
Seperti yang diusulkan Gray, langkah pertama adalah mengidentifikasi data apa yang Anda miliki dan apa yang Anda butuhkan untuk mencapai tujuan Big Data Anda. Ini termasuk aktivitas MDM seperti rekonsiliasi data atau audit lengkap inventori. Biasanya melibatkan pemeriksaan catatan saat ini dalam database dan mengonfirmasi informasi yang tersimpan di database legacy adalah benar.
Ini mungkin merupakan proses yang panjang, tetapi yang akan memberikan manfaat pada akhirnya. Namun jangan menggigit lebih banyak dari yang dapat Anda tengkuri. Gray menyatakan bahwa, “beberapa sukses awal yang kecil jauh lebih baik daripada terjebak dalam rumitnya mencoba menyelesaikan semua masalah data Anda sekaligus dan tidak pernah memberikan nilai apa pun.”
Menjaga Data Tetap Bersih
Setelah data legacy Anda bersih, bagaimana Anda memastikan tetap bersih, dan bahwa data baru bersih di masa depan? Lagi, ini kembali pada pemahaman tujuan keseluruhan Anda untuk analitik Big Data.
Sederhanakan Data
Pastikan data yang Anda kumpulkan adalah apa yang Anda butuhkan untuk analisis dan Anda tidak menangkap data yang tidak relevan berdasarkan praktik masa lalu. Ini bisa berarti menyederhanakan data yang Anda kumpulkan, seperti menghapus bidang yang tidak perlu. Lebih banyak tidak selalu lebih baik. Menambahkan bidang dan fungsi ke dalam perangkat lunak dapat mengurangi analisis yang tepat waktu yang Anda inginkan.
Kembangkan Kebijakan Pengumpulan Data
Dari data apa yang akan dikumpulkan hingga metode yang tepat untuk mengumpulkan data, konsistensi adalah kunci untuk kualitas data. Setuju bidang data MDM yang paling penting untuk analisis data Anda. Ini termasuk nomor bagian, nomor model, nomor seri, dll. Lalu gunakan alat atau metode yang konsisten untuk mengumpulkan data tersebut. Sistem pengambilan data otomatis, seperti label kode batang dan pemindai, adalah metode paling andal untuk menangkap data. Metode ini sedikit memberi ruang untuk kesalahan seperti pengumpulan data manual di mana mudah untuk melewatkan bidang atau menukar angka.
Identifikasi Kesalahan
Meninjau data memungkinkan Anda untuk mengidentifikasi kesalahan umum atau menentukan area di mana kesalahan biasanya terjadi. Selesaikan dan koreksi semua kesalahan data sebelum dimasukkan ke dalam sistem dan kembangkan kebijakan serta praktik terbaik Anda sendiri untuk memastikan kesalahan tidak terus berlanjut.
Sementara banyak organisasi telah meloloskan diri dengan data yang acak, tidak lengkap, atau tidak benar di masa lalu, dorongan menuju Big Data menyoroti prasyarat untuk data bersih terlebih dahulu. Jika organisasi Anda beralih menuju kebutuhan untuk analisis data instan, data bersih adalah langkah awal dasar. Untuk bantuan mendapatkan atau memelihara data bersih, hubungi Camcode.