没有干净的数据就没有大数据
大数据是当今分析的圣杯。借助它，组织可以获得预测分析和用户行为分析，并发现曾经无法收集的模式、趋势和关联。大数据有助于做出更好的决策，从而提高运营效率、降低风险并节省底线成本。但是大数据可能很难获得。在组织意识到大数据的好处之前，必须做很多工作。在获得大数据之前，您需要干净的数据。
重复数据、错误编号、缺失字符、缺失数据字段、与不再使用的资产关联的数据以及与一项资产关联的多个数字等问题可能会损坏数据，使其不一致和不准确。数据清理、协调和主数据管理 (MDM) 对于获得干净的数据至关重要，但可能会被视为耗时且成本高昂且短期内收效甚微的工作。
查看您的数据
那么组织如何开始沿着大数据的路径收集和清理数据？在一篇关于清洁数据的文章中，领先的技术专家和顾问 Patrick Gray 建议：“从您期望大数据解决的问题、获得大数据快速响应和改进特性的好处开始，然后比较重复执行清理而不是硬着头皮第一次就做好的成本。”
正如 Gray 所建议的，第一步是确定您拥有哪些数据以及实现大数据目标所需的数据。这包括 MDM 活动，例如数据协调或完整的库存审计。它通常涉及检查数据库中的当前记录并确认遗留数据库中保存的信息是正确的。
这可能是一个漫长的过程，但最终会获得好处。但不要咬得比你能咀嚼的多。 Gray 指出，“一些早期的、小的成功要比陷入试图一次解决所有数据问题而从未真正提供任何价值的杂草要好得多。”
保持数据清洁
一旦您的旧数据是干净的，您如何确保它保持干净，并且新数据在未来是干净的？再次，它可以追溯到了解您对大数据分析的总体目标。
简化数据
确保您收集的数据是分析所需的数据，并且您没有根据过去的做法捕获不相关的数据。这可能意味着简化您收集的数据，例如删除不必要的字段。更多并不总是更好。将字段和功能添加到软件中可能会减少您希望实现的及时分析。
制定数据收集策略
从收集什么数据到收集数据的正确方法，一致性是数据质量的关键。同意对您的数据分析最重要的 MDM 数据字段。这包括零件号、型号、序列号等。然后使用一致的工具或方法来收集这些数据。自动数据采集系统，如条形码标签和扫描仪，是采集数据的最可靠方法。这些方法几乎没有出错的余地，例如手动数据收集很容易遗漏字段或转置数字。
识别错误
查看数据可让您识别常见错误或查明通常发生错误的区域。在将所有数据错误输入系统之前对其进行调查和更正，并制定您自己的政策和最佳实践，以确保错误不会继续发生。
虽然过去许多组织都遇到过杂乱、不完整或不正确的数据，但大数据的推动首先突出了清洁数据的先决条件。如果您的组织正在转向对即时数据分析的需求，那么清洁数据是基本的第一步。如需获取或维护干净数据的帮助，请联系 Camcode。
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