Основы слияния данных: процесс, преимущества и варианты использования

Знаете ли вы, что одни только специалисты по маркетингу используют в среднем 15 различных источников данных собирать информацию о клиентах? Хотя это может показаться удивительным, прогнозы показывают, что в этом году это число увеличится до 18, и это даже не учитывая другие отделы, такие как обслуживание клиентов, продажи, бухгалтерский учет и финансы.

Разнообразие приложений, используемых различными функциями в организации для сбора информации, также затрудняет проверку каждого источника на предмет получения точной информации. Эти различные инструменты имеют тенденцию собирать схожую информацию, что приводит к дублированию. Объединение данных — это решение для борьбы с проблемами дублирования, предоставляющее организациям доступ к полным, точным и согласованным данным.

Что такое слияние данных?

Объединение данных — это процесс объединения двух или более наборов данных в единую базу данных. Он включает в себя добавление новых деталей к существующим данным, добавление случаев и удаление любой дублирующей или неправильной информации, чтобы гарантировать, что имеющиеся данные являются полными, полными и точными.

Однако разные подразделения организации собирают аналогичную информацию, используя разные инструменты и методы.

Рассмотрим компанию, анализирующую данные о клиентах:

• Маркетинговая команда использует опросы, чтобы получить представление о предпочтениях клиентов, болевых точках и мнениях.
• Отдел продаж использует системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) для оценки такой информации, как прошлые покупки, удовлетворенность клиентов и предпочтения.
• Команда поддержки клиентов использует программное обеспечение службы поддержки для создания заявок и ведения подробного учета взаимодействия с клиентами, гарантируя оперативное решение проблем клиентов.

Поскольку эти команды собирают информацию о клиентах, учитывая свои конкретные цели, собираемые данные часто схожи и их необходимо интегрировать, чтобы избежать разрозненности. Данные, хранящиеся отдельно, сопряжены с рядом проблем, таких как:

• Разрозненная информация мешает аналитикам анализировать различные наборы данных для правильной интерпретации данных и принятия правильных решений.
• Данные могут быть противоречивыми, неточными или неполными.
• Дублирующиеся данные могут привести к напрасной трате ресурсов.

Объединение разрозненных данных в централизованный набор данных позволит компании создать комплексный профиль клиента для проведения индивидуальных кампаний и создания контента, который находит отклик у целевой аудитории.

В ответ слияние данных унифицирует наборы данных и создает единственный источник истины, предлагая такие преимущества, как:

• Ресурсоэффективность: Предоставляя доступ к информации в консолидированной структуре, объединение данных ускоряет поиск информации, исключает ручные, повторяющиеся процессы и расширяет возможности поиска. Такая централизация гарантирует, что ресурсы распределяются на стратегические задачи, добавляющие ценность.
• Удобство: Объединив несколько наборов данных в один, пользователям больше не придется собирать воедино информацию из нескольких источников. Удобство хранения соответствующих данных в одном месте упрощает их анализ и извлечение важной информации.
• Улучшенное принятие решений: Объединение данных гарантирует, что доступная информация является полной, точной и последовательной, представляя целостное и всестороннее представление о том, что происходит внутри организации, что способствует принятию обоснованных решений на основе данных.

Когда необходимо объединение данных?

Объединение данных — это метод, который позволяет организациям анализировать данные, хранящиеся в разных местах, электронных таблицах или базах данных. Этот подход имеет решающее значение во многих сценариях. Давайте рассмотрим ключевые из них ниже:

цифровое преобразование

Организации, внедряющие цифровые технологии, должны осознавать важность объединения наборов данных. Используя цифровые технологии, данные, хранящиеся в разрозненных файлах, таких как Excel, CSV и SQL, можно объединить в единый и структурированный формат и хранить в централизованной системе обработки данных и хостинге.

Business Intelligence

Доступ к нужной информации в нужное время имеет важное значение для принятия решений на основе данных. В сегодняшней конкурентной среде предприятия должны обеспечить оптимальное использование ресурсов. По данным Starmind50% сотрудников сообщили, что долгие часы поиска точек данных снижают производительность и общую производительность. Поэтому данные, находящиеся в различных приложениях (CRM, веб-аналитика, информация из социальных сетей), должны быть объединены для получения действенной информации.

Слияния и поглощения (M&A)

Когда компания принимает на себя управление другой компанией или сливается с ней, она должна консолидировать ресурсы, чтобы работать как единое подразделение или организация. Данные — это жизненно важный актив, который необходимо объединять и хранить в одном хранилище для получения полной картины операций объединенной организации.

Сценарии слияний и поглощений представляют новые аспекты, такие как профили клиентов, демографические данные, отношения с поставщиками, данные о сотрудниках и многое другое, которые охватывают практически все аспекты деятельности организации. Таким образом, объединение данных имеет решающее значение для обеспечения бесперебойной интеграции и повышения операционной эффективности.

Этапы объединения данных: пошаговый процесс

1. Предварительное слияние

профилирование

Прежде чем объединять данные, очень важно знать текущее состояние источников данных организации и тип данных, с которыми они работают. Сюда входит анализ атрибутов, который помогает организации понять, как будут масштабироваться объединенные данные, по каким характеристикам данные будут объединены и какую дополнительную информацию, возможно, придется добавить.

На этом этапе также анализируются значения данных каждого атрибута на предмет уникальности, распределения и полноты. К профилирование данныхорганизации могут определить потенциальные результаты объединенных данных и предотвратить любые ошибки, выделяя недопустимые значения.

трансформация

Далее крайне важно преобразовать данные (очистить, стандартизировать и проверить) в удобный формат. Это делается путем замены отсутствующих/нулевых значений, исправления неправильных значений, преобразования наборов данных в общий формат, анализа длинных полей данных на небольшие компоненты и определения условий для Интеграция данных.

Гармонизируя форматы данных, предприятие обеспечивает соблюдение правовых норм и правил, точность и согласованность данных в различных точках взаимодействия.

фильтрация

Данные часто фильтруются, когда необходимо объединить подмножество данных, а не весь набор данных. В этом сценарии данные можно сегментировать горизонтально (требуются данные за определенный период времени или только подмножество строк соответствует критериям, определенным для слияния) или вертикально (данные состоят из атрибутов, содержащих неважную информацию).

Благодаря фильтрации данных информация уточняется, и включается только актуальная и точная информация, что повышает общее качество объединенного набора данных.

дедупликации

Очень важно гарантировать, что наборы данных содержат уникальные записи. Дублирующаяся информация является серьезной проблемой при объединении данных, поскольку часто аналогичная информация собирается и хранится отдельно отделами. Поэтому организациям следует проводить тщательную очистку и дедупликацию данных для выявления и удаления дубликатов. Это помогает упростить процесс объединения данных, гарантируя сохранение только отдельных записей.

2. Слияние

После выполнения шагов предварительной обработки данные готовы к объединению. Для объединения данных можно использовать агрегацию и интеграцию. В зависимости от предполагаемого использования существует несколько способов выполнения этого процесса:

Добавить строки

Когда данные присутствуют в разных базах данных и их необходимо объединить в одну, используется этот вариант. Для реализации этого важно, чтобы объединяемые наборы данных имели идентичную структуру.

Например, если в организации есть ежемесячные данные о продажах, хранящиеся в отдельных файлах, она может добавить строки для создания консолидированного набора данных, охватывающего несколько месяцев, для выявления тенденций или закономерностей.

Добавить столбцы

Когда компания хочет добавить новые элементы в свой существующий набор данных, т. е. обогатить его, подходящим подходом является добавление столбцов.

Рассмотрим компанию, у которой данные о клиентах (демографические данные и контактная информация) находятся в одной базе данных, а история покупок — в другой. Добавляя столбцы к уникальному идентификатору (идентификатору клиента), он может получить полное представление о профиле клиента и моделях покупок, что позволяет проводить целевые кампании.

Условное слияние

У компании могут быть неполные или отсутствующие записи, которые необходимо заполнить путем поиска значений из другой базы данных. В этом случае условное слияние является полезным подходом. Таким образом, информация из исходной базы данных выборочно объединяется с целевой базой данных на основе определенных правил выравнивания, чтобы обеспечить синхронизацию и точность информации.

Например, рестораны пищевой сети указаны в одной базе данных, а рейтинги клиентов — в другой. Чтобы определить средний рейтинг каждого ресторана, два набора данных объединяются путем сопоставления названий ресторанов с правильными отзывами и оценками клиентов.

Примечание: В условном слиянии база данных поиска (Источник) должны иметь уникальные значения, в то время как цель база данных должна иметь дубликаты.

3. После слияния

После завершения процесса слияния организациям следует провести окончательный аудит данных, подобно профилированию, проводимому в начале процесса, чтобы выявить любые ошибки, неточности или неполные записи, чтобы можно было принять немедленные меры для их исправления.

Проблемы слияния данных

Хотя объединение данных имеет решающее значение для получения высококачественных данных, предприятиям следует помнить о потенциальных проблемах, которые могут возникнуть в ходе этого процесса. Некоторые факторы, которые следует учитывать, включают:

• Сложность данных: При объединении данных структурные и лексические различия могут привести к неточностям в наборе данных. Структурная неоднородность относится к случаю, когда в рассматриваемых наборах данных присутствуют разные столбцы, а лексическая неоднородность — это когда поля данных имеют схожую структуру, но информация, содержащаяся в них, находится в другом формате. Чтобы решить эту проблему, важно инвестировать в инструменты, которые определяют сопоставления между различными структурами наборов данных и позволяют преобразовывать элементы данных в стандартный формат.
• Масштабируемость: Когда наборы данных объединяются, они увеличиваются в размере и сложности, в результате чего такие задачи, как сопоставление, выравнивание и агрегирование данных, становятся более ресурсоемкими. По мере увеличения объема данных емкость хранилища становится все более актуальной проблемой. Традиционным локальным системам не хватает возможностей масштабирования, что замедляет время обработки и повышает риск неточностей. Чтобы преодолеть эту проблему, организациям следует перейти на облачные решения для бесперебойной обработки больших объемов данных.
• Размножение: Объединение разных наборов данных может привести к дублированию, особенно если каждый источник может независимо собирать одну и ту же информацию. Дублирование может привести к дублированию информации в наборах данных, что приведет к неточному анализу и, как следствие, к неправильному принятию решений. Чтобы бороться с этим, организациям следует использовать алгоритмы сопоставления, выполнять тщательную очистку данных и применять ограничения уникальности для быстрого выявления и удаления дубликатов.

Ключевые стратегии обеспечения простого объединения данных

• Оцените источники данных: Прежде чем объединять данные, организациям следует проанализировать характер каждого набора данных. Это включает понимание типов переменных, форматов данных и общей структуры. Это помогает предвидеть потенциальные проблемы в процессе слияния.
• Используйте визуальные эффекты, чтобы понять взаимосвязи данных: Визуализации, такие как диаграммы рассеяния, гистограммы, корреляционные матрицы и т. д., предоставляют обзор данных и помогают выбрать правильные переменные для слияния. Эти визуальные эффекты облегчают выявление закономерностей, выбросов и взаимосвязей в данных, обеспечивая включение соответствующей информации.
• Очистка и преобразование данных: Очень важно очистить данные, удалив дубликаты и обработав пропущенные значения. Это гарантирует точность и надежность объединенного набора данных, сводя к минимуму ошибки и несоответствия.
• Тщательно выбирайте методы слияния: Метод объединения зависит от структуры данных и поставленных целей. Различные методы слияния, такие как внутренние соединения, левые соединения и внешние соединения, имеют конкретные варианты использования. Крайне важно выбрать подходящий метод, чтобы обеспечить значимую интеграцию данных.
• Выберите правильный инструмент слияния: Организациям следует проводить надлежащие исследования и анализ, чтобы выбрать правильный инструмент для своих потребностей в данных. Инструмент должен быть оснащен функциями профилирования, очистки и проверки данных и соответствовать сложности данных и квалификации пользователя, чтобы упростить процесс объединения.
• Проверьте объединенные данные: После слияния жизненно важна постоянная проверка. По мере появления в наборе данных новых записей, например, транзакций клиентов, становится обязательным регулярно проверять объединенные данные, чтобы выявить любые неожиданные расхождения и убедиться, что окончательный набор данных содержит актуальную информацию.

Оптимизация объединения данных с помощью Astera

Astera представляет собой расширенное решение корпоративного уровня решение для управления данными который помогает пользователям на протяжении всего жизненного цикла данных, от извлечения до анализа. Используя искусственный интеллект для легкого извлечения неструктурированных данных и надежные возможности подготовки данных, платформа ускоряет получение аналитической информации.

Более того, платформа позволяет пользователям интеллектуально считывать наборы данных и выполнять операции соединения/объединения/поиска, одновременно отслеживая состояние данных в режиме реального времени. Пользователи могут определять правила и критерии для объединения наборов данных, независимо от того, объединяют ли они таблицы, объединяют наборы данных или выполняют другие задачи интеграции данных. Его интеллектуальные алгоритмы помогают пользователям эффективно идентифицировать совпадающие записи.

Astera дает пользователям возможность исследовать, визуализировать, взаимодействовать и изменять данные в интерактивной и удобной для пользователя форме. С Asteraпользователи могут просматривать внесенные изменения, чтобы отслеживать историю, обеспечивая большую прозрачность и контроль над процессом слияния.

Объединение данных Astera

Готовы к плавному объединению данных? Получить Asteraсегодня 14-дневная бесплатная пробная версия!

Объедините ваши данные для единого интегрированного представления

Бесплатная пробная версия 14 дней