Big Data – aspekty zarządzania danymi

Big Data – aspekty zarządzania danymi

Autor: Barbara Lisowska

Zgodnie z prognozami firmy Gartner, do 2020 roku aż 80% wszystkich procesów biznesowych opierać się będzie o Big Data. Strategiczne zasoby przedsiębiorstw w postaci dużych ilości zmiennych i różnorodnych informacji, aby były w pełni przydatne, wymagają jednak zastosowania zaawansowanych narzędzi analitycznych

. Nie ma bowiem wątpliwości, że przewagę konkurencyjną dzięki Big Data osiągną tylko te firmy, które będą umiejętnie zarządzać jakością i integracją danych.

Odpowiednia jakość danych

Data Quality, czyli jakość gromadzonych przez firmy danych, to jeden z kluczowych aspektów związanych z data miningiem. Szczególną rolę odgrywają tu zagadnienia takie jak standaryzacja danych behawioralnych i transakcyjnych, która odnosi się do przekształcania danych dostępnych w różnych formatach – tekstów, liczb i zdjęć - do jednego wspólnego formatu z jedną wspólną nazwą. Równie istotna jest deduplikacja rekordów, czyli eliminacja duplikatów z danego zbioru źródeł. Firmy stoją również przed wyzwaniem czyszczenia danych. Proces ten polega na usuwaniu, modyfikowaniu lub uzupełnianiu informacji niepoprawnych lub niekompletnych. Pozwala to na uniknięcie wszelkiego rodzaju zaburzeń w statystykach i błędów na późniejszych etapach zarządzania danymi. Należy pamiętać, że wyłącznie pewne i bezpieczne dane wysokiej jakości skutecznie zmniejszają ryzyko podejmowania błędnych i kosztownych decyzji, związanych na przykład z wdrożeniem nieefektywnej kampanii.

Umiejętna integracja danych

Integralnym elementem w procesie planowania strategicznego w firmach korzystających z Big Data jest również integracja danych. Dzięki zastosowaniu nowoczesnych narzędzi integrujących dane z dowolnych źródeł możliwa jest sprawna ich zamiana w jednolite, łatwo dostępne, usystematyzowane informacje, służące dalszej analizie, tworzeniu użytecznych statystyk i monitorowaniu danych. Integracja danych pomaga też obniżyć prawdopodobieństwo wystąpienia problemów związanych z fragmentaryzacją analiz, pozwalając jednocześnie osiągać lepsze efekty działań analityków przy niższych nakładach ich pracy. Zintegrowane dane mają fundamentalne znaczenie w procesie zrozumienia potrzeb odbiorców i zapewnienia im najlepszej obsługi.

Efektywne działania biznesowe

Choć efektywne przeprowadzenie procesu selekcji i integracji danych jest procesem skomplikowanym, to dostarcza firmom nową wiedzę, trudną lub często niemożliwą do zdobycia tradycyjnymi sposobami. W konsekwencji Big Data daje im możliwość dopasowania oferty do realnych potrzeb klientów, optymalizowania kosztów produkcji czy prognozowania trendów. To z kolei może prowadzić do osiągnięcia przez firmy mierzalnej przewagi konkurencyjnej, na co szansę dostrzega coraz więcej firm z różnych gałęzi rynku.

---

Sprawdź również: integracja danych

Licencjonowane artykuły dostarcza Artelis.pl.