Anda Tidak Dapat Memiliki Data Besar Tanpa Data Bersih
Big Data adalah cawan suci analitik saat ini. Dengannya, organisasi dapat memperoleh analitik prediktif dan analitik perilaku pengguna, serta menemukan pola, tren, dan asosiasi yang dulunya mustahil untuk dikumpulkan. Big Data mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih baik, yang mengarah pada peningkatan efisiensi operasional, pengurangan risiko, dan penghematan biaya bottom-line. Tetapi Big Data bisa sulit untuk dicapai. Banyak pekerjaan yang harus dilakukan sebelum organisasi dapat menyadari manfaat Big Data. Sebelum Anda bisa mendapatkan Big Data, Anda memerlukan data yang bersih.
Masalah seperti data duplikat, nomor yang salah, karakter yang hilang, bidang data yang hilang, data yang terkait dengan aset tidak lagi digunakan, dan beberapa nomor yang terkait dengan satu aset dapat merusak data, sehingga tidak konsisten dan tidak akurat. Pembersihan data, rekonsiliasi, dan Manajemen Data Master (MDM) sangat penting untuk mencapai data yang bersih, tetapi dapat dilihat sebagai upaya yang memakan waktu dan mahal dengan sedikit hasil jangka pendek.
Tinjau Data Anda
Jadi bagaimana organisasi mulai mengumpulkan dan membersihkan data di sepanjang jalan menuju Big Data? Dalam sebuah artikel tentang data bersih, Patrick Gray, pakar dan konsultan teknologi terkemuka, menyarankan, “Mulailah dengan masalah yang Anda harapkan akan dipecahkan oleh Big Data, manfaat dari memperoleh respons cepat dan penyempurnaan karakteristik Big Data, lalu bandingkan biaya berulang kali melakukan pembersihan versus menggigit peluru dan melakukannya dengan benar pertama kali.”
Seperti yang disarankan Gray, langkah pertama adalah mengidentifikasi data apa yang Anda miliki dan apa yang Anda butuhkan untuk mencapai sasaran Big Data Anda. Ini termasuk kegiatan MDM seperti rekonsiliasi data atau audit lengkap inventaris. Ini biasanya melibatkan pemeriksaan catatan saat ini dalam database dan mengonfirmasi informasi yang disimpan dalam database lama adalah benar.
Ini mungkin merupakan proses yang panjang, tetapi pada akhirnya akan menuai manfaat. Tapi jangan menggigit lebih dari yang bisa Anda kunyah. Gray menyatakan bahwa, “beberapa keberhasilan kecil dan awal jauh lebih baik daripada terjebak dalam upaya memecahkan semua masalah data Anda sekaligus dan tidak pernah benar-benar memberikan nilai apa pun.”
Menjaga Data Tetap Bersih
Setelah data lama Anda bersih, bagaimana Anda memastikannya tetap bersih, dan selanjutnya data baru itu bersih? Sekali lagi, ini kembali untuk memahami tujuan keseluruhan Anda untuk analitik Big Data.
Sederhanakan Data
Pastikan data yang Anda kumpulkan adalah yang Anda butuhkan untuk analisis dan Anda tidak mengambil data yang tidak relevan berdasarkan praktik sebelumnya. 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 tepat waktu yang ingin Anda capai.
Kembangkan Kebijakan Pengumpulan Data
Dari data apa yang harus dikumpulkan hingga metode pengumpulan data yang tepat, konsistensi adalah kunci kualitas data. Setujui bidang data MDM yang paling penting untuk analisis data Anda. Ini termasuk nomor bagian, nomor model, nomor seri, dll. Kemudian gunakan alat atau metode yang konsisten untuk mengumpulkan data tersebut. Sistem pengambilan data otomatis, seperti label kode batang dan pemindai, adalah metode yang paling dapat diandalkan untuk menangkap data. Metode ini menyisakan sedikit ruang untuk kesalahan seperti pengumpulan data manual di mana mudah untuk melewatkan bidang atau mengubah urutan nomor.
Identifikasi Kesalahan
Meninjau data memungkinkan Anda mengidentifikasi kesalahan umum atau menentukan area di mana kesalahan biasanya terjadi. Selidiki dan perbaiki semua kesalahan data sebelum dimasukkan ke dalam sistem dan kembangkan kebijakan dan praktik terbaik Anda sendiri untuk memastikan kesalahan tidak berlanjut.
Meskipun banyak organisasi telah bertahan dengan data yang berantakan, tidak lengkap, atau salah di masa lalu, dorongan menuju Big Data menyoroti prasyarat untuk data bersih terlebih dahulu. Jika organisasi Anda beralih ke kebutuhan akan analisis data instan, data bersih adalah langkah pertama yang mendasar. Untuk bantuan mendapatkan atau memelihara data yang bersih, hubungi Camcode.
