
數(shù)據(jù)準備是大數(shù)據(jù)分析的無名英雄 _數(shù)據(jù)分析師
隨著企業(yè)花越來越多的時間來分析數(shù)據(jù),清理和準備數(shù)據(jù)的解決方案將會變得更有價值
現(xiàn)在大數(shù)據(jù)[注]是熱門話題,你在任何地方與任何人交談很難不提到大數(shù)據(jù)。事實上,大數(shù)據(jù)的術語有點被過度使用,它對不同的人意味著不同的東西,但所有這些定義都有一個共同點,那就是數(shù)據(jù)!
上面我們說大數(shù)據(jù)依賴于商業(yè)智能數(shù)據(jù),這似乎很明顯,但大數(shù)據(jù)分析的成功需要的不僅僅是原始數(shù)據(jù),還需要好的高質量數(shù)據(jù)。所以,更準確的說法應該是,大數(shù)據(jù)的成功需要準備好的數(shù)據(jù)。對于分析,有句古老的格言,“進來是垃圾,出去也是垃圾”,這意味著如果你把大量參差不齊的數(shù)據(jù)放到分析解決方案,你將會得到不好的結果。
數(shù)據(jù)的清理和準備歷來都是漫長的艱巨的耗時的過程。當筆者還在Yankee Group公司時,他們遷移CRM系統(tǒng),在遷移工作之前,該公司花了一年時間來清理現(xiàn)有系統(tǒng)中的記錄數(shù)據(jù),以確保不會遷移不好的數(shù)據(jù)。雖然他們做了這么多工作,仍然有很多不良信息被遷移過去。
最近,筆者看到一家被稱為Paxata的公司,該公司提供的解決方案可以進行所謂的“自助服務自適應數(shù)據(jù)準備”。在分析或運營報告工作之前,該技術可以整合、清理和形成數(shù)據(jù)。市面上很多現(xiàn)有的商業(yè)智能產(chǎn)品聲稱可以簡化分析過程,但事實是,大多數(shù)數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)分析師花費大量時間來為分析準備數(shù)據(jù)。鑒于此,筆者認為,大多數(shù)企業(yè)寧愿聘請高薪人才找出數(shù)據(jù)的含義(+微信關注網(wǎng)絡世界),而不是清理數(shù)據(jù)。
Paxata提供數(shù)據(jù)整個生命周期的準備,包括探索、清理、更換、形成和發(fā)布數(shù)據(jù)以進行分析。該產(chǎn)品還允許不同的數(shù)據(jù)團隊共享相同的數(shù)據(jù)集,讓不同的團隊可以同時編輯和訪問多個設備的信息。該產(chǎn)品還是一個管理解決方案,它會追蹤項目內的每個步驟,并有完全的重放功能來審查已經(jīng)完成的更改。
Paxata的用戶可以提高對大型數(shù)據(jù)集的分析生產(chǎn)率,同時最小化數(shù)據(jù)蔓延的危險。該數(shù)據(jù)分析軟件既可作為云服務—確保數(shù)據(jù)準備的靈活性,也可以作為內部部署的解決方案,它可以整合到Hadoop以更快獲取價值。
正如上文所述,大數(shù)據(jù)分析現(xiàn)在是一個熱門話題,但企業(yè)和IT領導者需要明白,分析糟糕的數(shù)據(jù)意味著糟糕的分析結果,可能會造成錯誤的商業(yè)決策。正因為如此,筆者希望看到數(shù)據(jù)準備技術會開始像大數(shù)據(jù)一樣熱門。
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