Самостоятельная подготовка данных: путь к росту бизнеса

Стремление к ускоренному росту бизнеса зависит от стратегий, основанных на данных. McKinsey предполагает, что компании, использующие данные о поведении потребителей, стратегически добиваются результатов. На 85% лучше в росте продаж по сравнению с аналогами. Однако традиционный процесс подготовки данных вручную, который часто включает в себя обширную очистку, форматирование и интеграцию данных, может отнимать драгоценное время и ресурсы, замедляя темпы прогресса.

Самостоятельная подготовка данных становится решением, предлагающим организациям средства для оптимизации обработки данных и достижения успеха.

Что такое подготовка данных для самостоятельного обслуживания?

Прежде чем углубляться в подготовку данных для самостоятельного обслуживания, давайте узнаем о подготовке данных. Это процесс сбора, очистки, преобразования и организации необработанных данных в формат, который можно легко проанализировать и использовать для принятия решений. Это важнейший этап жизненного цикла данных, который устраняет разрыв между необработанными, неструктурированными данными и практическими знаниями.

Подготовкой данных традиционно занимаются ученые, работающие с данными, и ИТ-специалисты, но предприятия признали, что этот подход не самый эффективный. Введите подготовку данных для самостоятельного обслуживания. Этот подход заключается в том, чтобы передать всю мощь данных в руки тех, кто в ней больше всего нуждается: бизнес-пользователей, аналитиков, менеджеров и других лиц, у которых может не быть технических знаний в области обработки данных.

Идея состоит в том, чтобы позволить этим пользователям самостоятельно выполнять задачи по подготовке данных, не полагаясь на постоянную зависимость от специализированных ИТ-команд. Этот подход признает, что информация, полученная на основе данных, важна во всех сферах деятельности организации; его цель – сделать подготовку данных доступной для всех.

Преимущества самостоятельной подготовки данных

Повышенная скорость и эффективность

Самостоятельная подготовка данных играет жизненно важную роль в ускорении обработки данных, обеспечивая немедленный доступ к важной информации. В отличие от традиционных методов, которые могут занять дни или даже недели из-за длительных процессов утверждения и зависимости от ИТ-отделов, инструменты самообслуживания позволяют сотрудникам получать, очищать и анализировать данные на лету. Такой быстрый поворот означает, что предприятия могут принимать решения в режиме реального времени, которые точно соответствуют динамике рынка. Такая гибкость не только позволяет компании идти в ногу с тенденциями и изменениями рынка, но также позволяет компаниям извлекать выгоду из новых возможностей, напрямую способствуя росту.

Демократизация данных

Делая данные доступными всем сотрудникам, а не только техническим экспертам, более обширная часть организации может использовать этот критически важный ресурс. Это способствует сотрудничеству между отделами, что приводит к более сплоченным и инновационным стратегиям. Такой инклюзивный подход означает более информированную и согласованную рабочую силу, направляющую коллективные усилия на достижение общих целей. Таким образом, демократизация данных повышает организационную культуру компании и способствует росту за счет использования разнообразных идей и идей.

Экономия

Экономическая эффективность часто стимулирует рост, и здесь также помогает самостоятельная подготовка данных. Уменьшая потребность в специализированном персонале и обеспечивая более эффективное использование ресурсов, предприятия могут добиться существенной экономии затрат. Эта экономия связана не только с улучшением прибыли; они представляют собой средства, которые можно реинвестировать в основные области роста. Будь то расширение маркетинговых усилий, финансирование исследований и разработок или выход на новые рынки, финансовая гибкость, обеспечиваемая самостоятельной подготовкой данных, может стать жизненно важным фактором для расширения.

Улучшенное качество данных и соответствие требованиям

Автоматизированные процессы очистки и проверки исключают необходимость догадок при подготовке данных, гарантируя, что выводы будут основаны на прочном фундаменте. Кроме того, встроенные функции соответствия соответствуют отраслевым стандартам и требованиям законодательства, защищая от потенциальных юридических препятствий. Эти аспекты способствуют росту, гарантируя, что решения являются обоснованными, а действия компании всегда находятся в рамках закона.

Самостоятельная подготовка данных против написания сценариев

Инструменты самостоятельной подготовки данных и сценарии на таких языках, как Python или R, представляют собой два разных подхода к подготовке данных. Инструменты самообслуживания предлагают удобный визуальный интерфейс, который упрощает задачи преобразования данных, делая их доступными для широкого круга пользователей, в том числе для пользователей с ограниченным опытом программирования. С другой стороны, сценарии обеспечивают гибкость в написании индивидуального кода для подготовки данных, требующего технических знаний. Проиллюстрируем эту разницу на примере.

Если пользователь хочет использовать Python для удаления повторяющихся записей из набора данных с именем «data.csv», можно использовать следующий код:

Python-скрипт для удаления дубликатов

Тогда как в инструментах самостоятельной подготовки данных этот процесс упрощен для нетехнических пользователей. Вместо написания кода пользователь может применить преобразование «Отличные» и выбрать столбцы для выявления дубликатов. Остальное сделает инструмент, упрощая процесс без написания кода. Кроме того, инструменты самообслуживания часто предлагают визуальные подсказки и предварительный просмотр, помогая пользователям понять влияние их преобразований в режиме реального времени. Эта простота использования позволяет более широкому кругу сотрудников в организации эффективно выполнять задачи по подготовке данных.

Эффективная подготовка данных у вас под рукой

Легко очищайте и преобразуйте данные с помощью AsteraНавигация без использования кода, основанная на принципах «укажи и щелкни», что делает подготовку данных доступной для всех.

Скачать бесплатную пробную версию

Ключевые факторы, которые следует учитывать при оценке инструмента самостоятельной подготовки данных

Существует несколько факторов, которые организация должна учитывать, прежде чем выбирать инструмент самообслуживания для подготовки данных. Некоторые из них включают в себя:

• Удобный интерфейс: Удобный интерфейс — важнейший аспект инструмента самостоятельной подготовки данных. Этот инструмент следует выбирать с учетом потребностей бизнес-пользователей, поскольку он предлагает интуитивно понятную и удобную в навигации среду. Ищите инструмент, который позволяет пользователям выполнять такие задачи, как очистка, преобразование и визуализация данных, не требуя при этом обширных технических знаний. Такие функции, как функция перетаскивания, делают его доступным для более широкой аудитории внутри вашей организации.
• Интеграция данных: Данные часто находятся в различных источниках и форматах. Надежный инструмент самообслуживания для подготовки данных должен иметь возможность беспрепятственно соединять и интегрировать данные из этих различных источников. Он должен поддерживать широкий спектр соединителей данных и API, позволяя пользователям извлекать данные из баз данных, электронных таблиц, облачных сервисов и т. д. Эта возможность интеграции гарантирует, что ваш инструмент сможет обрабатывать источники данных, критически важные для вашего бизнеса.
• Очистка и преобразование данных: Данные редко бывают идеальными и часто требуют очистки и преобразования, чтобы сделать их пригодными для анализа. Оценивая инструмент, оцените его возможности очистки и преобразования данных. Ищите функции, которые позволяют пользователям очищать данные, выявляя и устраняя несоответствия, пропущенные значения и выбросы. Кроме того, инструмент должен предоставлять функции преобразования для изменения формы, агрегирования и обогащения данных для удовлетворения конкретных требований анализа.
• Исследование и визуализация данных: Эффективная подготовка данных выходит за рамки очистки и преобразования — она также включает в себя исследование и визуализацию данных для получения ценной информации. Ищите инструмент, который предлагает надежные возможности исследования данных, позволяя пользователям взаимодействовать с данными и выполнять исследовательский анализ данных. Ищите функции, которые позволяют создавать визуализации, включая диаграммы, графики и информационные панели. Визуализация помогает понять закономерности и тенденции данных, что делает ее ценным компонентом самостоятельной подготовки данных.
• Визуализация состояния данных в реальном времени: Хороший инструмент самообслуживания для подготовки данных должен обеспечивать визуализацию работоспособности данных в режиме реального времени. Эти визуальные средства обеспечивают непрерывный мониторинг качества и работоспособности данных, позволяя пользователям оперативно обнаруживать и устранять проблемы. Оповещения и уведомления полезны для оперативного информирования пользователей о потенциальных проблемах с качеством данных и облегчения принятия решений на основе данных.
• Обработка данных в реальном времени: Своевременное принятие решений имеет решающее значение. Рассмотрите инструмент, который поддерживает обработку данных в реальном времени или почти немедленную подготовку данных. Эта возможность позволяет организациям работать с самыми актуальными данными, гарантируя, что решения будут основаны на актуальной информации. Обработка данных в режиме реального времени может быть особенно ценной в отраслях, где рыночные условия быстро меняются.

Эти ключевые компоненты в совокупности способствуют эффективности и результативности инструмента самостоятельной подготовки данных, позволяя организациям использовать весь потенциал своих данных для ускорения роста бизнеса.

Заключительное слово

По своей сути самостоятельная подготовка данных воплощает в себе фундаментальный сдвиг — демократизацию доступа к данным. Он дает возможность каждому члену организации, независимо от технических знаний, участвовать в процессе подготовки данных. Это ускоряет обработку данных и принятие решений, а также способствует сотрудничеству между различными отделами, в результате чего сотрудники становятся более информированными и слаженными. Такой инклюзивный подход фундаментально трансформирует организационную культуру и, в свою очередь, становится катализатором устойчивого роста.

Чтобы воспользоваться его преимуществами, предприятия должны инвестировать в правильный инструмент для самостоятельной подготовки данных. В этом отношении, Astera выделяется как надежное решение. Благодаря удобной платформе, Astera разрушает технические барьеры, обеспечивая доступность и подготовку данных для каждого. Некоторые из его ключевых особенностей включают в себя:

• Навигация «укажи и щелкни»
• Возможность подключения к широкому спектру источников
• Предварительно созданные преобразования данных
• Интерактивная сетка данных с возможностями гибкой коррекции
• Проверка работоспособности данных в реальном времени
• Правила качества данных
• Автоматизация рабочих процессов

Готовы воспользоваться преобразующим потенциалом самостоятельной подготовки данных и ускорить рост вашего бизнеса? Узнайте, как AsteraПередовые решения по подготовке данных от компании могут оптимизировать процессы обработки данных, способствовать сотрудничеству и обеспечить успех на основе данных. Подпишитесь на 14-дневную пробную версию и сделать первый шаг к эффективной и доступной подготовке данных.

Получайте чистые и качественные данные без написания кода

Попробуйте 14-дневную бесплатную пробную версию