คนสองคนกำลังหารือกัน

ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการเตรียมข้อมูลเสริม

เร่งเวลาให้บริษัทของคุณเรียนรู้ข้อมูลเชิงลึกด้วยแมชชีนเลิร์นนิ่งและการวิเคราะห์เพิ่มเติมอื่นๆ ได้เร็วขึ้น


การเตรียมข้อมูลเสริมคืออะไร

พูดง่ายๆ ว่าการเตรียมข้อมูลเสริมช่วยให้นักธุรกิจและผู้ปฏิบัติงานคนอื่นๆ ที่ไม่มีความเชี่ยวชาญเชิงลึกในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์สามารถสร้างชุดข้อมูลที่สมบูรณ์และเชื่อถือได้สำหรับการวิเคราะห์ เครื่องมือเตรียมข้อมูลเสริมซึ่งขับเคลื่อนโดยแมชชีนเลิร์นนิ่ง (ML) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) และนำเสนอบนแพลตฟอร์มอัตโนมัติแบบบริการตนเอง จะเปลี่ยนกระบวนการค้นหาและตรวจสอบข้อมูลดิบและแปลงเป็นรูปแบบที่ใช้งานได้ การทำงานเหล่านี้ไม่ได้มาแทนที่สติปัญญาของมนุษย์และการรับรู้ตามบริบท หากแต่เข้ามาช่วยปรับปรุงให้ดียิ่งขึ้น

เพื่อให้เกิดความได้เปรียบในการแข่งขัน ผู้นำ ผู้จัดการสายงานธุรกิจ คู่ค้า และฝ่ายอื่นๆ ใช้ข่าวกรองธุรกิจ (BI) และการวิเคราะห์ทางธุรกิจเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้อง ทันเวลา และมีความเกี่ยวข้อง เมื่อใช้การเตรียมข้อมูลเสริม บริษัทของคุณสามารถช่วยกระจายและทำให้การเตรียมข้อมูลเข้าถึงได้อย่างเท่าเทียม ทำให้มีพนักงานจำนวนมากขึ้นสามารถช่วยสร้างข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นได้


เครื่องมือการเตรียมข้อมูลเสริมใช้อย่างไร

เครื่องมือการเตรียมข้อมูลเสริมช่วยปรับปรุงขั้นตอนแรกและอาจเป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุดในการประมวลผลข้อมูล นั่นคือ การสร้างชุดข้อมูลที่จำเป็นในการสร้าง ทดสอบ และฝึกโมเดลการวิเคราะห์

โดยทั่วไป การเตรียมข้อมูลจะอยู่ในขอบข่ายของทีมเทคนิคที่เขียนโค้ดและใช้ซอฟต์แวร์เฉพาะทางเพื่อแยกข้อมูลจากระบบปฏิบัติการภายใน จัดระเบียบและจัดโครงสร้าง และโหลดลงในคลังข้อมูล หรือที่เรียกว่า การแยก การแปลง และการโหลดข้อมูล (ETL) กระบวนการเหล่านี้อาจซับซ้อน ใช้เวลานาน และเกิดข้อผิดพลาดได้ง่าย

ผู้ใช้ในธุรกิจโดยเฉลี่ยส่วนใหญ่ไม่มีทักษะหรือเวลาในการดำเนินงาน ETL ด้วยตนเอง แม้แต่พลเมืองนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างนักวิเคราะห์ธุรกิจ นักพัฒนา และบุคคลอื่นๆ ที่ไม่ได้รับการฝึกอบรมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างเป็นทางการ แต่ทำงานด้านการวิเคราะห์ขั้นสูงก็พบว่าตนเองต้องพึ่งพาวิศวกรข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลอื่นๆ เพื่อตัดสินใจว่าข้อมูลใดที่จะวิเคราะห์และทำอย่างไร

เมื่อเวลาเปลี่ยน ปัจจุบัน องค์กรต่างๆ จัดเก็บข้อมูลแบบมีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก รวมทั้งข้อความและรูปภาพในแอปพลิเคชันและระบบแบบไซโลจำนวนมาก ทีมไอทีและการจัดการข้อมูลแบบรวมศูนย์ไม่ค่อยมีเวลาและทรัพยากรในการรวบรวมและเตรียมข้อมูล ทำให้มีการสร้างโมเดลและศึกษาข้อมูลน้อยลงมากสำหรับสนับสนุนแผนริเริ่มด้านการวิเคราะห์ที่หลากหลายของบริษัท

ด้วยเครื่องมือการเตรียมข้อมูลเสริม ทำให้มีบุคลากรจำนวนมากขึ้นสามารถช่วยทำงานนี้ได้ เครื่องมือที่มีส่วนติดต่อการสนทนาแบบชี้แล้วคลิกจะแนะนำผู้ใช้อย่างต่อเนื่องในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการเตรียมข้อมูล


ขั้นตอนการเตรียมข้อมูลคืออะไร

กระบวนการเตรียมข้อมูล หรือที่เรียกว่า การปรับเปลี่ยนรูปแบบข้อมูลให้พร้อมใช้งาน ประกอบด้วยชุดของกิจกรรมตามลำดับสำหรับการรวม การจัดโครงสร้าง และการจัดระเบียบข้อมูล ขั้นตอนการเตรียมข้อมูล ที่ปรากฏด้านล่างเป็นแบบที่ใช้กันทั่วไป ทำให้มีการสร้างชุดข้อมูลที่เชื่อถือได้ชุดเดียวเพื่อแสดงกรณีการใช้งานที่เฉพาะเจาะจงอย่างน้อยหนึ่งกรณี:

  1. การรวบรวม ทีมวิเคราะห์จะระบุและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งข้อมูลภายในและภายนอกตามวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ที่ตั้งไว้ ตัวอย่างเช่น หากเป้าหมายคือการให้ความกระจ่างเกี่ยวกับการตั้งค่าผลิตภัณฑ์ของลูกค้า ทีมสามารถดึงข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพจาก CRM และแอปพลิเคชันการขาย แบบสำรวจลูกค้า และคำติชมทางสื่อสังคม ในระหว่างขั้นตอนนี้ ทีมควรปรึกษากับผู้เกี่ยวข้องทั้งหมดและใช้ชุดข้อมูลที่เชื่อถือได้ ไม่เช่นนั้นผลลัพธ์ที่ได้อาจเกิดความลำเอียงหรือไม่เที่ยงตรง
  2. การค้นหาและการจัดทำโปรไฟล์ ทีมจะตรวจสอบข้อมูลดิบที่รวบรวมไว้เพื่อทำความเข้าใจโครงสร้างโดยรวมและเนื้อหาแต่ละรายการภายในชุดข้อมูลแต่ละชุดผ่านขั้นตอนการสำรวจและวิเคราะห์ซ้ำๆ นอกจากนี้ยังศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูล ทีมจะรวบรวมและสรุปสถิติเกี่ยวกับความผิดปกติ ความไม่สอดคล้อง ช่องว่าง และปัญหาอื่นๆ ที่ต้องแก้ไขก่อนที่จะใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อพัฒนาและฝึกโมเดลการวิเคราะห์ ตัวอย่างเช่น ชุดข้อมูลลูกค้า ผู้ป่วย และชุดข้อมูลอื่นๆ ที่มีชื่อและที่อยู่ซึ่งจัดเก็บไว้ในระบบต่างๆ มักจะแตกต่างกันในส่วนการสะกดคำและลักษณะอื่นๆ
  3. การจัดระเบียบ ในขั้นตอนนี้ ทีมต้องแก้ไขปัญหาด้านคุณภาพข้อมูลทั้งหมดอย่างละเอียดรอบคอบ การจัดระเบียบเกี่ยวข้องกับกิจกรรมต่างๆ เช่น การกรอกค่าที่หายไป การแก้ไขหรือลบข้อมูลที่บกพร่อง การกรองข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง และการปกปิดข้อมูลที่สำคัญ ขั้นตอนการเตรียมข้อมูลที่ใช้เวลานานและน่าเบื่อนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรับรองความถูกต้องและความสอดคล้องกันของข้อมูล การจัดระเบียบข้อมูลมีความสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากปริมาณข้อมูลทั้งหมดต้องสอดคล้องกัน
  4. การจัดโครงสร้าง ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการพัฒนาแบบแผนฐานข้อมูลที่อธิบายวิธีการจัดระเบียบข้อมูลลงในตารางเพื่อให้สามารถเข้าถึงได้อย่างราบรื่นด้วยเครื่องมือสร้างรูปแบบ แบบแผนถือว่าเป็นโครงสร้างถาวรที่จะรองรับข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาในลักษณะที่เป็นหนึ่งเดียว โดยจะมีการกำหนดส่วนประกอบที่เป็นแผนผังทั้งหมด
  5. การเปลี่ยนแปลงและการเพิ่มความสมบูรณ์ เมื่อตั้งค่าแบบแผนแล้ว ทีมจะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลทั้งหมดสอดคล้องกัน รูปแบบข้อมูลที่มีอยู่บางส่วนจะต้องมีการเปลี่ยนแปลง เช่น โดยการปรับลำดับชั้นและการเพิ่ม การผสาน หรือการลบคอลัมน์และฟิลด์ ทีมยังสามารถปรับปรุงข้อมูลด้วยข้อมูลเชิงพฤติกรรม ข้อมูลพื้นฐานบุคคล ภูมิศาสตร์ และข้อมูลเชิงบริบทอื่นๆ ที่ดึงมาจากแหล่งที่มาภายในและภายนอกองค์กร ชุดข้อมูลที่สมบูรณ์ช่วยให้โมเดลการวิเคราะห์ได้รับการฝึกด้วยชุดข้อมูลที่ครอบคลุมมากขึ้น ทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าและแม่นยำยิ่งขึ้น
  6. การตรวจสอบความถูกต้อง ตอนนี้ ทีมต้องใช้สคริปต์หรือเครื่องมือสำหรับการเขียนเพื่อตรวจสอบคุณภาพและความถูกต้องของชุดข้อมูล นอกจากนี้ยังเป็นการยืนยันว่าโครงสร้างข้อมูลและการจัดรูปแบบสอดคล้องกับข้อกำหนดของโครงการ เพื่อให้ผู้ใช้และเครื่องมือสร้างรูปแบบโครงการสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ง่าย ทีมอาจเลือกทดสอบตัวอย่างข้อมูลมากกว่าชุดข้อมูลทั้งหมด ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับขนาดของชุดข้อมูล หากมีปัญหาใดๆ ควรแก้ไขก่อนไปยังขั้นตอนสุดท้ายของกระบวนการเตรียมข้อมูล
  7. การเผยแพร่ เมื่อทีมมั่นใจว่าข้อมูลมีคุณภาพสูง ทีมจะโอนข้อมูลไปยังคลังข้อมูลเป้าหมาย ที่จัดเก็บข้อมูลดิบหรือที่จัดเก็บอื่นซึ่งทีมงานและคนอื่นๆ ในองค์กรสามารถเข้าถึงเพื่อพัฒนาและทดสอบรูปแบบการวิเคราะห์ได้

แมชชีนเลิร์นนิ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการเตรียมข้อมูลและการสร้างรูปแบบได้อย่างไร

การวิเคราะห์ข้อมูลเสริมสามารถทำได้ด้วย การวิเคราะห์เสริม รวมถึง ML, ระบบอัตโนมัติ การสร้างภาษาแบบธรรมชาติ (NLG) และการแสดงภาพจากข้อมูล ตัวอย่างเช่น การค้นหาข้อมูลเสริมอาศัย ML เป็นหลัก ซึ่งเป็นประเภทของ AI ที่ใช้อัลกอริทึมและโมเดลทางสถิติเพื่อเรียนรู้จากข้อมูลและปรับการทำงานโดยไม่ต้องอาศัยความช่วยเหลือจากมนุษย์

เมื่อใช้ ML เครื่องมือการค้นหาจะใช้องค์ความรู้ที่เรียนรู้มาพิจารณาว่าชุดข้อมูลประเภทใดที่จำเป็นเมื่อพิจารณาถึงปัญหาที่โมเดลต้องแก้ไขและสมมติฐานที่จะทดสอบ รวมถึงยังพิจารณาบริบทที่รวบรวมชุดข้อมูลด้วย จากนั้น เครื่องมือจะวิเคราะห์และสรุปผลอย่างรวดเร็วจากรูปแบบในชุดข้อมูล และแนะนำอย่างชาญฉลาดว่าจะรวมชุดข้อมูลใด

การค้นหาข้อมูลเสริมไม่เพียงแต่ใช้ ML เท่านั้น แต่ยังช่วยรับรองว่ามีการเตรียมข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่ง ตัวอย่างเช่น เครื่องมือการค้นหาใช้อัลกอริทึม ML เพื่อสร้างคำแนะนำสำหรับผู้ใช้เกี่ยวกับวิธีการจัดระเบียบและเพิ่มข้อมูล และแปลงข้อมูลให้เป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์โมเดล ML


บริษัทของคุณจะได้รับประโยชน์จากการจัดเตรียมข้อมูลเสริมได้อย่างไร

ทุกๆ วัน ผู้นำธุรกิจและทีมจากอุตสาหกรรมต่าง ๆ จะค้นหาวิธีการเชิงกลยุทธ์ใหม่ๆ ในการใช้ประโยชน์จากข้อมูล ด้วยการเตรียมข้อมูลเสริม พวกเขาสามารถดำเนินการตามแนวคิดใหม่ๆ สำหรับโครงการวิเคราะห์โดยไม่ต้องรับความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญด้านไอที

ประโยชน์ของการเตรียมข้อมูลเสริมเกิดขึ้นทั่วทั้งองค์กรของคุณ:

  • เพิ่มประสิทธิภาพ—ด้วยการใช้ส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิกที่ใช้งานง่ายพร้อมเครื่องมือแบบบริการตนเองอัตโนมัติ ผู้ใช้ในธุรกิจที่มีทักษะสามารถรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ที่แยกจากกันได้อย่างรวดเร็ว และเรียกใช้ผ่านฟังก์ชันการจัดทำโปรไฟล์ การจัดระเบียบข้อมูล และการเตรียมข้อมูลสำคัญอื่นๆ การเตรียมข้อมูลเสริมยังช่วยลดหรือขจัดงานที่ต้องใช้เวลานานสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีและข้อมูลอีกด้วย
  • ส่งมอบข้อมูลคุณภาพสูง—เมื่อเตรียมข้อมูลด้วยตนเอง แม้แต่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์ก็อาจแนะนำข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและไม่เกี่ยวข้องโดยไม่ได้ตั้งใจ หรือไม่สามารถรวมข้อมูลที่สำคัญได้ การเตรียมข้อมูลเสริมสามารถระบุตำแหน่งและแก้ไขปัญหาด้านคุณภาพได้โดยอัตโนมัติ ทำให้มั่นใจว่าชุดข้อมูลของคุณแสดงผลลัพธ์ที่ถูกต้อง
  • เร่ง ROI—ประสิทธิภาพที่สูงขึ้นในส่วนหน้าของโครงการวิเคราะห์ทำให้มีเวลาและทรัพยากรมากขึ้นสำหรับการสร้างรูปแบบข้อมูล การทำเหมือง และการวิเคราะห์ แทนที่จะเสียเวลากับงานเตรียมข้อมูลด้วยตนเอง ผู้ใช้สามารถโฟกัสที่การศึกษาข้อมูลเชิงลึกและการนำไปใช้เพื่อเปลี่ยนแปลงการดำเนินธุรกิจและความท้าทายต่างๆ หลังจากสร้างแล้ว ชุดข้อมูลสามารถนำไปใช้งานได้หลากหลาย ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการลงทุนของคุณให้ดียิ่งขึ้น
  • ผลักดันการเข้าถึงข้อมูลอย่างเท่าเทียม—ผู้ใช้ที่ไม่เชี่ยวชาญเฉพาะทางสามารถทำงานด้วยข้อมูลดิบได้สะดวกกว่าเดิม พร้อมช่วยเตรียมและเผยแพร่ข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ได้ นอกจากนี้ ผู้ใช้ที่คุ้นเคยกับปัญหาการวิเคราะห์มากที่สุดสามารถใช้ความรู้และความเชี่ยวชาญทางธุรกิจของตนเพื่อเลือกชุดข้อมูลที่มีนัยสำคัญทางสถิติ และช่วยจัดโครงสร้างและเสริมข้อมูลเพื่อสนับสนุนเป้าหมายของโครงการ เมื่อการรู้ข้อมูลในองค์กรของคุณเติบโตขึ้น ผู้ใช้จะได้รับความมั่นใจมากขึ้นเกี่ยวกับการตัดสินใจและกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
  • ปรับปรุงความคล่องตัวในธุรกิจ—เมื่อสามารถเตรียมชุดข้อมูลที่ครอบคลุมได้รวดเร็ว ผู้ใช้ก็สามารถเปิดโครงการวิเคราะห์ใหม่ได้อย่างฉับไว เพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลงตามสภาวะธุรกิจและตลาด ยิ่งใช้เวลาในการทำความเข้าใจได้เร็วเท่าใด บริษัทของคุณจะสามารถนำข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นไปใช้งานเพื่อให้ได้รับความได้เปรียบในการแข่งขันได้เร็วขึ้นเท่านั้น

บริษัทต่างๆ ปรับใช้การจัดเตรียมข้อมูลเสริมอย่างไร

บริษัทในอุตสาหกรรมต่างๆ ใช้ ข่าวกรองธุรกิจ และ เครื่องมือวิเคราะห์ธุรกิจ เพื่อให้ได้รับประโยชน์มากขึ้นจากข้อมูล ตัวอย่างเช่น เมื่อรวมการจัดเตรียมข้อมูลเสริมเข้ากับเวิร์กโฟลว์แล้ว องค์กรต่อไปนี้สามารถรวบรวมและประมวลผลข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อทำงานการวิเคราะห์ของพวกเขา:

การธนาคาร

ธนาคารขนาดใหญ่มีการรวบรวมและรวมบัญชี การฝาก การถอน และข้อมูลบัตรเครดิตจากทั่วสาขาและเครือข่าย ATM ได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ยังมีการดึงข้อมูลด้านประชากรศาสตร์ เศรษฐกิจสังคม และบริบทอื่นๆ จากแหล่งภายนอก เพื่อให้เข้าใจได้ดียิ่งขึ้นว่าลูกค้ารายใดมีแนวโน้มที่จะใช้บริการการลงทุนเพื่อความมั่งคั่งมากที่สุด จากนั้นกำหนดเป้าหมายด้วยโปรโมชั่นแบบเฉพาะบุคคลให้พวกเขา

การขายปลีก

เครือข่ายร้านขายยาต่างประเทศพยายามหาว่าเหตุใดเครื่องสำอางแบรนด์ดังจึงมียอดขายไม่ดีในบางพื้นที่ โดยรวมข้อมูล ณ จุดขาย หมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ ความภักดีของลูกค้า คะแนนความพึงพอใจสุทธิ และข้อมูลการกำหนดราคาจากระบบภายในกับข้อมูลทางภูมิศาสตร์ภายนอกเพื่อสร้างชุดข้อมูลที่ครบถ้วนสำหรับการวิเคราะห์

เกษตรกรรม

บริษัทเทคโนโลยีการเกษตรขนาดเล็กแห่งหนึ่งต้องการใช้อัลกอริทึมที่เป็นกรรมสิทธิ์ของตนเองศึกษาแนวโน้มผลผลิตพืชผลในพื้นที่แห้งแล้ง เพื่อให้สามารถแนะนำเกษตรกรรายย่อยเกี่ยวกับพืชและช่วงเวลาที่จะปลูก โดยใช้ประโยชน์จากแหล่งรวมข้อมูลขนาดใหญ่ที่ดูแลโดยองค์กรภาครัฐและเอกชน ซึ่งเป็นแหล่งจัดหาและรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรหลายอย่าง รวมถึงสภาพอากาศ อุณหภูมิของดิน ปริมาณความชื้น การใช้น้ำ และสถานะการเก็บเกี่ยว

กฎหมาย

บริษัทกฎหมายที่ปกป้องลูกค้าองค์กรในคดีฟ้องร้องสำคัญได้วิเคราะห์อีเมลลูกค้านับล้านๆ ฉบับและเอกสารอื่นๆ ที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อหาประวัติที่เกี่ยวข้อง เมื่อสามารถลดกิจกรรมการค้นหาข้อมูลที่ทำด้วยตนเองและทำซ้ำๆ ลงได้มาก บริษัทจึงมีเวลามากขึ้นในการทบทวนและวิเคราะห์ข้อค้นพบที่เกี่ยวข้อง

หน่วยงานภาครัฐ

หน่วยงานภาครัฐของรัฐในสหรัฐอเมริกาต้องการใช้แนวทางการบำรุงรักษาแบบคาดการณ์ล่วงหน้าเพื่อช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านเชื้อเพลิง การบำรุงรักษา และการบริการสำหรับยานพาหนะและเครื่องจักรหนัก เพื่อให้สามารถระบุได้ว่ายานพาหนะคันใดจำเป็นต้องเข้ารับบริการและในช่วงเวลาใด และข้อมูลแบบเรียลไทม์ของการอยู่ใกล้กับสถานที่ให้บริการของรถแต่ละคัน ทีมจัดการสินทรัพย์ได้รวมข้อมูลจากบันทึกการบำรุงรักษายานพาหนะและเซ็นเซอร์ประสิทธิภาพเข้ากับข้อมูล GPS จากภายนอก


บริษัทของคุณสามารถใช้โซลูชันการเตรียมข้อมูลเสริมได้อย่างไร

บริษัทของคุณควรได้รับความไว้วางใจก่อนที่จะแนะนำการเตรียมข้อมูลเสริมกับพนักงาน บางคนอาจกังวลว่าเทคโนโลยีใหม่จะเปลี่ยนแปลงหรือลดบทบาทของตน เพื่อส่งเสริมการยอมรับ ผู้จัดการสามารถเชิญทีมที่ได้รับผลกระทบมาช่วยกำหนดกระบวนการเตรียมข้อมูลใหม่ และหารือว่าบทบาทของพวกเขาอาจพัฒนาไปอย่างไร นอกจากนี้ การส่งเสริมการรู้ข้อมูลในเชิงรุกทั่วทั้งองค์กร โดยเฉพาะอย่างยิ่งในทีมที่ไม่คุ้นเคยกับการวิเคราะห์ข้อมูลเสริม จะช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือให้กับข้อมูลเชิงลึกที่ได้

เมื่อเลือกโซลูชันการเตรียมข้อมูลแบบบริการตนเอง ให้ถามคำถามต่อไปนี้:

  • โซลูชันจะเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย ทั้งแบบในสถานที่หรือในระบบคลาวด์หรือไม่
  • โซลูชันสามารถทำงานกับข้อมูลดิบกึ่งมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างได้หรือไม่
  • กระบวนการเตรียมข้อมูลสามารถทำให้เป็นแบบอัตโนมัติได้ในระดับใด
  • มีเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและใช้งานง่ายหรือไม่
  • โซลูชันนี้สนับสนุนการทำงานร่วมกันข้ามองค์กรและการแบ่งปันข้อมูลหรือไม่
  • ปรับขนาดเพื่อให้รองรับข้อมูลขนาดใหญ่ได้หรือไม่
  • รองรับแพลตฟอร์มการวิเคราะห์บนระบบคลาวด์หรือไม่ หากรองรับ เป็นแพลตฟอร์มใด
  • เปิดใช้งานการรักษาความปลอดภัยข้อมูลและความเป็นส่วนตัวและรองรับการปฏิบัติตามกฎระเบียบหรือไม่
  • มีค่าใช้จ่ายเท่าใด เมื่อพิจารณาจากสิทธิ์การใช้งานซอฟต์แวร์ ข้อกำหนดในการประมวลผลและการจัดเก็บ และการเตรียมความพร้อมให้พนักงานใหม่และการฝึกอบรม

เมื่อคุณตัดสินใจเลือกโซลูชันได้แล้ว ให้เริ่มการใช้งานจากส่วนเล็กๆ ก่อน ขอให้ฝ่ายวิทยาศาสตร์ข้อมูล ธุรกิจ และผู้เกี่ยวข้องอื่นๆ เลือกทีมที่มีความรู้ด้านข้อมูลสองสามทีมพร้อมกรณีการใช้งานที่จะช่วยในการเตรียมข้อมูลเสริม จากนั้นค่อยๆ นำโซลูชันไปใช้กับทีมอื่นๆ ตามวัตถุประสงค์การวิเคราะห์ข้อมูลเสริมของบริษัทของคุณ

ใช้ข้อมูลของคุณได้อย่างคุ้มค่ามากยิ่งขึ้นด้วย Microsoft Power BI

Microsoft Power BI สามารถช่วยบริษัทของคุณสร้างกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเสริมที่ง่ายขึ้น เร็วขึ้น และครอบคลุมมากขึ้น ด้วยการสอบถามและคำแนะนำของ NLG และการใช้การแสดงภาพจากข้อมูล ทีมธุรกิจสามารถจัดเตรียมชุดข้อมูลที่ถูกต้องและครอบคลุมได้อย่างรวดเร็วและมั่นใจยิ่งขึ้นเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณภาพ


คำถามที่ถามบ่อย

การเตรียมข้อมูลคืออะไร

การเตรียมข้อมูลเกี่ยวข้องกับทุกขั้นตอนของการสร้างชุดข้อมูลที่มีคุณภาพ ถูกต้อง และครอบคลุมสำหรับข่าวกรองธุรกิจและการวิเคราะห์ทางธุรกิจ การเตรียมข้อมูลช่วยให้มั่นใจได้ว่าองค์กรสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นเพื่อให้มีความได้เปรียบในการแข่งขัน

เครื่องมือการเตรียมข้อมูลคืออะไร

เครื่องมือการเตรียมข้อมูลอำนวยความสะดวกในการเก็บรวบรวมข้อมูล การค้นหาและการจัดทำโปรไฟล์ การจัดระเบียบข้อมูล การจัดโครงสร้าง การเปลี่ยนแปลงและการเพิ่มความสมบูรณ์ การตรวจสอบความถูกต้อง และการเผยแพร่

กระบวนการเตรียมข้อมูลเสริมคืออะไร

กระบวนการเตรียมข้อมูลเสริมใช้การวิเคราะห์เสริม ซึ่งประกอบด้วย ML, NLG และการแสดงภาพจากข้อมูล เพื่อแปลงกิจกรรมที่น่าเบื่อและเสียเวลาแบบเดิมๆ ให้กลายเป็นเวิร์กโฟลว์แบบอัตโนมัติที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น

เหตุใดการเตรียมข้อมูลเสริมจึงมีความสำคัญ

การเตรียมข้อมูลเสริมให้ประโยชน์หลายประการ ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพ เรียกใช้การวิเคราะห์โดยใช้ข้อมูลคุณภาพสูง เร่ง ROI ในโครงการวิเคราะห์ ทำให้ข้อมูลเข้าถึงได้อย่างเท่าเทียม และปรับปรุงความคล่องตัวในธุรกิจ

การเตรียมข้อมูลสำหรับแมชชีนเลิร์นนิ่งคืออะไร

การเตรียมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสำหรับการใช้งานแมชชีนเลิร์นนิ่งจะให้ชุดข้อมูลที่มีคุณภาพสำหรับการสร้างและทดสอบโมเดล ML ตัวอย่างเช่น เครื่องมือการเตรียมข้อมูลเสริมจำนวนมากใช้อัลกอริทึม ML เพื่อให้คำแนะนำแก่ผู้ใช้เกี่ยวกับวิธีการล้างและเพิ่มข้อมูล และแปลงข้อมูลให้เป็นรูปแบบที่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์โมเดล ML