3 Tip Untuk Memaksimalkan Manfaat Data Anda di Big Data
Perusahaan telah menginvestasikan sejumlah besar uang untuk mengumpulkan dan menganalisis data, mencoba mengikuti tren big data yang kini telah menjadi standar industri. Tetapi terlalu sering, perusahaan tersebut berada pada posisi hanya memperoleh tumpukan data yang mahal. "Lebih dari 85 persen perusahaan telah memulai program untuk menciptakan budaya yang digerakkan oleh data, tetapi hanya 37 persen yang telah melaporkan keberhasilan sejauh ini," menurut survei 2017 dari NewVantage Partners. Jelas, sangat sulit untuk menguangkan nilai besar data anda kecuali anda memiliki rencana yang kuat untuk membuatnya berhasil.
Untuk memaksimalkan dampak data anda, sangat penting untuk menyiapkannya sehingga dapat dengan mudah diintegrasikan ke dalam tool data dan analitik seperti platform Intelijen Bisnis, perangkat lunak natural language, dan berbagai aplikasi internal. Dengan menggunakan praktik terbaik di bawah ini, anda dapat memungkinkan tim anda untuk menyadari nilai investasi anda dan benar-benar menempatkan data anda untuk bekerja.
Data yang berkualitas mempunyai tiga karakteristik berikut:
Data terstruktur dan terstandardisasi
Untuk mendapatkan nilai berkelanjutan dari setiap tool data, masukan harus konsisten. Baik itu ditampilkan di dashboard atau dalam narasi, tool otomatis bergantung pada struktur data standar untuk bisa menyampaikan analisa yang berulang.
Tanyakan pada diri anda sendiri, misalnya, apakah data untuk satu entitas (klien, tim penjualan, wilayah, dll.) Sama dengan setiap entitas lain? Jika tidak, anda mungkin perlu melalui proses standarisasi data anda. Itu bisa sesederhana membersihkan data yang ada, tetapi anda mungkin harus pergi sejauh meninjau kembali metode pengumpulan data untuk memastikan konsistensi.
Untuk mengukur nilai ini di seluruh organisasi anda, anda harus menstandardisasi data di seluruh unit bisnis untuk membuka pintu bagi analisis dan pelaporan yang dapat diulang. Jika anda bermaksud menganalisis lintas vertikal, anda harus memastikan metrik yang anda kumpulkan untuk bisnis dalam satu vertikal sama dengan yang anda kumpulkan untuk vertikal lainnya.
Data tersebut kuat
Untuk memaksimalkan nilai, proses pengumpulan data perlu menghasilkan set data penuh. Tool data anda hanya menghasilkan informasi yang relevan jika data yang mendorong analisis selesai. Hilang data kemungkinan menghasilkan informasi yang tidak lengkap, atau bahkan lebih buruk, informasi yang salah! Perlu diingat bahwa setiap aspek dasbord, laporan, atau tool analisis lainnya harus memiliki data yang kuat untuk mendukungnya. Ketika anda melakukan audit terhadap data anda, anda akan sering menemukan bahwa kunci atau kolom apa pun dengan nilai null yang konsisten kemungkinan tidak dapat digunakan.
Bersih
Bersihkan data sangat penting tidak peduli tool apa yang anda gunakan untuk memanfaatkan Big Data anda. Secara umum, nilai data harus memiliki tipe data yang konsisten — tanggal dan angka harus selalu dalam format yang sama untuk titik data tertentu.
Juga penting untuk mengupayakan konsistensi di seluruh titik data untuk memungkinkan perbandingan dan analisis yang efektif. Semua nilai harus dapat dibaca oleh mesin, jadi pastikan untuk menghapus simbol mata uang dan tanda baca dari nilai dolar. Ini sangat penting dengan data non-numerik. Kecuali Anda berencana menggunakan teknologi NLP untuk mengurai data teks bebas, string harus singkat dan berbeda. Jika memungkinkan, sangat ideal bagi titik-titik data tersebut untuk memiliki opsi yang telah ditentukan sebelumnya. Jika perlu, pertimbangkan untuk menyesuaikan metode pengumpulan data anda jauh dari pertanyaan respons bebas dan sebagai gantinya pilih pertanyaan pilihan ganda atau dropdown. Jika tidak jelas sekarang, kualitas data sangat penting untuk mewujudkan nilai dari data anda. Membangun fondasi yang kuat di sekitar kualitas data akan mengatur organisasi anda untuk membawa datanya ke kehidupan. Tool intelijen bisnis yang canggih membantu mengungkap informasi penting dan membagikannya dengan cara yang menarik. Platform NLG, seperti Quill, membuka pintu untuk melaporkan dengan gaya dan suara manusia pada skala dan akurasi mesin. Patuhi praktik terbaik kualitas data ini dan anda akan menyadari potensi penuh dari data anda.