Δύο άτομα συζητούν

Μια εισαγωγή σχετικά με την προετοιμασία επαυξημένων δεδομένων

Συντομεύστε τον χρόνο που χρειάζεται η εταιρεία σας να αποκτήσει πληροφορίες με την εκμάθηση μηχανής και άλλη επαυξημένη ανάλυση.


Τι είναι η προετοιμασία επαυξημένων δεδομένων;

Με απλά λόγια, η προετοιμασία επαυξημένων δεδομένων δίνει τη δυνατότητα σε επιχειρηματίες και άλλους εργαζόμενους που δεν έχουν σημαντική εξειδίκευση στην επιστήμη και την ανάλυση δεδομένων να δημιουργήσουν εμπλουτισμένα, αξιόπιστα σύνολα δεδομένων για ανάλυση. Με την υποστήριξη της εκμάθησης μηχανής (ML) και της τεχνητής νοημοσύνης (AI)—ενώ παρέχονται σε μια αυτοματοποιημένη πλατφόρμα με λειτουργία από τον χρήστη—τα εργαλεία προετοιμασίας επαυξημένων δεδομένων μετασχηματίζουν τη διαδικασία εύρεσης και εξέτασης ανεπεξέργαστων δεδομένων, καθώς και τη διαδικασία μετατροπής τους σε αναλώσιμες φόρμες. Δεν αντικαθιστούν την ανθρώπινη ευφυΐα και την επίγνωση του πλαισίου, αλλά τα ενισχύουν.

Για να αποκτήσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα, οι υπεύθυνοι, οι διευθυντές γραμμών επιχειρηματικής δραστηριότητας, οι συνεργάτες και άλλοι βασίζονται στην επιχειρηματική ευφυΐα (BI) και στην επιχειρηματική ανάλυση για να τους παρέχουν ακριβείς, έγκαιρες και σχετικές πληροφορίες. Χρησιμοποιώντας την προετοιμασία επαυξημένων δεδομένων, η εταιρεία σας μπορεί να συμβάλλει στην αποκέντρωση και τον εκδημοκρατισμό της προετοιμασίας δεδομένων, έτσι ώστε περισσότεροι εργαζόμενοι να μπορούν να συμβάλλουν στη δημιουργία αυτών των πληροφοριών.


Πώς χρησιμοποιούνται τα εργαλεία προετοιμασίας επαυξημένων δεδομένων;

Τα εργαλεία προετοιμασίας επαυξημένων δεδομένων απλοποιούν το πρώτο και μάλλον το πιο σημαντικό βήμα της επεξεργασίας δεδομένων—δημιουργώντας σύνολα δεδομένων που απαιτούνται για τη δημιουργία, τη δοκιμή και την εκπαίδευση μοντέλων αναλύσεων.

Παραδοσιακά, η προετοιμασία δεδομένων εμπίπτει στον τομέα των τεχνικών ομάδων που έγραψαν κώδικα και χρησιμοποίησαν εξειδικευμένο λογισμικό για την εξαγωγή δεδομένων από εσωτερικά λειτουργικά συστήματα, τον καθαρισμό και τη δομή τους, καθώς και τη φόρτωσή τους σε αποθήκες δεδομένων. Αυτές οι διαδικασίες που είναι γνωστές ως εξαγωγή, μετασχηματισμός και φόρτωση (ETL) δεδομένων, μπορεί να είναι πολύπλοκες, χρονοβόρες και επιρρεπείς σε σφάλματα.

Οι περισσότεροι επιχειρηματικοί χρήστες μεσαίας κατηγορίας δεν είχαν τις δεξιότητες ή τον χρόνο να πραγματοποιήσουν οι ίδιοι εργασία ETL. Ακόμη και οι επιστήμονες δεδομένων πολιτών—επιχειρηματικοί αναλυτές, προγραμματιστές και άλλοι που στερούνται επίσημης εκπαίδευσης στην επιστήμη δεδομένων αλλά εκτελούν ορισμένες προηγμένες εργασίες ανάλυσης—κατέληξαν να βασίζονται σε μηχανικούς δεδομένων και άλλους επαγγελματίες δεδομένων για να αποφασίσουν ποια δεδομένα θα αναλύσουν και πώς.

Οι καιροί έχουν αλλάξει. Τώρα, οι οργανισμοί αποθηκεύουν τεράστιους όγκους δομημένων, ημι-δομημένων και μη δομημένων δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων κειμένων και εικόνων, σε πολλαπλές ξεχωριστές εφαρμογές και συστήματα. Σπάνια οι κεντρικές ομάδες συστημάτων πληροφορικής και οι ομάδες διαχείρισης δεδομένων έχουν τον χρόνο και τους πόρους για να συγκεντρώσουν και να προετοιμάσουν δεδομένα, ενώ έχουν πολύ λιγότερο χρόνο για να τα μοντελοποιήσουν και να τα μελετήσουν, ώστε να υποστηρίξουν τις διάφορες πρωτοβουλίες ανάλυσης μιας εταιρείας.

Χάρη στα εργαλεία προετοιμασίας επαυξημένων δεδομένων, περισσότεροι εργαζόμενοι μπορούν να προσφερθούν να βοηθήσουν. Διαθέτοντας διεπαφές συνομιλίας των οποίων η λειτουργία απαιτεί λίγα μόλις κλικ, τα εργαλεία καθοδηγούν σταθερά τους χρήστες σε αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα και σχετίζονται με την προετοιμασία δεδομένων.


Τι είναι τα βήματα προετοιμασίας δεδομένων;

Γνωστή και ως διαλογή δεδομένων, η διαδικασία προετοιμασίας δεδομένων περιλαμβάνει μια σειρά διαδοχικών δραστηριοτήτων για την ενοποίηση, τη δόμηση και την οργάνωση δεδομένων. Τα βήματα προετοιμασίας δεδομένων που περιγράφονται παρακάτω σε κοινώς χρησιμοποιούμενες κατηγορίες, ολοκληρώνονται με τη δημιουργία ενός ενιαίου, αξιόπιστου συνόλου δεδομένων για την ενημέρωση μιας ή περισσότερων συγκεκριμένων περιπτώσεων χρήσης:

  1. Συλλογή. Καθοδηγούμενη από τους στόχους της επιδιωκόμενης ανάλυσής της, η ομάδα ανάλυσης εντοπίζει και αντλεί σχετικά δεδομένα από εσωτερικές και εξωτερικές προελεύσεις δεδομένων. Για παράδειγμα, εάν ο στόχος είναι να ρίξει φως στις προτιμήσεις προϊόντων των πελατών, η ομάδα μπορεί να αντλήσει ποσοτικά και ποιοτικά δεδομένα από το CRM και τις εφαρμογές πωλήσεων, τις έρευνες πελατών και τα σχόλια των μέσων κοινωνικής δικτύωσης. Κατά τη διάρκεια αυτής της φάσης, η ομάδα θα πρέπει να συμβουλεύεται τους ενδιαφερόμενους και να χρησιμοποιεί αξιόπιστα σύνολα δεδομένων, διαφορετικά κινδυνεύει με προκατειλημμένα ή αλλοιωμένα αποτελέσματα.
  2. Ανακάλυψη και δημιουργία προφίλ. Μέσω επαναληπτικών σταδίων εξερεύνησης και ανάλυσης, η ομάδα εξετάζει τα ανεπεξέργαστα δεδομένα που συνέλεξε για να κατανοήσει καλύτερα τη συνολική δομή τους και το μεμονωμένο περιεχόμενο σε κάθε σύνολο δεδομένων. Μελετά επίσης τις σχέσεις μεταξύ των συνόλων δεδομένων. Μέσω της δημιουργίας προφίλ δεδομένων, η ομάδα συλλέγει και συνοψίζει στατιστικά στοιχεία για ανωμαλίες, ασυνέπειες, κενά και άλλα ζητήματα που πρέπει να αντιμετωπιστούν πριν από τη χρήση των δεδομένων για την ανάπτυξη και την εκπαίδευση μοντέλων ανάλυσης. Για παράδειγμα, τα σύνολα δεδομένων πελατών, ασθενών και άλλων που περιέχουν ονόματα και διευθύνσεις που αποθηκεύονται σε συστήματα, συχνά διαφέρουν ως προς την ορθογραφία και άλλα χαρακτηριστικά.
  3. Καθαρισμός. Σε αυτό το στάδιο, η ομάδα πρέπει να διορθώσει σχολαστικά όλα τα ζητήματα ποιότητας δεδομένων. Ο καθαρισμός περιλαμβάνει δραστηριότητες όπως η συμπλήρωση τιμών που λείπουν, η διόρθωση ή αφαίρεση ελαττωματικών δεδομένων, το φιλτράρισμα μη σχετικών δεδομένων και η συγκάλυψη ευαίσθητων δεδομένων. Ενώ είναι χρονοβόρο και κουραστικό, αυτό το βήμα προετοιμασίας δεδομένων είναι κρίσιμο για τη διασφάλιση της ακρίβειας και της συνέπειας των δεδομένων. Ο καθαρισμός είναι ιδιαίτερα σημαντικός όταν εργάζεστε μεγάλα δεδομένα λόγω του τεράστιου όγκου δεδομένων που πρέπει να εναρμονιστούν.
  4. Δόμηση. Αυτό το βήμα περιλαμβάνει την ανάπτυξη ενός σχήματος βάσης δεδομένων που περιγράφει τον τρόπο οργάνωσης των δεδομένων σε πίνακες για να επιτρέπεται η ομαλή πρόσβαση μέσω εργαλείων μοντελοποίησης. Το σχήμα μπορεί να θεωρηθεί ως μόνιμη δομή που θα φιλοξενεί δεδομένα που αλλάζουν συνεχώς με ενοποιημένο τρόπο. Όλα τα σχηματικά στοιχεία καθορίζονται.
  5. Μετασχηματισμός και εμπλουτισμός. Μόλις οριστεί το σχήμα, η ομάδα πρέπει να βεβαιωθεί ότι όλα τα δεδομένα συμμορφώνονται. Ορισμένες υπάρχουσες μορφές δεδομένων θα πρέπει να τροποποιηθούν, όπως με προσαρμογή ιεραρχιών και προσθήκη, συγχώνευση ή διαγραφή στηλών και πεδίων. Η ομάδα μπορεί επίσης να βελτιώσει τα δεδομένα με συμπεριφορικές, δημογραφικές, γεωγραφικές και άλλες σχετικές πληροφορίες που αντλούνται από προελεύσεις εντός και εκτός του οργανισμού. Ένα εμπλουτισμένο σύνολο δεδομένων επιτρέπει την εκπαίδευση των μοντέλων ανάλυσης με πιο ολοκληρωμένα σύνολα δεδομένων και επομένως αυτά παρέχουν πιο ακριβείς, πολύτιμες πληροφορίες.
  6. Επικύρωση. Τώρα, η ομάδα πρέπει να χρησιμοποιήσει γραπτά σενάρια ή εργαλεία για να επαληθεύσει την ποιότητα και την ακρίβεια του συνόλου δεδομένων της. Επίσης, αυτή η ενέργεια επιβεβαιώνει ότι η δομή και η μορφοποίηση δεδομένων ευθυγραμμίζονται με τις απαιτήσεις του έργου, έτσι ώστε οι χρήστες και τα εργαλεία μοντελοποίησης έργου να έχουν εύκολη πρόσβαση στα δεδομένα. Ανάλογα με το μέγεθος του συνόλου δεδομένων, η ομάδα μπορεί να επιλέξει να δοκιμάσει ένα δείγμα δεδομένων αντί για το πλήρες σύνολο δεδομένων. Αυτό της πρέπει να επιλύσει τυχόν ζητήματα προτού προχωρήσει στο τελικό βήμα της διαδικασίας προετοιμασίας δεδομένων.
  7. Δημοσίευση. Όταν η ομάδα είναι βέβαιη ότι τα δεδομένα της είναι υψηλής ποιότητας, τα διαβιβάζει στην προοριζόμενη αποθήκη δεδομένων, στη λίμνη δεδομένων ή σε άλλο αποθετήριο. Σε αυτές τις θέσεις, η ομάδα και άλλοι εντός του οργανισμού μπορούν να έχουν πρόσβαση για να αναπτύξουν και να δοκιμάσουν μοντέλα ανάλυσης.

Πώς η εκμάθηση μηχανής ενισχύει την προετοιμασία και τη μοντελοποίηση δεδομένων;

Η ανάλυση επαυξημένων δεδομένων καθίσταται δυνατή μέσω του επαυξημένη ανάλυση,, συμπεριλαμβανομένων των ML, αυτοματοποίησης, δημιουργίας φυσικής γλώσσας (NLG) και απεικόνισης δεδομένων. Για παράδειγμα, η ανακάλυψη επαυξημένων δεδομένων βασίζεται σε μεγάλο βαθμό σε ML—ένας τύπος AI που χρησιμοποιεί αλγόριθμους και στατιστικά μοντέλα για να μαθαίνει από δεδομένα και να προσαρμόζεται χωρίς ανθρώπινη βοήθεια.

Χρησιμοποιώντας ML, τα εργαλεία ανακάλυψης εφαρμόζουν τη γνώση που αποκτάται για να εξετάσουν τα είδη των συνόλων δεδομένων που απαιτούνται δεδομένου του προβλήματος που πρέπει να λύσει το μοντέλο και της υπόθεσης που θα ελεγχθεί. Λαμβάνουν επίσης υπόψη το πλαίσιο στο οποίο συγκεντρώθηκαν τα σύνολα δεδομένων. Στη συνέχεια, τα εργαλεία αναλύουν γρήγορα και αντλούν συμπεράσματα από μοτίβα στα σύνολα δεδομένων, ενώ προτείνουν με έξυπνο τρόπο ποια θα συνδυαστούν.

Η ανακάλυψη επαυξημένων δεδομένων όχι μόνο χρησιμοποιεί ML, αλλά συμβάλλει επίσης στη διασφάλιση της αποτελεσματικής προετοιμασίας δεδομένων για μοντέλα εκμάθησης μηχανής. Για παράδειγμα, τα εργαλεία ανακάλυψης χρησιμοποιούν αλγόριθμους ML για να δημιουργήσουν συστάσεις για τους χρήστες σχετικά με τον τρόπο καθαρισμού και εμπλουτισμού δεδομένων και τον μετασχηματισμό τους σε κατάλληλη μορφή για ανάλυση μοντέλων ML.


Πώς μπορεί η εταιρεία σας να επωφεληθεί από την προετοιμασία επαυξημένων δεδομένων;

Καθημερινά, οι διευθυντές επιχειρήσεων και ομάδες σε όλους τους κλάδους εντοπίζουν νέους, στρατηγικούς τρόπους αξιοποίησης των δεδομένων. Με την προετοιμασία επαυξημένων δεδομένων, μπορούν να δραστηριοποιούνται σε καινοτόμες ιδέες για έργα ανάλυσης χωρίς τη βοήθεια επαγγελματιών συστημάτων πληροφορικής.

Τα οφέλη από την προετοιμασία επαυξημένων δεδομένων μπορούν να επεκταθούν σε ολόκληρο τον οργανισμό σας:

  • Ενισχύει την παραγωγικότητα—Χρησιμοποιώντας έξυπνες, γραφικές διεπαφές χρήστη με αυτοματοποιημένα εργαλεία με λειτουργία από τον χρήστη, οι εξειδικευμένοι επιχειρηματικοί χρήστες μπορούν να συλλέγουν γρήγορα δεδομένα από πολλές, διαφορετικές προελεύσεις και να τα εκτελούν μέσω της δημιουργίας προφίλ, του καθαρισμού και άλλων βασικών λειτουργιών προετοιμασίας δεδομένων. Η προετοιμασία επαυξημένων δεδομένων συμβάλλει επίσης στη μείωση ή την εξάλειψη των χρονοβόρων εργασιών για τους επαγγελματίες συστημάτων πληροφορικής και δεδομένων.
  • Παρέχει δεδομένα υψηλότερης ποιότητας—Κατά την προετοιμασία δεδομένων με μη αυτόματο τρόπο, ακόμη και έμπειροι επιστήμονες δεδομένων ενδέχεται να εισαγάγουν ακούσια ανακριβή και μη σχετικά δεδομένα—ή να μην συμπεριλάβουν σημαντικά δεδομένα. Η προετοιμασία επαυξημένων δεδομένων μπορεί να εντοπίσει και να διορθώσει αυτόματα ζητήματα ποιότητας, διασφαλίζοντας ότι το σύνολο δεδομένων σας παράγει έγκυρα αποτελέσματα.
  • Επιταχύνει την απόδοση επένδυσης (ROI)—Η μεγαλύτερη παραγωγικότητα στο προσκήνιο των έργων ανάλυσης αφήνει περισσότερο χρόνο και πόρους για μοντελοποίηση, εξόρυξη και ανάλυση δεδομένων. Αντί να εμπλέκονται σε μη αυτόματες εργασίες προετοιμασίας δεδομένων, οι χρήστες μπορούν να εστιάζουν στη μελέτη πληροφοριών και στην εφαρμογή τους για τον μετασχηματισμό των επιχειρηματικών λειτουργιών και προκλήσεων. Μόλις δημιουργηθεί, ένα σύνολο δεδομένων μπορεί να έχει πολλές εφαρμογές, βελτιστοποιώντας περαιτέρω τις επενδύσεις σας.
  • Προωθεί τον εκδημοκρατισμό δεδομένων—Διαθέτοντας τα εργαλεία για να συμβάλλουν στην προετοιμασία και τη δημοσίευση δεδομένων για ανάλυση, οι μη εξειδικευμένοι χρήστες μπορούν να εργάζονται πιο άνετα με ανεπεξέργαστα δεδομένα. Επιπλέον, οι χρήστες που είναι πιο εξοικειωμένοι με το πρόβλημα της ανάλυσης μπορούν να αξιοποιήσουν τις επιχειρηματικές τους γνώσεις και την τεχνογνωσία τους για να επιλέξουν στατιστικά σημαντικά σύνολα δεδομένων και να συμβάλλουν στη δόμηση και τον εμπλουτισμό δεδομένων για την υποστήριξη των στόχων του έργου. Καθώς οι γνώσεις δεδομένων αυξάνονται στον οργανισμό σας, οι εργαζόμενοι αποκτούν μεγαλύτερη αυτοπεποίθηση για τη λήψη αποφάσεων και τη δημιουργία στρατηγικών που βασίζονται σε δεδομένα.
  • Βελτιώνει την επιχειρηματική ευελιξία—Με τη δυνατότητα της γρήγορης προετοιμασίας ολοκληρωμένων συνόλων δεδομένων, οι χρήστες μπορούν να ξεκινήσουν γρήγορα νέα έργα ανάλυσης για την υποστήριξη των μεταβαλλόμενων επιχειρηματικών συνθηκών και των συνθηκών της αγοράς. Όσο πιο σύντομα λαμβάνονται οι πληροφορίες, τόσο πιο γρήγορα η εταιρεία σας μπορεί να εφαρμόσει αυτές τις πληροφορίες για να αποκτήσει ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.

Πώς οι εταιρείες εφαρμόζουν την προετοιμασία επαυξημένων δεδομένων;

Σε όλους τους κλάδους, οι εταιρείες χρησιμοποιούν επιχειρηματική ευφυΐα και εργαλεία επιχειρηματικής ανάλυσης για να αντλήσουν περισσότερες τιμές από τα δεδομένα. Για παράδειγμα, οι ακόλουθοι οργανισμοί, έχοντας ενσωματώσει την προετοιμασία επαυξημένων δεδομένων στις ροές εργασίας τους, συγκέντρωσαν και επεξεργάστηκαν αποτελεσματικά δεδομένα για να τροφοδοτήσουν την ανάλυσή τους:

Τραπεζική

Μια μεγάλη τράπεζα, για να κατανοήσει καλύτερα ποιοι πελάτες είναι πιο πιθανό να χρησιμοποιήσουν υπηρεσίες επένδυσης πλούτου—και στη συνέχεια να στοχεύσει σε αυτούς με εξατομικευμένες προσφορές—συγκέντρωσε γρήγορα και ενοποίησε δεδομένα λογαριασμών, καταθέσεων, αναλήψεων και πιστωτικών καρτών από όλο το δίκτυο υποκαταστημάτων και ATM της. Επίσης άντλησε δημογραφικά, κοινωνικοοικονομικά και άλλα σχετικά δεδομένα από εξωτερικές πηγές.

Λιανική

Μια διεθνής αλυσίδα φαρμακείων προσπάθησε να μάθει γιατί η σύνθεση της επωνυμίας της δεν απέδωσε σε ορισμένες τοποθεσίες αλλά απέδωσε σε άλλες. Συνδύασε τα δεδομένα του σημείου πώλησης, την κατηγορία προϊόντων, την αφοσίωση πελατών, την καθαρή βαθμολογία προώθησης και τα δεδομένα τιμολόγησης από τα εσωτερικά συστήματά της με εξωτερικά γεωγραφικά δεδομένα, για να δημιουργήσει ένα πλούσιο σύνολο δεδομένων για ανάλυση.

Γεωργία

Μια μικρή εταιρεία γεωργικής τεχνολογίας ήθελε να χρησιμοποιήσει τους δικούς της αλγορίθμους για να μελετήσει τις τάσεις της απόδοσης των καλλιεργειών σε περιοχές που πλήττονται από ξηρασία, ώστε να μπορέσει να συμβουλεύσει τους αγρότες μικρής κλίμακας για το ποιες καλλιέργειες θα πρέπει να φυτέψουν και πότε. Αξιοποιώντας ομάδες μεγάλων δεδομένων που διατηρούνται από δημόσιους και ιδιωτικούς οργανισμούς, προμήθευσε και συνδύασε δεδομένα που σχετίζονταν με πολλαπλές μεταβλητές, συμπεριλαμβανομένων των καιρικών συνθηκών, της θερμοκρασίας του εδάφους, της περιεκτικότητας σε υγρασία, της χρήσης νερού και της κατάστασης των καλλιεργειών.

Νομικά

Μια νομική εταιρεία που υπερασπίζεται έναν εταιρικό πελάτη σε μια μεγάλη αντιδικία ανέλυσε εκατομμύρια email πελατών και άλλα μη δομημένα έγγραφα του σχετικό ιστορικού. Μειώνοντας δραματικά τις μη αυτόματες, επαναλαμβανόμενες δραστηριότητες ανακάλυψης δεδομένων, η εταιρεία είχε περισσότερο χρόνο να επανεξετάσει και να αναλύσει τα σχετικά ευρήματα.

Δημόσιοι οργανισμοί

Μια πολιτειακή κυβέρνηση των ΗΠΑ θέλησε να εφαρμόσει πρακτικές προληπτικής συντήρησης για να μειώσει το κόστος καυσίμου, συντήρησης και υπηρεσιών για τον στόλο αυτοκινήτων και βαρέων μηχανημάτων της. Για να προσδιορίσει καλύτερα ποια οχήματα και πότε χρειάζονταν σέρβις και το πόσο κοντά σε εγκατάσταση σέρβις βρίσκονταν κάθε όχημα σε πραγματικό χρόνο, η ομάδα διαχείρισης πάγιων στοιχείων ενσωμάτωσε πληροφορίες από τα αρχεία συντήρησης οχημάτων και τους αισθητήρες επιδόσεων με εξωτερικά δεδομένα GPS.


Πώς μπορεί η εταιρεία σας να εφαρμόσει μια λύση προετοιμασίας επαυξημένων δεδομένων;

Προτού παρουσιάσετε την προετοιμασία επαυξημένων δεδομένων στους υπαλλήλους, η εταιρεία σας θα πρέπει να κερδίσει την εμπιστοσύνη τους. Μερικά άτομα μπορεί να ανησυχούν για το γεγονός ότι οι νέες τεχνολογίες θα αλλάξουν ή ακόμα και θα εξαλείψουν τους ρόλους τους. Για να προωθήσουν την αποδοχή, οι υπεύθυνοι μπορούν να προσκαλέσουν ομάδες που επηρεάζονται να συμβάλλουν στον καθορισμό νέων διαδικασιών προετοιμασίας δεδομένων και να συζητήσουν σχετικά με το πώς μπορούν να εξελιχθούν οι ρόλοι τους. Επίσης, η προληπτική ενίσχυση των γνώσεων δεδομένων σε ολόκληρο τον οργανισμό, ειδικά μεταξύ ομάδων που δεν είναι εξοικειωμένες με την ανάλυση επαυξημένων δεδομένων, συμβάλλει στην ενδυνάμωση της εμπιστοσύνης στις προκύπτουσες πληροφορίες.

Όταν επιλέγετε μια λύση προετοιμασίας δεδομένων με λειτουργία από τον χρήστη, κάντε τις ακόλουθες ερωτήσεις:

  • Θα συνδεθεί η λύση με μια ποικιλία προελεύσεων δεδομένων, είτε με εσωτερική εγκατάσταση είτε στο cloud;
  • Μπορεί να λειτουργήσει με ημι-δομημένα και μη δομημένα ανεπεξέργαστα δεδομένα;
  • Σε ποιο βαθμό αυτοματοποιεί τη διαδικασία προετοιμασίας δεδομένων;
  • Διαθέτει ισχυρά, διαισθητικά εργαλεία;
  • Υποστηρίζει η λύση τη συνεργασία μεταξύ οργανισμών και την κοινή χρήση δεδομένων;
  • Μπορεί να κλιμακωθεί για να διαχειριστεί μεγάλα δεδομένα;
  • Θα υποστηρίζει πλατφόρμες ανάλυσης που βασίζονται σε cloud; Αν ναι, ποιες;
  • Θα επιτρέπει την ασφάλεια δεδομένων και το απόρρητο και θα υποστηρίζει τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς;
  • Τι θα κοστίσει, όσον αφορά τις άδειες χρήσης λογισμικού, τις απαιτήσεις επεξεργασίας και αποθήκευσης και την προσθήκη λογαριασμών και εκπαίδευση των υπαλλήλων;

Μόλις αποφασίσετε για μια λύση, ξεκινήστε σιγά σιγά την εφαρμογή της. Ζητήστε από την επιστήμη δεδομένων, τις επιχειρήσεις και άλλους ενδιαφερόμενους να επιλέξουν μερικές ομάδες με γνώσεις δεδομένων για περιπτώσεις χρήσης που προσφέρονται για προετοιμασία επαυξημένων δεδομένων. Με βάση τους στόχους της εταιρείας σας για ανάλυση επαυξημένων δεδομένων, προωθήστε σταδιακά τη λύση σε άλλες ομάδες.

Αποκτήστε περισσότερη αξία από τα δεδομένα σας με το Microsoft Power BI

Το Microsoft Power BI μπορεί να βοηθήσει την εταιρεία σας να κάνει την ανάλυση επαυξημένων δεδομένων μια απλούστερη, ταχύτερη και πιο περιεκτική διαδικασία. Εφόσον απαιτείται από ερωτήματα και συστάσεις με δημιουργία φυσικής γλώσσας (NLG) και με τη βοήθεια της απεικόνισης δεδομένων, οι επιχειρηματικές ομάδες μπορούν να προετοιμάσουν πιο γρήγορα και με αξιοπιστία ακριβή, ολοκληρωμένα σύνολα δεδομένων που αποδίδουν ποιοτικές πληροφορίες.


Συνήθεις ερωτήσεις

Τι είναι η προετοιμασία δεδομένων;

Η προετοιμασία δεδομένων περιλαμβάνει όλα τα στάδια δημιουργίας ποιοτικών, ακριβών και ολοκληρωμένων συνόλων δεδομένων για την επιχειρηματική ευφυΐα και την επιχειρηματική ανάλυση. Διασφαλίζει ότι ένας οργανισμός μπορεί να δημιουργήσει τις απαραίτητες πληροφορίες για να αποκτήσει ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.

Τι είναι τα εργαλεία προετοιμασίας δεδομένων;

Τα εργαλεία προετοιμασίας δεδομένων διευκολύνουν τη συλλογή δεδομένων, την ανακάλυψη και τη δημιουργία προφίλ, τον καθαρισμό, τη δόμηση, τον μετασχηματισμό και τον εμπλουτισμό, την επικύρωση και τη δημοσίευση.

Τι είναι η διαδικασία προετοιμασίας επαυξημένων δεδομένων;

Η προετοιμασία επαυξημένων δεδομένων χρησιμοποιεί επαυξημένη ανάλυση—συμπεριλαμβανομένων των ML, NLG και της απεικόνισης δεδομένων—για να μετατρέψει τις παραδοσιακά κουραστικές, χρονοβόρες δραστηριότητες σε αυτοματοποιημένες, πιο έξυπνες ροές εργασίας.

Γιατί είναι σημαντική η προετοιμασία επαυξημένων δεδομένων;

Η προετοιμασία επαυξημένων δεδομένων μπορεί να προσφέρει πολλά οφέλη. Μπορεί να αυξήσει την παραγωγικότητα, να εκτελέσει αναλύσεις χρησιμοποιώντας δεδομένα υψηλότερης ποιότητας, να επιταχύνει την απόδοση επένδυσης (ROI) σε έργα ανάλυσης, να εκδημοκρατίσει τα δεδομένα και να βελτιώσει την επιχειρηματική ευελιξία.

Τι είναι η προετοιμασία δεδομένων για εκμάθηση μηχανής;

Η αποτελεσματική προετοιμασία δεδομένων για εφαρμογές εκμάθησης μηχανής παρέχει ποιοτικά σύνολα δεδομένων για τη δημιουργία και δοκιμή μοντέλων ML. Για παράδειγμα, πολλά εργαλεία προετοιμασίας επαυξημένων δεδομένων χρησιμοποιούν αλγόριθμους ML για να κάνουν συστάσεις στους χρήστες σχετικά με τον τρόπο καθαρισμού και εμπλουτισμού δεδομένων, καθώς και τη μετατροπή τους σε κατάλληλη μορφή για ανάλυση μοντέλων ML.