[ad_1]
Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn ngày nay, các doanh nghiệp tạo và thu thập dữ liệu với tốc độ chưa từng có. Nhiều dữ liệu hơn có nghĩa là nhiều kiến thức hơn nhưng cũng đi kèm với nhiều thách thức hơn. Việc duy trì chất lượng dữ liệu trở nên khó khăn hơn khi lượng dữ liệu được xử lý tăng lên.
Không chỉ là sự khác biệt về khối lượng, dữ liệu có thể không chính xác và không đầy đủ hoặc có thể được cấu trúc khác nhau. Điều này hạn chế sức mạnh của dữ liệu lớn và phân tích kinh doanh.
Theo nghiên cứu gần đây, tác động tài chính trung bình của dữ liệu chất lượng kém có thể cao tới 15 triệu đô la hàng năm. Do đó cần phải nhấn mạnh đến chất lượng dữ liệu để quản lý dữ liệu lớn.
Hiểu về sự chuyển động của dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn có vẻ đồng nghĩa với phân tích. Tuy nhiên, mặc dù hai thứ này có liên quan, sẽ không công bằng nếu coi chúng là đồng nghĩa.
Giống như phân tích dữ liệu, dữ liệu lớn tập trung vào việc đưa ra những hiểu biết thông minh từ dữ liệu và sử dụng dữ liệu đó để tạo ra cơ hội tăng trưởng. Nó có thể dự đoán kỳ vọng của khách hàng, nghiên cứu các mô hình mua sắm để hỗ trợ thiết kế sản phẩm và cải thiện các dịch vụ được cung cấp, phân tích thông tin tình báo của đối thủ cạnh tranh để xác định USP và ảnh hưởng đến việc ra quyết định.
Sự khác biệt nằm ở khối lượng, tốc độ và tính đa dạng của dữ liệu.
Dữ liệu lớn cho phép các doanh nghiệp làm việc với khối lượng dữ liệu cực lớn. Thay vì megabyte và gigabyte, dữ liệu lớn nói về khối lượng dữ liệu theo đơn vị petabyte và exabyte. 1 petabyte tương đương với 1000000 gigabyte – đó là dữ liệu có thể lấp đầy hàng triệu tủ hồ sơ!
Sau đó là tốc độ hoặc vận tốc tạo ra dữ liệu lớn. Các doanh nghiệp có thể xử lý và phân tích dữ liệu thời gian thực bằng các mô hình dữ liệu lớn của họ. Điều này cho phép họ nhanh nhẹn hơn so với các đối thủ cạnh tranh.
Ví dụ, trước khi một cửa hàng bán lẻ có thể ghi lại doanh số bán hàng, dữ liệu vị trí từ điện thoại di động trong bãi đậu xe có thể được sử dụng để suy ra số người đến mua sắm và doanh số ước tính.
Sự đa dạng của các nguồn dữ liệu là một trong những yếu tố phân biệt lớn nhất đối với dữ liệu lớn. Dữ liệu lớn có thể thu thập dữ liệu từ các bài đăng trên mạng xã hội, dữ liệu cảm biến, dữ liệu GPS, tin nhắn và cập nhật, v.v. Số hóa và chi phí điện toán ngày càng giảm đã giúp việc thu thập dữ liệu trở nên dễ dàng hơn nhưng dữ liệu này có thể không có cấu trúc.
Chất lượng dữ liệu và dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn có thể được tận dụng để đưa ra thông tin chi tiết về doanh nghiệp cho nhiều hoạt động và chiến dịch khác nhau. Nó giúp dễ dàng phát hiện các xu hướng và mô hình ẩn trong hành vi của người tiêu dùng, doanh số bán sản phẩm, v.v. Các doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu lớn để xác định nơi mở cửa hàng mới, cách định giá sản phẩm mới, đưa ai vào chiến dịch tiếp thị, v.v.
Tuy nhiên, tính liên quan của những quyết định này phụ thuộc phần lớn vào chất lượng dữ liệu được sử dụng để phân tích. Dữ liệu chất lượng kém có thể khá tốn kém. Gần đây, dữ liệu kém đã làm gián đoạn lưu thông hàng không giữa Vương quốc Anh và Eire. Không chỉ hàng nghìn hành khách bị mắc kẹt, các hãng hàng không còn phải đối mặt với tổn thất khoảng 126,5 triệu đô la!
Những thách thức chung về chất lượng dữ liệu đối với quản lý dữ liệu lớn
Dữ liệu chảy qua nhiều đường ống. Điều này làm tăng tác động của chất lượng dữ liệu lên phân tích dữ liệu lớn. Những thách thức chính cần giải quyết là:
Khối lượng dữ liệu lớn
Các doanh nghiệp sử dụng phân tích dữ liệu lớn xử lý một vài terabyte dữ liệu mỗi ngày. Dữ liệu chảy từ các kho dữ liệu truyền thống cũng như các luồng dữ liệu thời gian thực và các hồ dữ liệu hiện đại. Điều này khiến việc kiểm tra từng phần tử dữ liệu mới nhập vào hệ thống trở nên gần như không thể. Thiết kế nhập và kiểm tra hoạt động với các tập dữ liệu nhỏ hơn và các bảng tính thông thường có thể không còn phù hợp nữa.
Kích thước dữ liệu phức tạp
Dữ liệu lớn đến từ biểu mẫu đăng ký khách hàng, e-mail, mạng xã hội, hệ thống xử lý, thiết bị IoT, v.v. Khi các nguồn mở rộng, kích thước dữ liệu cũng tăng theo. Dữ liệu đầu vào có thể có cấu trúc, không có cấu trúc hoặc bán cấu trúc.
Các thuộc tính mới được thêm vào trong khi các thuộc tính cũ dần biến mất. Điều này có thể khiến việc chuẩn hóa định dạng dữ liệu và làm cho thông tin có thể so sánh trở nên khó khăn hơn. Điều này cũng khiến dữ liệu bị hỏng dễ dàng xâm nhập vào cơ sở dữ liệu hơn.
Định dạng không nhất quán
Trùng lặp là một thách thức lớn khi hợp nhất các bản ghi từ nhiều cơ sở dữ liệu. Khi dữ liệu có định dạng không nhất quán, hệ thống xử lý có thể đọc cùng một thông tin là duy nhất. Ví dụ, một địa chỉ có thể được nhập là 123, Foremost Avenue trong một cơ sở dữ liệu và 123, Foremost St. Sự thiếu nhất quán này có thể làm lệch hướng phân tích dữ liệu lớn.
Các kỹ thuật chuẩn bị dữ liệu khác nhau
Dữ liệu thô thường chảy từ các điểm thu thập vào các silo riêng lẻ trước khi được hợp nhất. Trước khi đến đó, dữ liệu cần được làm sạch và xử lý. Các vấn đề có thể phát sinh khi các nhóm chuẩn bị dữ liệu sử dụng các kỹ thuật khác nhau để xử lý các thành phần dữ liệu tương tự.
Ví dụ, một số nhóm chuẩn bị dữ liệu có thể tính doanh thu là tổng doanh số của họ. Những nhóm khác có thể tính doanh thu bằng cách trừ lợi nhuận khỏi tổng doanh số. Điều này dẫn đến các số liệu không nhất quán khiến phân tích dữ liệu lớn không đáng tin cậy.
Ưu tiên số lượng
Các nhóm quản lý dữ liệu lớn có thể bị cám dỗ thu thập tất cả dữ liệu có sẵn cho họ. Tuy nhiên, không phải tất cả đều có liên quan. Khi lượng dữ liệu được thu thập tăng lên, rủi ro có dữ liệu không đáp ứng tiêu chuẩn chất lượng của bạn cũng tăng theo. Nó cũng làm tăng áp lực lên các nhóm xử lý dữ liệu mà không mang lại giá trị tương xứng.
Tối ưu hóa chất lượng dữ liệu cho dữ liệu lớn
Suy luận rút ra từ dữ liệu lớn có thể giúp doanh nghiệp có lợi thế hơn đối thủ cạnh tranh nhưng chỉ khi các thuật toán sử dụng dữ liệu chất lượng tốt. Để được phân loại là chất lượng tốt, dữ liệu phải chính xác, đầy đủ, kịp thời, có liên quan và được cấu trúc theo một định dạng chung.
Để đạt được điều này, các doanh nghiệp cần có các số liệu chất lượng được xác định rõ ràng và chính sách quản trị dữ liệu chặt chẽ. Chất lượng dữ liệu không thể coi đây là trách nhiệm của một phòng ban đơn lẻ. Điều này phải được chia sẻ bởi các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, nhà phân tích, nhóm CNTT và tất cả những người dùng dữ liệu khác.
Các quy trình xác minh phải được tích hợp tại tất cả các nguồn dữ liệu để loại bỏ dữ liệu xấu ra khỏi cơ sở dữ liệu. Tuy nhiên, xác minh không phải là một hoạt động một lần. Xác minh thường xuyên có thể giải quyết các vấn đề liên quan đến sự suy giảm dữ liệu và giúp duy trì cơ sở dữ liệu chất lượng cao.
Tin tốt là – đây không phải là việc bạn cần phải làm thủ công. Bất kể lượng dữ liệu, số lượng nguồn và loại dữ liệu, các kiểm tra chất lượng như xác minh có thể được tự động hóa. Điều này hiệu quả hơn và mang lại kết quả khách quan để tối đa hóa hiệu quả của phân tích dữ liệu lớn.
Bài Tác động của chất lượng dữ liệu đến quản lý dữ liệu lớn xuất hiện đầu tiên trên Dữ liệu.
[ad_2]
Source link