5 советов по управлению данными, которые помогут вам улучшить работу с аналитикой

Синди Тернер, редактор SAS Insights

У любой компании есть важные данные, которые могут находиться внутри организации или вне её контура. Мы дадим вам несколько советов по управлению данными, чтобы вы могли получить доступ ко всем данным и более внимательно их изучить. Возможно, это даст вам понимание необходимости выхода на новый рынок или поможет увеличить прибыль, превзойдя все ожидания.

Но все ли данные имеют отношение к вашему бизнесу? Можете ли вы получить к ним доступ, когда захотите? Вы уверены, что они точные, актуальные, чистые и полные? Вы можете легко собрать все данные, независимо от того, в каком они формате или как часто они меняются?

Большой вопрос: готовы ли ваши данные поддержать бизнес-аналитику? Часто игнорируемая истина заключается в том, что прежде чем вы сможете делать действительно интересные вещи с помощью аналитики, сначала вы должны уметь «делать» данные. То есть, управлять ими.

Скачайте документ о передовых методах управления данными

Передовая практика по управлению данными улучшает аналитику

Конечно, многие компании провели аналитику на данных, которые на самом деле не были подготовлены для аналитики. Их данные могли быть неполными - возможно, инфраструктура компании не могла приспособиться к какому-то новому формату данных, например, к неструктурированным данным из текстовых сообщений. Или, может быть, они работали с дубликатами данных, поврежденными или устаревшими данными.

До тех пор, пока эти компании не найдут лучший способ управления данными, результаты их аналитики будут далеко не оптимальными. Так насколько сложно управлять нефильтрованными данными и готовить их к аналитике? Спросите дата-сайентиста. Большинство из них тратят от 50 до 80% времени, отведенного на разработку моделей, только на подготовку данных.

5 советов по управлению данными для их подготовки к аналитике

• Упростить доступ к собственным и внешним данным. Большее количество доступных данных, как правило, положительно влияет на качество прогнозов, поэтому, когда речь заходит о том, сколько данных должны получить ваши бизнес-аналитики и дата-сайентисты, ответ будет – чем больше, тем лучше. Имея доступ к большему количеству данных, получается быстрее определить, какие данные лучше всего предсказывают результат. SAS предлагает множество собственных возможностей доступа к данным, которые облегчают работу с различными данными из постоянно растущих источников, форматов и структур.
• Укрепить арсенал дата-сайениста с помощью углубленных аналитических методов. SAS предоставляет развитые возможности статистического анализа в потоке ETL. Например, частотный анализ помогает выявить резко отклоняющиеся и пропущенные значения, которые могут искажать другие показатели, такие как mean, average и median. Сводная статистика помогает аналитикам понять распределение и дисперсию, потому что данные не всегда распределяются нормально, как предполагают многие статистические методы. Корреляция показывает, какие переменные или комбинация переменных будут наиболее полезными с точки зрения прогнозирующих возможностей – с учетом того, какие переменные могут влиять друг на друга и в какой степени.
• Очистить данные, чтобы улучшить качество в существующих процессах. До 40% всех стратегических процессов терпят неудачу из-за плохих данных. Благодаря платформе управления качеством данных, разработанной на основе передовых методов управления данными, вы можете включить очистку данных прямо в процесс интеграции данных. Передача обработки на уровень базы данных повышает производительность. Платформа дает возможность удалять недопустимые данные на основе используемого вами аналитического метода, а также позволяет обогащать данные с помощью биннинга (группировки данных, которые изначально имели меньшие интервалы).
• Сформировать данные, используя гибкие методы преобразований. Подготовка данных для аналитики требует объединения, преобразования, денормализации и иногда объединения ваших исходных данных из нескольких таблиц в одну очень широкую таблицу, часто называемую аналитической базовой таблицей (ABT). SAS упрощает преобразование данных, предоставляя инструментарий, обладающий  интуитивно понятным графическим интерфейсом для построения преобразований. Кроме того, SAS позволяет использовать имеющиеся в арсенале стандартизованные преобразования, такие как частотный анализ, добавление данных, разбиение и объединение данных, а также различные методы суммирования.
• Сделать метаданные доступными для совместного использования. Общий слой метаданных позволяет последовательно повторять процессы подготовки данных. Он способствует сотрудничеству, предоставляет информацию о происхождении процесса подготовки данных и облегчает развертывание моделей. Как результат –  повышение производительности и точности моделей, сокращение времени цикла, гибкость, проверяемость и прозрачность данных.

Данные: основа для принятия решений

Аналитика - одна из самых горячих тем в наши дни. Но, когда вы мечтаете об аналитической магии , помните: в основе аналитики лежат данные. Не стоит недооценивать важность их подготовки.