Старые данные как конкурентное преимущество

Аудит — это просто тщательная проверка ваших данных, чтобы убедиться, что все они точны, непротиворечивы и имеют смысл. Воспринимайте это как генеральную уборку. Возможно, вы обнаружите ценную информацию, скрытую в ваших старых данных.

С чего нам начать эту глубокую очистку? Что ж, начнем с определения того, какие данные мы сохранили. Это может быть что угодно, от сведений о клиентах до записей о продажах.

Следующим этапом является оценка качества наших данных. Нам необходимо убедиться, что они надежны и актуальны. Например, если мы находим старый список клиентов, которые не взаимодействовали с нами в течение пары десятилетий, возможно, пришло время забыть об этом.

В некоторых случаях это может означать, что нам также придется удалить данные, которые были повреждены. Не имеет значения, насколько важна папка: если влажность разрушает содержимое, значит, пришло время попрощаться. Ознакомьтесь с кратким уроком по качеству данных, чтобы лучше понять его влияние.

На этом этапе также важно пометить ваши данные как структурированные или неструктурированные. Не удивляйтесь, если у вас очень мало структурированных данных или их вообще нет. Каждый специалист по обработке данных знает, что мир не является структурированным местом.

Следующий шаг — систематизация выводов. Это может быть так же просто, как разделить информацию о клиентах на разные группы в зависимости от их предпочтений или поведения.

Наконец, нам нужно оценить, могут ли эти очищенные данные помочь нам в достижении наших целей. Они по-прежнему актуальны? Соответствуют ли они текущим стандартам компании? Можно ли объединить их с нашими текущими данными? Если да, то какие изменения или преобразования необходимо будет внести?

Что подводит нас к следующему пункту…

По мере того, как мы углубляемся в нашу копилку данных, нам необходимо вооружаться правильными инструментами и техниками, чтобы обнаружить эти скрытые жемчужины. Одним из них является очистка данных. Это включает в себя идентификацию и исправление (или удаление) поврежденных или неточных записей из набора данных.

Допустим, мы натыкаемся на набор данных, изобилующий несоответствиями или отсутствующими значениями. Это все равно что найти бриллиант с изъянами. Мы бы не отказались от него сразу; вместо этого мы бы усовершенствовали его до тех пор, пока не проявилась бы его истинная ценность.

Другим методом является нормализация данных, которая приводит значения, измеренные в разных масштабах, к общему масштабу. Представьте себе попытку сравнить бриллианты по весу, когда одни измеряются в каратах, а другие — в граммах — сбивает с толку, не так ли? Нормализация решает эту проблему, приводя все измерения к равной основе (или масштабу).
Преобразование данных — еще один мощный инструмент в нашем распоряжении. Он позволяет нам преобразовывать необработанные данные (наши необработанные алмазы) в формат, более подходящий для дальнейшего анализа или моделирования. Например, категориальные данные могут быть преобразованы в числовые данные с помощью однократного кодирования. Это можно сравнить с огранкой и полировкой необработанного алмаза, чтобы раскрыть его блеск.

Наконец, давайте не будем забывать о извлечении признаков, когда мы идентифицируем и выбираем наиболее релевантные атрибуты из нашего набора данных для дальнейшего анализа. Думайте об этом как о выборе того, какие грани бриллианта лучше всего улавливают свет.

Благодаря этим методам в нашем наборе инструментов мы хорошо подготовлены для раскрытия скрытого потенциала даже в самых недооцененных наборах данных.

Прежде всего, это Excel. Старая надежная рабочая лошадка часто становится нашим первым пунктом назначения для очистки данных благодаря своему удобному интерфейсу и надежной функциональности .

Конечно, нам также нужно место для хранения этих данных, поэтому мы обращаемся к SQL (языку структурированных запросов). Благодаря своей способности быстро и эффективно манипулировать большими наборами данных, SQL с легкостью обрабатывает громоздкие данные, позволяя нам преобразовывать их в формат, подходящий для анализа.

SQL имеет давнюю традицию как одна из самых надежных технологий баз данных, что означает, что существуют базы данных десятилетней давности, использующие тот же язык запросов, что и современные базы данных. Если вам повезет, вы могли бы произвести некоторые преобразования на этом этапе, не прибегая к более сложным технологиям.

Когда дело доходит до извлечения признаков, в игру вступают алгоритмы машинного обучения. Для этой цели мы используем библиотеки на основе Python, такие как scikit-learn или TensorFlow. Думайте о них как о лупе, позволяющем нам различать, какие функции наиболее ценны в нашем наборе данных.

В мире обработки данных защита данных означает внедрение надежных мер безопасности и протоколов конфиденциальности.

Сначала давайте разберемся с шифрованием . Это похоже на цифровую систему блокировки и получения ключа. Преобразуя данные в нечитаемый формат (процесс, известный как шифрование), даже если неавторизованные лица получат доступ к нашим данным, они не смогут их понять.

Далее идет анонимизация : удаление личной информации из наших наборов данных. Это чрезвычайно важно для старых файлов данных, учитывая, что за последнее десятилетие принципы конфиденциальности сильно изменились. Все нетронутые данные до введения GDPR, придется тщательно просматривать.

По сути, конфиденциальность и безопасность — это не просто необязательные дополнения в нашем процессе обработки данных. Это фундаментальные компоненты, гарантирующие этичное и законное использование старых данных. В конце концов, что хорошего в блестящих инсайтах, если они достигаются ценой нарушений конфиденциальности или сбоев в системе безопасности?

Использование старых данных может привести к экономии средств. Вместо того, чтобы тратить ресурсы на сбор свежих данных, мы можем использовать существующие наборы данных. Этот процесс не только более экономичен, но и безвреден для окружающей среды — думайте о нем как о вторичной переработке в цифровую эпоху.

Более того, такой подход позволяет нам выявить скрытые тенденции и закономерности, которые, возможно, были упущены из виду изначально. Имея в нашем распоряжении передовые аналитические инструменты и методы (например, алгоритмы машинного обучения), мы можем извлекать из этих наборов данных более глубокую информацию.

Давайте рассмотрим пример из сектора здравоохранения. Гипотетическая больница накопила многолетние истории болезни пациентов. На первый взгляд эта информация казалась устаревшей и неактуальной. Однако после повторного анализа с использованием современных методов прогностического моделирования они смогли выявить закономерности в прогрессировании заболевания и эффективности лечения. Эти обновленные данные позволили улучшить планы ухода за пациентами и значительно снизить затраты на здравоохранение.

Использование старых данных не только экономит время и деньги, но и позволяет получить ценные сведения, которые могут трансформировать бизнес-стратегии или даже спасать жизни.

С помощью технологий аналитики, очистки и моделирования можно придать новую жизнь этим архивным сведениям. Во-первых, вы получите источник глубоких и всесторонних бизнес-инсайтов, которые помогут оптимизировать стратегии и повысить эффективность операций. Во-вторых, компания сможет существенно сэкономить ресурсы за счет повторного использования уже имеющихся данных.

Кроме того, раскрыв потенциал старых наборов, вы обогатите свои знания трендами, закономерностями и историческими сведениями, которые сегодня могут оказаться как никогда востребованными. Попутно вы обеспечите надлежащий уровень безопасности и конфиденциальности, что так важно в цифровую эпоху.

В конечном счете, старые данные не должны пылиться в забвении. С помощью передовых методов и инструментов их можно превратить в ценнейший ресурс для развития вашего бизнеса на долгие годы вперед. Так что вперед, раскройте сокровища ваших цифровых архивов!