什麼是數據整頓？

數據整頓是匯集和清理自各種數據源的數據，以便存取和分析的過程。今天收集的數據量正在迅速增長，要求機構執行處理和組織數據的作業，最終目標是簡化數據準備的工作過程。

成功的數據分析取決於有組織、準確和可操作的數據。但研究顯示，50% 到 80% 的分析時間都花在整頓有錯誤和不一致的數據以及分析機構不良的數據上。當今的頂級數據整頓解決方案，提供自動和行內的數據整頓，讓您可以連接、混合、清理和整頓來自任何來源（包括大數據源）的數據。

分析的第一步是收集數據，然後，當您開始分析和深入挖掘答案時，通常需要連接和混搭各種數據源中的資料。數據可能是混亂和無組織的，並含有錯誤。當您開始使用它，就會發現需要豐富或擴展它，增加分組和計算，有時很難理解已更改了那些數據。

在數據整頓和分析工具之間的移動，會減慢分析過程，並可能引入錯誤。所以，找到一個數據整頓功能很重要，它可以讓您在不離開分析的情況下，輕鬆調整數據。

數據整頓的好處

存取和鏈接任何數據源

當今頂級的數據整頓決方案，允許您連接來自各種來源的所有數據。通過混合和匹配結構化或非結構化數據，您可以獲得更清晰和完整的數據視圖，並產生見解。

更多分析數據時間

與其在開始理解數據對您業務的意義之前，花費無數小時試圖組織數據，不如使用數據整頓解決方案來節省時間和金錢。然後將能夠專注於更深入的分析，將更多時間花在數據瀏覽，並激發可用於業務改進的見解。

確保數據可信

數據整頓增加了數據的可信度，通過清理和組織所有數據，您可以確保該分析基於準確的結果，可以毫無疑問地採取行動。

輕鬆存取和合作

透過簡化您的數據，數據整頓讓您可以更輕鬆地訪問機構內更廣泛的受眾。讓您的數據更易於理解，可以讓非專家參與討論，從而加快決策速度，並在團隊之間合作更豐富。

必備的數據整頓功能

快速和簡便的行內數據整頓

當今頂級的數據整頓解決方案允許您在同一平台，以及數據源本身中執行數據準備和分析。行內數據整頓讓業務用戶進行調整：混搭來自各種數據源的欄和列、一鍵逆透視、更改數據類型、類別和列名、視覺化進行動態欄的分組、修改排序順序、分隔智能欄，並通過替換錯誤或缺失的值來清理數據。完整的API支援，讓您可以插入函數，例如增加或更改結合類型，以帶來更深入的見解。

自動記錄您的每一步

最好的數據整頓解決方案會在數據源觀點畫布上，自動建立數據流視圖，記錄您在數據整頓和分析的所有步驟。通過這種方式，可以確保並輕鬆分享數據模型的追溯性和可稽核性，並自動記錄有關數據源、連接、運算和轉換的資訊。

數據整頓的影響

數據整頓是確保您在分析過程中，從數據中獲得有價值和準確的見解的必要步驟，而數據整頓有助於將凌亂、複雜或不完整的數據，轉換為易於使用的可操作資訊。由於現今機構要處理大量數據，所以必須進行數據整頓，以將相關數據與其他數據分開。數據整頓可以保護公司免受不可信數據的影響，幫助理解複雜的數據集，並決定需要更改那些不一致或錯誤。

高效的數據整頓可以幫助分析師將更多時間花在實際的分析數據上，分析師無需在開始分析或得出任何見解之前，花大部分時間來嘗試組織和清理數據，而是可以專注基於準確的數據，來推動更好的決策。

數據整頓還有助於向更多員工開放合作，即使是那些不是數據專家的員工。數據整頓可以透過簡化複雜的數據集，員工更容易理解數據背後的含義，亦可透過更多的數據合作，機構可以向更廣泛的受眾，提供有價值的見解，並更快地採取行動。

從數據整頓中獲取價值

當今的頂級數據整頓解決方案允許您在分析數據時，以互動方式修復數據，從而減少數據準備和分析之間的來回切換。這種用於數據準備和分析的整合方法，更易於使用，允許快速清理數據，並且具有成本效益。

在分析之前總是需要準備數據，但在檢查數據之前，您幾乎不知道該做什麼。當您更改數據時，驗證數據是很重要的。數據整頓可以在綱目圖中，提供數據源、連接、運算和轉換的視覺概觀。無論您是在清理和組合來自多個來源的數據，還是豐富和轉換數據，您都可以查看有關已進行的數據作業的詳細資料，並可以預覽結果。這使您能夠建立和管理數據整頓的最佳實作規範，並在維護治理時，同時保持敏捷。

有哪些頂級的使用案例？

• 行銷分析：現代行銷依靠數據來準確瞄準潛在客戶，個性化客戶體驗，並提高客戶忠誠度。但隨著物聯網設備越來越受歡迎，機構開始追蹤更多和複雜的客戶數據，行銷人員需要數據整頓工具來處理所有這些數據。數據整頓完成後，行銷部門可以分析數據，並做出更明智的資料驅動決策。
• 機器學習應用：雖然機器學習和人工智能 (AI) 越來越受歡迎，但機構仍致力為準確模型確保高數據品質。為了解決這個問題，企業需要採用數據整頓解決方案，以匯集來自多個不同來源的數據，並為大數據提供可擴展性。
• 醫護系統：醫療產業越來越受資料驅動，透過實施分析來提高效率，並確保最高品質的病患護理。但要實現這些結果，醫護人員必須處理來自醫療記錄、病患數據、人口統計資料和研究結果的大量數據。
• 金融服務和銀行業：現今金融服務和銀行業依靠數據來推動客戶關係、改善運營和提供卓越的客戶服務。金融機構因此必須處理交易和客戶資料，以保持競爭優勢，而這對於檢測欺詐或風險，以及滿足法規要求，也同樣重要。
• 旅遊和酒店業：旅遊和酒店業的公司可以利用大數據，以開闢新機遇。使用數據整頓來收集和分析客戶數據的企業，將能夠創造令人愉快的客戶體驗，並提高運營效率。
• 選民和選舉統計：現今的選舉依靠數據與選民互動，了解關鍵問題，並制定競選策略。然而，要建立資料驅動的政治競選策略，需要進行大量數據整頓，以確保準確預測。

常見的數據整頓源

• 非結構化數據
• 結構數據
• 定量數據
• 定性數據
• 大數據
• 機器數據
• 即時數據
• 開放數據
• 運算數據