Video: 2 Cara Menambah Kecepatan Koneksi WIFI Di android 2024
Mendapatkan perspektif yang betul mengenai kualiti data boleh menjadi sangat mencabar di dunia data besar. Dengan majoriti sumber data besar, anda perlu menganggap bahawa anda bekerja dengan data yang tidak bersih. Sebenarnya, banyak data yang rawak dan terputus dalam aliran data media sosial adalah salah satu perkara yang menjadikannya begitu berguna untuk perniagaan.
Anda bermula dengan mencari petabytes data tanpa mengetahui apa yang mungkin anda cari selepas anda mula mencari pola dalam data. Anda perlu menerima hakikat bahawa banyak bunyi akan wujud dalam data. Ia hanya dengan mencari dan padanan corak yang anda akan dapat mencari beberapa percikan kebenaran di tengah-tengah beberapa data yang sangat kotor.
Sudah tentu, beberapa sumber data besar seperti data dari tag atau sensor RFID mempunyai peraturan yang lebih baik daripada data media sosial. Data sensor sepatutnya bersih, walaupun anda mungkin menjangkakan untuk mencari beberapa kesalahan. Ia sentiasa tanggungjawab anda apabila menganalisis sejumlah besar data untuk merancang untuk tahap kualiti data tersebut. Anda harus mengikuti pendekatan dua fasa untuk kualiti data:
Tahap 1 : Cari pola dalam data besar tanpa perhatian terhadap kualiti data.
Fasa 2: Selepas anda mencari corak anda dan mewujudkan hasil yang penting untuk perniagaan, gunakan piawaian kualiti data yang sama yang anda gunakan untuk sumber data tradisional anda. Anda ingin mengelak daripada mengumpul dan menguruskan data besar yang tidak penting untuk perniagaan dan akan berpotensi merosakkan elemen data lain dalam Hadoop atau platform data besar lainnya.
Ketika Anda mula memasukkan hasil analisa besar Anda ke dalam proses bisnis Anda, menyadari bahwa data berkualitas tinggi sangat penting bagi perusahaan untuk membuat keputusan bisnis yang baik. Ini adalah benar untuk data besar serta data tradisional.
Kualiti data merujuk kepada ciri-ciri mengenai data, termasuk konsistensi, ketepatan, kebolehpercayaan, kesempurnaan, ketepatan masa, kewajaran dan kesahan. Perisian kualiti data memastikan bahawa elemen data diwakili dengan cara yang sama di seluruh kedai atau sistem data yang berbeza untuk meningkatkan konsistensi data.
Sebagai contoh, satu stor data boleh menggunakan dua baris untuk alamat pelanggan dan kedai data lain boleh menggunakan satu baris. Perbezaan dalam cara data yang diwakili dapat menghasilkan maklumat yang tidak tepat tentang pelanggan, seperti satu pelanggan yang dikenal pasti sebagai dua pelanggan yang berbeda.
Perbadanan mungkin menggunakan berpuluh-puluh variasi nama syarikatnya apabila ia membeli produk.Perisian kualiti data boleh digunakan untuk mengenal pasti semua variasi nama syarikat di kedai data anda yang berbeza dan memastikan bahawa anda mengetahui semua yang dibeli pelanggan ini dari perniagaan anda.
Proses ini dipanggil memberikan satu pandangan pelanggan atau produk. Perisian kualiti data sepadan dengan data di seluruh sistem yang berbeza dan membersihkan atau menghilangkan data yang berlebihan. Proses kualiti data menyediakan perniagaan dengan maklumat yang lebih mudah digunakan, mentafsir, dan memahami.
Alat profil data digunakan dalam proses kualiti data untuk membantu anda memahami kandungan, struktur, dan keadaan data anda. Mereka mengumpul maklumat tentang ciri-ciri data dalam pangkalan data atau menyimpan data lain untuk memulakan proses menjadikan data menjadi lebih terpercaya. Alat menganalisis data untuk mengenal pasti ralat dan ketidakkonsistenan.
Mereka boleh membuat penyelarasan untuk masalah ini dan ralat yang betul. Alat memeriksa nilai, corak dan julat yang boleh diterima dan membantu mengenal pasti data bertindih. Proses pengolahan data, contohnya, semak untuk melihat sama ada data dijangka menjadi alpha atau angka. Alat juga memeriksa kebergantungan atau untuk melihat bagaimana data berkaitan dengan data dari pangkalan data lain.
Alat pemprofilan data untuk data besar mempunyai fungsi yang sama dengan alat-alat pemprofilan data untuk data tradisional. Alat-alat profil untuk Hadoop akan memberi anda maklumat penting mengenai data dalam kelompok Hadoop. Alat ini boleh digunakan untuk mencari pertandingan dan mengeluarkan duplikasi. Akibatnya, anda boleh memastikan bahawa data besar anda konsisten. Alat Hadoop seperti HiveQL dan Pig Latin boleh digunakan untuk proses transformasi.
