何为数据剖析?

您数据的价值取决于您对其剖析的程度。如今,只有大约 3% 的数据被认为符合质量标准,这意味管理欠佳的数据正让企业蒙受数百万美元的损失,并造成大量时间、资金和未开发资源的浪费。数据剖析可以帮助您整理和分析数据,从而充分发挥数据的价值,为您带来明显的市场竞争优势。本文中,我们将探讨数据剖析流程,并介绍下该流程如何帮助您将原始数据转化为有用的信息和可执行的洞察。

何为数据剖析?

数据剖析是指对数据进行检查、分析并创建有用的摘要。该流程可以产生一个高级别的数据概览,帮助您发现数据质量问题、风险和总体趋势。数据剖析还可以为公司提供可有效利用的关键数据洞察。

更具体地说,数据剖析可以详细审查数据,以确定其合法性和质量。它通过分析算法检测数据集特征,例如平均值、最小值、最大值、百分位和频率,从而对数据进行详尽无遗的检查,然后,利用该信息揭示这些因素与企业的标准和目标的符合程度。

Ready For More? Download 何为数据剖析? User Guide now.

View Now

数据剖析可以消除客户数据库中常见的成本高昂的错误。这些错误包括值缺失、值不应包含在内、值频率异常高或低、值不符合预期模式,以及值超出正常范围。

数据剖析的优势

数据质量问题每年给美国企业造成的成本损失超过 3 万亿美元。对于许多公司而言,这意味着数百万美元的浪费、战略重估以及声誉受损。那么数据质量问题是如何产生的呢?

通常而言,罪魁祸首是疏忽。公司忙于收集数据和管理运营,而忽视数据的有效性和质量。而这可能意味着效率降低、销售机会擦肩而过以及错失改善盈利状况的良机。这便是为何需要用到数据剖析应用程序。

数据剖析应用程序的使用可实现数据的持续分析、清洗和更新,让您通过笔记本电脑即可获得关键洞察。数据剖析具体还可提供以下优势:

  • 提高数据质量和可信度:分析完数据后,数据剖析应用程序可以帮助消除重复或异常。它可以确定影响企业决策的有用信息,识别企业系统中存在的质量问题,还能帮助作出有关未来健康境况的确定性结论。
  • 预测性决策:经剖析的信息可用于防范各种小错误和大问题,还可以揭示新情况可能造成的后果。数据剖析能够帮助形成一个关于公司境况的准确视图,推动作出更为明智的决策。
  • 主动危机管理:数据剖析通常可以在问题出现之前,帮助快速识别和解决问题。
  • 有组织的排序:大多数数据库要与各种各样的数据集交互,其中包括博客、社交媒体以及其他大数据集市。剖析可以将数据追根溯源,确保进行适当加密,保证安全性。数据分析器随后对这些不同的数据库、源应用程序或表进行分析,并确保数据符合标准统计指标和特定业务规则。

理解可用数据、缺失数据和所需数据之间的关系可帮助企业制定未来战略,并确定长期目标。而采用数据剖析应用则可以精简这些工作。

 

Ready For More? Download 何为数据剖析? User Guide now.

View Now

数据剖析技术

一般而言,数据剖析应用程序通过整理和收集与数据库相关的信息对其进行分析。但数据剖析还有三个特别的组件:

  • 结构发现:结构发现(或分析)可帮助确定您的数据是否一致且格式正确。它采用基本的统计方法来提供有关数据有效性的信息。
  • 内容发现:内容发现聚焦于数据质量。数据需要及时有效地进行格式化和标准化,并与现有数据适当集成。例如,如果街道地址格式不正确,则意味着可能无法联系上特定客户,或者将货物送错地方。
  • 关系发现:关系发现可识别不同数据集之间的关联。

数据剖析实践

如今随着可用数据量越来越庞大,企业有时会被他们收集的所有信息淹没。由此带来的结果是,他们无法充分发挥数据的优势,致使数据价值和有用性不断缩减。数据剖析可以对大数据进行整理和管理,释放其全部潜能并提供可靠的洞察。而 Talend 正致力于帮助企业开展数据剖析。

 

Domino’s 数据雪崩

Domino’s 拥有接近 14,000 家门店,到 2015 年已然是全球最大的披萨公司。然而,这家公司推出其 AnyWare 订购系统后,突然面临一场数据雪崩。用户如今可以通过几乎任何类型的设备或应用程序下订单,包括智能手表、TV、车载娱乐系统和社交媒体平台。

这意味着,数据从四面八方源源不断涌入 Domino’s。通过实时可靠的数据剖析,Domino’s 现在可以收集和分析来自公司所有销售网点系统的数据,以精简分析并提高数据质量。由此一来,Domino’s 加深了对其客户群的了解,改善了欺诈检测流程,提升了运营效率并增加了销售额。

数据质量造就客户忠诚度

Office Depot 将线上推广与持续的线下战略合二为一。数据集成非常关键,需要整合来自三个渠道的信息:线下目录、线上网站和客户呼叫中心。

此外,Office Depot 还采用数据剖析在数据进入公司的数据湖之前,对数据执行检查和质量管控。通过集成线上和线下数据,他们得以获得一个完整的 360 度客户视图,并为全公司的后台职能部门提供高质量的数据。

数据湖与云端数据剖析

随着越来越多的公司在云端存储大量数据,高效数据剖析变得比以往任何时候都要重要。基于云的数据湖让公司能够存储 PB 级的数据,而物联网正通过从不停变化的各种来源(包括我们的家庭、我们携带的设备以及我们使用的技术)收集海量的信息,不断扩大我们的数据容量。

要在日益由源生云大数据能力驱动的现代市场上保持竞争力意味着需要为充分利用所有这些数据做足准备。在管理数据存储方面,从确保符合合规标准,到打造以优质客户服务著称的品牌,数据剖析可谓成败之关键。

 

Ready For More? Download 何为数据剖析? User Guide now.

View Now

预备,剖析!

Talend Data Quality 平台提供一套开源剖析工具集,可帮助简化提取、加载和转换工作,以便更好地管理数量庞大且多样化的数据集。

Data Quality 易于学习和使用,提供许多便于获取的优质用户文档、按需教程和网络研讨会,并具有一个大型活跃的 Talend 用户社区

借助 Talend Data Preparation,数据工程师可以将数据发现委托给能够轻松开展数据发现等基本剖析工作的业务用户。然后他们便可以确定数据错误,并请求 IT 解决 Talend Data Quality 平台中发现的问题。

Talend Data Quality 还包含一个数据评估工具,可以增进客户关系、提高供应链效率、优化合规工作并改善公司决策。其他特性

  • 利用内置数据连接器,可轻松访问同一图形控制台各种各样的数据库、文件类型和应用程序。
  • 使用数据资源管理器向下钻取各个数据源,以查看特定记录。
  • 分析统计数据剖析,从简单的按类别记录计数到特定的文本或数值字段,再到基于语音和声音的高级索引。
  • 向数据应用自定义业务规则,以便识别超越特定阈值的记录,或者在定义范围之内或之外的记录。
  • 识别不符合指定内部标准(例如 SKU 或零件编号表)或外部参考标准(例如电子邮件格式或国际邮政编码)的数据。

无论您是在开展新的数据项目,还是想改善既有数据库的功能,Talend 的 Data Quality 工具都可帮助您轻松掌控数据。欢迎免费试用 Data Quality,或者探索 Talend Open Studio for Data Quality 了解数据剖析可以为您带来哪些益处。

| Last Updated: January 23rd, 2019

Most Downloaded Resources

Browse our most popular resources - You can never just have one.