Het voorbereiden van gegevens hoeft niet omslachtig of tijdrovend te zijn

Het voorbereiden van gegevens hoeft niet omslachtig of tijdrovend te zijn

Klik voor meer informatie over auteur Kartik Patel.

Gegevens zijn de drijvende kracht achter beslissingen en in de huidige competitieve zakelijke omgeving zijn op feiten gebaseerde beslissingen die worden genomen door middel van geavanceerde analyses verplicht. Deze datagestuurde beslissingen zorgen ervoor dat een bedrijf geen misstap maakt of moet gissen naar prognoses, plannen en de hoofdoorzaak van problemen.

Maar met zoveel gegevens in de gemiddelde onderneming, kan het moeilijk zijn om gegevens uit alle beschikbare bronnen te integreren en voor te bereiden, zodat gegevensanalisten en zakelijke gebruikers gegevens nauwkeurig kunnen analyseren en weloverwogen beslissingen kunnen nemen.

Datameren en informatieoceanen kunnen intimiderend en overweldigend zijn. Wat heb je aan al die gegevens als je de naald in de hooiberg niet kunt vinden? Omdat organisaties moeite hebben om voldoende middelen, IT-personeel en datawetenschappers te bieden om data op te schonen, te scrubben en voor te bereiden, eisen zakelijke gebruikers en managementteams datademocratisering en het soort toegang tot data dat nodig is om de organisatie snel vooruit te helpen. met vertrouwen.

Geen enkele onderneming heeft onbeperkte middelen of een onbeperkt budget om personeel in te huren dat klaar staat om alles te beantwoorden data voorbereiding en geavanceerde analytische verzoeken.

Het is dus essentieel dat het bedrijf een oplossing vindt die kosteneffectief is en die zakelijke gebruikers gemakkelijk kunnen leren en gebruiken om uit te voeren verbeterde analyses, geassisteerde voorspellende modellen, slimme datavisualisatie, en self-service data voorbereiding zonder tijd te verliezen en te wachten op een bekwame professional om te helpen.

Gartner voorspelt dat data- en analyseorganisaties die flexibele, beheerde interne en externe datasets leveren voor een reeks contentauteurs, twee keer zoveel zakelijke voordelen zullen behalen als organisaties die dat niet doen.

Met verbeterde gegevensvoorbereiding functies kunnen zakelijke gebruikers met gemiddelde vaardigheden gegevens voorbereiden en gegevens transformeren, vormgeven, verkleinen, combineren, verkennen, opschonen, bemonsteren en aggregeren zonder de noodzaak van SQL-vaardigheden, ETL of andere programmeertalen.

In plaats van complexe tools voor gegevensextractie, transformatie en laden (ETL) te gebruiken, bieden oplossingen die ETL voor zakelijke gebruikers hen in staat stellen om gegevens voor analyse voor te bereiden en snel gegevens naar het analysesysteem te verplaatsen.

Met deze geavanceerde, intuïtieve tools kunnen zakelijke gebruikers gegevens verzamelen en voorbereiden voor gebruik in analyses om hypothesen te testen, gegevens te visualiseren en rapporten te maken en te delen met andere gebruikers. Machine learning biedt richtlijnen voor het bepalen van de beste technieken en de best passende transformaties voor de gegevens die zakelijke gebruikers willen analyseren, waardoor een beter begrip van gegevens mogelijk is.

Deze aanpak is de meest kosteneffectieve, productieve manier om gegevens te verzamelen en voor te bereiden voor geavanceerde analyses zonder tijd of middelen te verspillen. Elke analyse is uniek en elke dataset vereist een iets andere aanpak. Als het bedrijf gemakkelijk te gebruiken tools kan bieden, kunnen zakelijke gebruikers, datawetenschappers, IT en managers het soort analyse uitvoeren dat voordelen oplevert en zelfverzekerde beslissingen en productieve gebruikers mogelijk maakt.