Los datos limpios son la base del éxito en Big Data

Big Data es el santo grial del análisis hoy en día. Con él, las organizaciones pueden obtener analítica predictiva y de comportamiento de usuarios, y descubrir patrones, tendencias y asociaciones que antes eran imposibles de recopilar. Big Data conduce a una mejor toma de decisiones, lo que lleva a una mayor eficiencia operativa, reducción de riesgos y ahorros de costos en la línea final. Pero Big Data puede ser difícil de alcanzar. Se debe hacer mucho trabajo antes de que las organizaciones puedan realizar los beneficios de Big Data. Antes de poder obtener Big Data, necesita datos limpios.

Problemas como datos duplicados, números incorrectos, caracteres faltantes, campos de datos faltantes, datos asociados a activos ya fuera de servicio y múltiples números asociados a un solo activo pueden corromper los datos, volviéndolos inconsistentes e inexactos. La limpieza de datos, reconciliación y Gestión de Datos Maestros (MDM) son críticas para lograr datos limpios, pero pueden verse como esfuerzos que consumen tiempo y son costosos con pocos resultados a corto plazo.

Revise sus datos

Entonces, ¿cómo comienzan las organizaciones a recopilar y limpiar datos en el camino hacia Big Data? En un artículo sobre datos limpios, Patrick Gray, experto y consultor tecnológico líder, sugiere: "Comience con los problemas que espera que Big Data resuelva, los beneficios de obtener las respuestas rápidas y refinamientos característicos de Big Data, y luego compare los costos de realizar limpiezas repetidamente versus morder la bala y hacerlo bien la primera vez".

Como sugiere Gray, el primer paso es identificar qué datos tiene y qué necesita para lograr sus objetivos de Big Data. Esto incluye actividades MDM como reconciliación de datos o una auditoría completa de inventario. Típicamente implica examinar registros actuales dentro de una base de datos y confirmar que la información en la base de datos heredada es correcta.

Este puede ser un proceso largo, pero que rendirá beneficios al final. Pero no intente abarcar más de lo que puede masticar. Gray afirma que "algunos éxitos tempranos y pequeños son mucho mejores que quedarse atascado en la maleza de intentar resolver todos sus problemas de datos a la vez y nunca entregar realmente ningún valor".

Mantener los datos limpios

Una vez que sus datos heredados están limpios, ¿cómo asegura que se mantengan limpios y que los nuevos datos lo estén en adelante? De nuevo, vuelve a comprender sus objetivos generales para la analítica de Big Data.

Simplifique los datos

Asegúrese de que los datos que está recopilando son los que necesita para el análisis y no está capturando datos irrelevantes basados en prácticas pasadas. Esto podría significar simplificar los datos que recopila, como eliminar campos innecesarios. Más no siempre es mejor. Agregar campos y funciones al software puede reducir el análisis oportuno que busca lograr.

Desarrolle políticas de recopilación de datos

Desde qué datos recopilar hasta el método adecuado de recopilación, la consistencia es clave para la calidad de los datos. Acuerde los campos de datos MDM que son más importantes para su análisis de datos. Esto incluye números de parte, números de modelo, números de serie, etc. Luego use herramientas o métodos consistentes para recopilar esos datos. Los sistemas de captura automática de datos, como etiquetas de código de barras y escáneres, son los métodos más confiables para capturar datos. Estos métodos dejan poco margen para error como la recopilación manual de datos donde es fácil omitir campos o transponer números.

Identifique errores

Revisar los datos le permite identificar errores comunes o señalar las áreas donde suelen ocurrir errores. Investigue y corrija todos los errores de datos antes de que ingresen al sistema y desarrolle sus propias políticas y mejores prácticas para asegurar que los errores no continúen.

Si bien muchas organizaciones han sobrevivido con datos desordenados, incompletos o incorrectos en el pasado, el impulso hacia Big Data destaca el requisito previo de datos limpios primero. Si su organización está cambiando hacia la necesidad de análisis de datos instantáneo, los datos limpios son el primer paso fundamental. Para asistencia en obtener o mantener datos limpios, contacte a Camcode.