Với sự chú trọng ngày càng tăng vào các mô hình và thuật toán theo hướng dữ liệu trong kinh doanh, khối lượng lớn dữ liệu đang được tạo ra nhưng hiếm khi được sử dụng đúng cách. Điều này chủ yếu là do những thách thức trong việc hiểu dữ liệu, chi phí cao liên quan đến quản lý dữ liệu, dữ liệu chất lượng thấp và không chính xác, các vấn đề về tuân thủ dữ liệu, nhu cầu về các hệ thống phức tạp để quản lý và làm sạch dữ liệu, v.v.
Chuẩn bị dữ liệu là gì?
Trước khi dữ liệu được thu thập qua các kênh khác nhau trong tổ chức của bạn có thể được đưa vào sử dụng, dữ liệu đó cần được xác định, trích xuất và chuẩn bị cẩn thận. Dữ liệu sạch được sắp xếp và không có lỗi để nó có thể được cung cấp cho các kho dữ liệu và các ứng dụng kinh doanh.
Chuẩn bị dữ liệu là quá trình thu thập, kết hợp, cấu trúc và tổ chức dữ liệu để dữ liệu có thể được sử dụng trong kinh doanh thông minh (BI), các công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu, mô hình học máy, v.v. Chuẩn bị dữ liệu có thể là một công việc liên quan đến việc thu thập, khám phá, lập hồ sơ, làm sạch dữ liệu, cấu trúc, chuyển đổi, làm giàu, xác thực và lưu trữ dữ liệu một cách an toàn.
Quá trình này có thể được thực hiện với sự trợ giúp của nhóm CNTT để viết mã các giải pháp ETL tùy chỉnh. Các tổ chức không có bộ phận CNTT chuyên dụng có thể thử làm sạch dữ liệu theo cách thủ công bằng Excel hoặc sử dụng các công cụ chuẩn bị dữ liệu nâng cao để đơn giản hóa quy trình làm sạch dữ liệu và giảm đáng kể thời gian chuẩn bị dữ liệu.
Thách thức trong việc chuẩn bị dữ liệu
Thách thức đầu tiên xuất hiện trong đầu khi chúng ta nghĩ đến việc chuẩn bị dữ liệu là sự nhàm chán và tốn thời gian của nó. Không chỉ bạn mà nhiều nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia đồng ý rằng sai lầm xảy ra ngay từ đầu khi dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Ngoài ra, 57% trong số họ cảm thấy rằng chuẩn bị dữ liệu là công việc kém thú vị nhất, do tính phức tạp của nó.
Dưới đây là một số thách thức chung khác phải đối mặt trong quá trình chuẩn bị dữ liệu:
- Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
- Sự phức tạp liên quan đến việc chuẩn bị dữ liệu
- Lưu trữ và khả năng truy cập của dữ liệu đã chuẩn bị
- Thiếu kiến thức kỹ thuật hoặc nhân lực để chuẩn bị dữ liệu
- Vấn đề tuân thủ
- Khó xử lý dữ liệu cá nhân
Zoho DataPrep trong việc chuẩn bị dữ liệu
Chuẩn bị dữ liệu có thể được coi là một công việc nhàm chán, nhưng nó có thể trở nên đơn giản với các công cụ chuẩn bị dữ liệu tự phục vụ nâng cao như Zoho DataPrep. Zoho DataPrep là một công cụ chuẩn bị dữ liệu giúp kết nối, khám phá, chuyển đổi và làm phong phú dữ liệu cho phân tích, học máy, di chuyển và lưu trữ dữ liệu. Với nỗ lực triển khai bằng không và không cần chuyên môn về mã hóa, bạn có thể vượt qua tất cả các thách thức của việc chuẩn bị dữ liệu. Zoho DataPrep được xây dựng với mục đích duy nhất là khắc phục những thách thức mà các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và người dùng doanh nghiệp phải đối mặt.
Dưới đây là một số cách Zoho DataPrep giúp việc chuẩn bị dữ liệu trở nên đơn giản:
- Bạn có thể kết nối với hơn 50 nguồn và đích dữ liệu bao gồm tệp, nguồn cấp dữ liệu, lưu trữ đám mây, cơ sở dữ liệu, kho hàng và các ứng dụng kinh doanh như Zoho Analytics, Zoho CRM, v.v.
2. Zoho DataPrep tự động đề xuất các chuyển đổi dựa trên dữ liệu của bạn và giúp bạn thực hiện dọn dẹp dữ liệu một cách thông minh bằng cách sử dụng các đề xuất thông minh.
3. Zoho DataPrep cung cấp tính năng bổ sung dựa trên AI như phân tích cảm xúc, phát hiện ngôn ngữ, trích xuất từ khóa và hơn 250 biến đổi để làm phong phú dữ liệu của bạn.
4. Tự động hóa các tác vụ thông thường là cách nhanh nhất để giảm thời gian chuẩn bị dữ liệu. Bạn có thể lên lịch cho quy trình chuẩn bị dữ liệu và nhận thông báo.
5. Lập danh mục dữ liệu giúp quản lý dữ liệu và khám phá dữ liệu dựa trên việc sử dụng nội dung dữ liệu, trạng thái của chúng và thông tin meta liên quan.
6. Các quyền chi tiết, quản lý quyền riêng tư và xử lý an toàn thông tin nhận dạng cá nhân (PII), bạn có thể chia sẻ dữ liệu trong tổ chức của mình một cách an toàn.