企业需要数据规范化的3个原因

by 2019年2月25日

企业需要数据规范化的3个原因

by 2019年2月25日数据质量

数据是企业拥有的最大资产之一, 但这一宝贵的资产与商业的其他方面不同. 企业常常不知道如何处理他们的数据, 把它当作可以通过it部门的一些欺骗或更糟的事情自行解决的东西, 一种静态资产,如现金储备.

数据规范化是许多企业在数字化转型过程中缺失的关键步骤. 这是确保组织能够从历史和实时数据源获得真正价值的关键部分. 但是什么是正常化,为什么它很重要? 这仅仅是为了减少冗余还是为了其他什么? 以下是你需要知道的,让你的基础就位.

 

什么是数据标准化?

数据从来不应该是静态的. 真正的价值来自流动,流入和流出需要它的部门. 不幸的是,错误的数据可能会让您付出高昂的代价——高达 $3.每年1万亿 for businesses in the United States (and that was back in 2016; eons in the world of data).

规范化是一种数据管理策略,旨在将数据构造成一系列规范形式. 这不仅仅是清理重复数据或查找丢失的数据. 这是一个全面的过程,确保所有数据无论来自何处,看起来和读取都是相同的, 无论记录如何.

规范化是一种基于组织需求和资产库中数据类型的可定制方法. 你的“规范”看起来和其他组织不一样. 就像你永远不会根据英语规范来判断日语语法(提示:它们有完全不同的结构), 您的标准化标准不应该仅仅依赖于其他一些组织的标准.

规范化的一个重要部分包括带来所有的数据-是的, 你所有的数据-变成一个单一的真相来源. 如果企业正在部署机器学习上下文, 它将不同尺度的数据转移到一个共同的尺度,以保持任何见解的完整性. 现在, 您的数据已经准备好转化为您的组织可以跨所有目标利用的有价值的见解.

 

为什么企业必须从标准化开始

有三个非常好的理由让你参与到正常化中来. Simply removing duplicate entries is just one step; without the rest, 你扼杀了洞察力,并在数据开始产生效果之前限制了数据价值.

 

1. 减少重复数据

是的,网上正规买球网站说过消除重复只是第一步,但现实是这样的. 您的IT团队无法手动逐行梳理所有数据,寻找重复条目. 当你运行一个程序来寻找副本时,机器只能到此为止.

规范化将所有内容转换为类似的格式, 让机器更清楚地知道哪些条目实际上是相同的. 你可以更有效地清除这些重复的东西,最终的产品也会更干净.

质量数据, 你会保护你的品牌, 提高客户响应时间, 并启动以更少的努力提供更大价值的计划. 随着规模的扩大——以及网上正规买球网站现在创建数据的方式, 你将需要——你的过程将可伸缩,而不会膨胀成不可控制的复杂性.

 

2. 提高细分

你的细分市场依赖于可靠的数据. 规范化会创建更小的数据表, 允许您的团队自定义搜索功能,并获得更清晰的图像与更精细的细分.

通过更好的细分,你的企业能做什么? 你可以通过分析地理上的历史和实时数据,将营销重点放在有价值的地方. 您可以根据个别客户的标准提供定制. 你可以像一个小的, 更精简的操作将减少响应时间,提高您的价值提供.

企业可以通过精确的细分来提高客户的整体终身价值, 在减少失败产品的同时,做出强调持续创新的决策, 并通过正确的分析来改善客户服务.

 

3. 降低成本(和风险)

$3.2016年1万亿.

这个数字应该有自己的界限. 错误的数据会让企业付出高昂的代价 根据麻省理工学院的数据,收入的15-25%. 放弃正常化可能会错过盈利机会, 可怜的响应结果, 因误解客户群体而损失业务, 以及在关键时刻做出的错误决策.

没有归一化, 企业可能会花费不必要的收入去追逐那些只是被忽略的重复条目的幻影客户——这些失误是最好的情况. 另一种选择则糟糕得多, 由于失控的仓库,他们持有个人数据的时间超过了必要的时间,从而违反了GDPR.

规范化还可以改进未来的数据收集, 让企业更接近实时洞察,以应对甚至是全球性的中断. 数据只会越来越大. 现在处理正常化将减少未来坏数据的成本.

 

打造数据第一的公司

捕获数据并将遗留数据集成到动态洞察机需要标准化. 这是没有办法的. 企业需要的是一个端到端的数据解决方案, 提供一个源的数据真相,无论源是什么,其外观和读取都是相同的. 不要浪费时间与糟糕的数据质量作斗争.

DataOS提供了将被摄取数据的实时预览, 自动数据分析, 数据转换, 内置的治理, 以及促进安全数据交换. 具有真实的数据结构, 您的企业可以关注您的数据的价值, 不复杂, 并在几周内建立新的服务. 是时候转换数据了.

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