Tegen 2025 zullen organisaties naar verwachting 175 zettabytes aan bedrijfsgegevens produceren. Maar slechts ongeveer 20% van die gegevens zal worden gebruikt om zakelijke keuzes te maken, volgens een rapport van IDC. Dit geeft aan dat de informatie van de meeste bedrijven volledig moet worden benut.

Veel bedrijven starten projecten voor het samenvoegen van gegevens als onderdeel van hun digitaliseringsaanpak vanwege gegevensredundantie. Het is een methode om die netwerken met elkaar te verbinden en één bron van waarheid te produceren.

Het artikel bespreekt het belang van het samenvoegen van gegevens en hoe het werkt. We bespreken ook de beste werkwijzen voor het samenvoegen van gegevens en gebruiken cases om u een beter idee te geven van hoe het samenvoegen van gegevens meer precisie biedt aan bedrijfsgegevens.

Wat is het samenvoegen van gegevens?

Het samenvoegen van gegevens is het proces van het integreren van twee of meer vergelijkbare gegevens in een uniforme database.

Het samenvoegen van gegevens wordt gebruikt om parameters aan een database toe te voegen, instanties of waarnemingen toe te voegen of herhalingen en andere onnauwkeurige gegevens te verwijderen.

Indien correct geïmplementeerd, vereenvoudigt het samenvoegen van gegevens het onderzoeken van gegevens die zijn opgeslagen in verschillende bronnen, databases of andere sites. In sommige omstandigheden is het essentieel om gegevens in één database te combineren. Een bedrijf moet bijvoorbeeld aanvullende cases, parameters of statistische informatie aan de querywaarden toevoegen.

Het samenvoegen van gegevens moet worden gedaan, omdat dit kan leiden tot redundantie, betrouwbaarheid of integriteitsproblemen. Een datawetenschapper zal nieuwe gegevens moeten integreren in het primaire of significante gegevensbestand in een van de volgende twee scenario's:

• Ze verzamelden de informatie als onderdeel van een onderzoek of 'tracker'. Een programma waarbij een onderzoeker de gegevens in de loop van de tijd verzamelt en deze in perioden onderzoekt.
• Zij beschikken over data op basis van een metaproject, waarin de onderzoeker data verzamelt voor en na een incident.

Waarom zou u gegevens samenvoegen gebruiken?

Het samenvoegen van gegevens is een robuuste techniek die bedrijven kan helpen bij het organiseren en analyseren van hun materiaal. We hebben enkele voordelen van het samenvoegen van gegevens genoemd en waarom u gegevenssamenvoeging in uw organisaties zou moeten gebruiken.

Bespaar tijd en middelen

De methode van het samenvoegen van informatie uit verschillende bronnen tot een verenigd, samenhangend stuk data staat bekend als het samenvoegen van gegevens. Ook al is het tijdrovend en vermoeiend, het is noodzakelijk om correcte en actuele gegevens te garanderen. U kunt geld en tijd besparen door het samenvoegen van gegevens te automatiseren en u weet zeker dat de gegevens bijgewerkt en nauwkeurig zijn.

Met het samenvoegen van gegevens kunnen bijvoorbeeld diverse datasets voor klant-, omzet- en voorraadbeheer worden gecombineerd tot een uniforme dataset. Het zou de kans op fouten als gevolg van onnauwkeurige gegevens verminderen en gegevensanalyse en zakelijke besluitvorming vergemakkelijken.

Verbeter de authenticiteit van gegevens

U moet ervoor zorgen dat uw grote datasets nauwkeurig en volledig zijn wanneer er veel sets beschikbaar zijn. U kunt de gegevens van elke groep combineren tot één groep door de sets samen te voegen.

Dat maakt het mogelijk om de juistheid en volledigheid van alle gegevens te garanderen. Bovendien zorgt het ervoor dat de collectie vrij is van overbodigheden. Het integreren van uw databases heeft verschillende voordelen, en precisie is er één van. Alle gegevens zijn gegarandeerd nauwkeurig wanneer ze in één set worden gecombineerd.

Handig om gegevens te vinden

Elk stuk gegevens wordt op één plaats gecombineerd wanneer de sets worden samengevoegd. Dit garandeert dat de dataset compleet is en vrij van kennislacunes. Omdat alles zich op één locatie bevindt, is het eenvoudig te vinden en te gebruiken.

Samenvoegen maakt ook het werken met en het onderzoeken van de set in zijn geheel eenvoudig. Alles staat direct voor u, dus u hoeft zich geen zorgen te maken over het doorzoeken van vele bestanden of het proberen om verschillende delen van de gegevens afzonderlijk samen te voegen.

Analyseren van bedrijfsprestaties

Wanneer organisaties data uit vele bronnen samenvoegen, kunnen ze een nauwkeuriger beeld krijgen van wat er binnen hun bedrijf gebeurt. Dit zorgt ervoor dat datasets verschillende standpunten over hetzelfde onderwerp kunnen bieden.

Klantenondersteuningsgegevens kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt om de klanttevredenheid te evalueren. Tegelijkertijd kunnen bedrijven aan de hand van verkoopcijfers peilen hoe een organisatie functioneert. Bedrijven kunnen hun volledige prestaties volledig begrijpen door gegevens uit vele categorieën samen te voegen.

Gestroomlijnde bedrijfsprocessen

Gegevens kunnen voor verschillende doeleinden worden gecombineerd, waaronder besluitvorming verbeteren en het optimaliseren van bedrijfsprocedures. Door gegevens te combineren, kunnen organisaties een uitgebreider en nauwkeuriger beeld krijgen van wat er binnen hun bedrijf gebeurt. Hierdoor kunnen bedrijven beter geïnformeerde keuzes maken. Informatie uit de echte wereld gebruiken in plaats van af te gaan op gissingen of vooroordelen.

Bedrijven kunnen ook geïntegreerde gegevens gebruiken om patronen en trends op te sporen die slechts soms voor de hand liggen, en regio's aangeven waar aanpassingen of verbeteringen nodig kunnen zijn. En kan ook bedrijven helpen bij het verbeteren van de activiteiten van hun bedrijf.

Wat zijn de verschillende use cases van het samenvoegen van gegevens?

Hieronder volgen de gebruiksvoorbeelden van het samenvoegen van gegevens in verschillende sectoren.

Voorspellende analyse

Met behulp van gegevens, statistische en machine learning-benaderingen, bepalen voorspellende analyses de waarschijnlijkheid van toekomstige gebeurtenissen op basis van records. Het samenvoegen van gegevens speelt een belangrijke rol bij voorspellende analyses door een uitgebreid en nauwkeurig beeld te geven van de gegevens die kunnen worden gebruikt om prognoses van toekomstige trends en patronen te maken.

Het samenvoegen van gegevens wordt bijvoorbeeld gebruikt om gegevens van het consumentengedrag, de verkopen en de voorraden van een onderneming samen te voegen tot één gegevensset. Vervolgens kan deze dataset met behulp van voorspellende analysebenaderingen worden onderzocht om patronen en trends te vinden die kunnen worden gebruikt om toekomstige consumentengewoonten, verkopen en inventarisvereisten te voorspellen.

Klantanalyse

Klantanalyse omvat het kijken naar consumentengegevens om patronen, interesses en gedrag te begrijpen. Het samenvoegen van gegevens speelt een cruciale rol in klantanalyses door een nauwkeurig beeld te geven van de klantinformatie die kan worden toegepast om zakelijke beslissingen te verbeteren.

Het samenvoegen van gegevens wordt bijvoorbeeld gebruikt om alle demografische, transactie- en sociale netwerkbetrokkenheidsgegevens van consumenten die een organisatie heeft samen te voegen tot één enkele dataset. Deze database kan vervolgens worden onderzocht om patronen in consumentengedrag te vinden, zoals de meest gekoesterde producten van consumenten.

Financiële analyse

Door gegevens uit verschillende bronnen samen te voegen, kan financiële analyse met gegevenssamenvoeging een uitgebreider beeld geven van de huidige financiële status van een bedrijf. bedrijven kunnen betere beslissingen nemen door dit te gebruiken om patronen in financiële prestaties te ontdekken.

Het samenvoegen van gegevens kan bijvoorbeeld worden gebruikt om marktgegevens, analyse van projecten en economische transactiegegevens die een organisatie bezit samen te voegen tot één gegevensset. Om trends in winstgevendheid te detecteren, zoals omzetgroei, kostenpatronen en waargenomen risico's, kan deze database worden bestudeerd met behulp van financiële analysebenaderingen, zoals financiële modellering en tijdreeksanalyse.

Web schrapen

U kunt gegevens uit uw importfeeds halen die voorheen niet werden weergegeven met behulp van webscraping. Maar kan ergens online toegankelijk zijn, bijvoorbeeld vanuit uw e-commercebedrijf.

Specifieke distributiemethoden en markten vereisen bijvoorbeeld aparte GTIN's (wereldwijde handelsnummers) voor elk artikel. Stel dat ze nog in de merchandisefeed moeten worden opgenomen. In dat geval kunt u de informatie die u nodig heeft verkrijgen door internetdatabases te schrapen. Of vanuit uw online marktplaats en integreer het vervolgens met uw feed.

Gegevens samenvoegen voor ondernemingen

Het samenvoegen van gegevens speelt een cruciale rol in hoe ondernemingen gegevens effectief kunnen gebruiken. Door het samenvoegen van gegevens kunnen bedrijven van begin tot eind een volledig beeld krijgen van hun klanten. Dit helpt hen om datagedreven beslissingen te nemen. Hier volgen enkele manieren waarop ondernemingen het samenvoegen van gegevens kunnen gebruiken:

• Data opslagplaats: Bedrijven gebruiken data warehousing om grote hoeveelheden data op te slaan en te beheren. Bedrijven gebruiken vervolgens gegevens uit magazijnen om business intelligence en analyse te ondersteunen.
• Beheer van stamgegevens: Ondernemingen gebruiken het samenvoegen van gegevens om een ​​"enkele versie van de waarheid" te creëren. Door data te integreren, creëren ze een masterdataset die kan worden gebruikt voor rapportage en analyse.
• Integratie van klantgegevens: Ondernemingen gebruiken het samenvoegen van gegevens om een ​​uniform beeld van klanten te creëren. Meerdere bronnen, zoals CRM-, marketing- en verkoopgegevens, worden gebruikt om klantgedrag beter te begrijpen.
• Voorraadketenbeheer: Ondernemingen gebruiken het samenvoegen van gegevens om gegevens uit verschillende delen van de toeleveringsketen, zoals voorraad-, logistiek- en productiegegevens, te combineren om de bedrijfsvoering te optimaliseren en de efficiëntie te verbeteren.
• Fraude detectie: Ondernemingen gebruiken het samenvoegen van gegevens om gegevens uit verschillende bronnen, zoals transactiegegevens, klantgegevens en externe gegevensbronnen, te combineren om fraudepatronen te identificeren.
• Risicomanagement: Ondernemingen gebruiken het samenvoegen van gegevens om gegevens uit verschillende bronnen, zoals financiële gegevens, marktgegevens en externe gegevensbronnen, te combineren om risico's te identificeren en te beheren.
• Human Resources Management: Ondernemingen gebruiken het samenvoegen van gegevens om gegevens uit verschillende bronnen, zoals werknemersgegevens, salarisgegevens en prestatiegegevens, te combineren om personeelsgegevens te beheren en te analyseren.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://nanonets.com/blog/what-is-data-merging/