Dữ liệu là dầu mới, họ nói. Những lời này không thể đúng hơn. Đối với các doanh nghiệp trong thế kỷ 21 , dữ liệu rất quan trọng. Dữ liệu cho phép ra quyết định, thúc đẩy tiếp thị, dự báo nhu cầu của người dùng, v.v.
Hầu hết mọi khía cạnh của việc điều hành một doanh nghiệp hiện đại đều yêu cầu dữ liệu. Vì thực tế kinh doanh này, dữ liệu được thu thập đúng cách là quan trọng hơn bao giờ hết.
Bối cảnh kinh doanh hiện tại được đặc trưng bởi sự cạnh tranh khốc liệt. Do đó, việc xử lý, phân tích và giải thích dữ liệu nhanh hơn có thể là một lợi thế cạnh tranh. Giờ đây, dữ liệu đã được phân cấp, việc tối đa hóa dữ liệu trong thời gian thực trở nên phức tạp hơn. Do đó nhu cầu thu thập dữ liệu.
Dữ liệu được ghi là gì?
Trong thế giới ngày nay, các công ty lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Ví dụ: nguồn dữ liệu có thể bao gồm từ cơ sở dữ liệu trang web, phương tiện truyền thông xã hội, khảo sát, dữ liệu SaaS, mẩu tin lưu niệm trên web, v.v. Do đó, thu thập dữ liệu là quá trình đưa dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào một nơi duy nhất bằng cách sử dụng các công cụ chuyên dụng .
Đích đến của dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau có thể là cơ sở dữ liệu, trang tài liệu, kho dữ liệu, siêu thị dữ liệu, v.v.
Quá trình tạo dữ liệu đã nắm bắt được thiết kế để cho phép phân tích và sử dụng dễ dàng. Tuy nhiên, bạn có thể không cần thu thập dữ liệu trên toàn công ty.
Một số bộ phận có thể yêu cầu bạn giữ tất cả dữ liệu của họ riêng biệt. Ví dụ: dữ liệu bán hàng có thể được thu thập từ nhiều nguồn và được lưu trữ trong Salesforce. Dữ liệu sản phẩm có thể được lưu trữ ở nơi khác. Danh sách cứ kéo dài. Toàn bộ ý tưởng là có thể dễ dàng phân tích dữ liệu khi cần.
Tầm quan trọng của việc thu thập dữ liệu trong công ty
Dữ liệu có thể tạo ra hoặc phá vỡ một công ty. Các startup và công ty đầu tư rất nhiều vào đội ngũ phân tích dữ liệu vì những lợi ích mà nó mang lại. Dữ liệu được thu thập chính xác có thể dẫn đến những điều sau đây cho một công ty:
phân tích dễ dàng
Các doanh nghiệp dựa vào phân tích để đưa ra quyết định, dự báo tương lai, hiểu đối tượng, v.v. Do đó, sẽ phản tác dụng nếu doanh nghiệp chỉ cố gắng sắp xếp dữ liệu của mình khi cần gấp.
Nhóm dữ liệu có sẵn đang tăng lên từng ngày. Một lượng lớn dữ liệu được tạo ra từ nhiều nguồn. Vì nhập dữ liệu là giai đoạn chính của phân tích dữ liệu nên việc hiểu dữ liệu trở nên dễ dàng hơn.
Dữ liệu được ghi lại đã được làm sạch, sắp xếp và sửa đổi để dễ hiểu trong tương lai. Sau đó, công ty có thể sử dụng nhóm dữ liệu duy nhất để đánh bại đối thủ cạnh tranh, tạo ra sản phẩm tốt hơn, đưa ra chiến lược quảng cáo và tiếp thị phù hợp, v.v.
làm giàu dữ liệu
“ Làm giàu dữ liệu là gì ?” là một trong nhiều câu hỏi mà các nhà phân tích phải trả lời cho các chuyên gia sản phẩm, tiếp thị hoặc bán hàng. Theo thuật ngữ của giáo dân, làm giàu dữ liệu là làm giàu cơ sở dữ liệu và giới thiệu thêm nội dung và ngữ cảnh.
Quá trình làm giàu dữ liệu liên quan đến việc hợp nhất dữ liệu của bên thứ ba với dữ liệu nội bộ của bên thứ nhất về người tiêu dùng để hiểu rõ hơn và hiểu rõ hơn về chủ đề này. Quá trình cải thiện dữ liệu được hỗ trợ bằng cách nhập dữ liệu, kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác để cải thiện dữ liệu hiện tại.
Cách tối đa hóa dữ liệu đã nhập trong doanh nghiệp
Truy xuất dữ liệu đã ghi có thể gặp vấn đề . Do đó, tổ chức của bạn phải nỗ lực phối hợp để giảm thiểu chúng. Dưới đây là những cách doanh nghiệp của bạn có thể tối đa hóa việc nhập dữ liệu:
Xác định quy trình tốt nhất cho doanh nghiệp của bạn
Để tối đa hóa việc nhập dữ liệu, bạn cần xác định quy trình tốt nhất cho doanh nghiệp của mình. Có nhiều loại quy trình nhập dữ liệu khác nhau. Mỗi phương pháp thu thập dữ liệu đều có những ưu điểm và nhược điểm của nó. Vì vậy, bạn cần phải hiểu những cam kết và sự đánh đổi mà bạn thực hiện với từng loại.
Đầu tiên, có quá trình thu thập dữ liệu thời gian thực. Thu thập dữ liệu thời gian thực còn được gọi là truyền dữ liệu. Truyền dữ liệu được sử dụng tốt nhất khi dữ liệu bạn thu thập trở nên cũ rất nhanh. Do đó, doanh nghiệp của bạn cần cập nhật liên tục. Phương pháp thu thập dữ liệu trực tuyến thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu khi dữ liệu được tạo.
Thứ hai, có phương pháp thu thập dữ liệu hàng loạt. Như tên gợi ý, quá trình thu thập dữ liệu xảy ra theo khoảng thời gian. Trong trường hợp này, các khoảng thời gian được lên kế hoạch và định kỳ. Do đó, dữ liệu lô phù hợp nhất cho doanh nghiệp của bạn nếu bạn có các quy trình lặp lại, ví dụ: B. Báo cáo.
Cuối cùng, kiến trúc Lambda dường như thu hẹp khoảng cách giữa hai phương pháp trên. Kiến trúc Lambda kết hợp các khung dữ liệu theo lô và truyền trực tuyến. Tuy nhiên, kiến trúc Lambda chắc chắn có giá cao hơn.
Luôn Đi Trước Rắc Rối
Bất kể bạn sử dụng quy trình thu thập dữ liệu nào, sẽ luôn có những khó khăn. Quan trọng nhất, khi khối lượng dữ liệu tăng lên, nhiệm vụ ngày càng trở nên phức tạp hơn. Do đó, điều quan trọng là phải có một hệ thống giám sát sự phức tạp, ngăn chặn chúng và đưa ra giải pháp trước khi chúng phát sinh.
Để tránh những khó khăn, trước tiên bạn phải hiểu đúng những thách thức đi kèm với phương pháp truy xuất dữ liệu đã thu thập mà bạn đã chọn. Nếu hệ thống thu thập dữ liệu hiện tại của bạn không có chuyên gia nội bộ để chăm sóc nó, thì tốt nhất bạn nên thuê trợ giúp từ bên ngoài.
Tự động hóa quy trình
Khối lượng dữ liệu và độ phức tạp sẽ tăng theo giờ. Sử dụng các kỹ thuật thủ công để thao tác dữ liệu sẽ không hiệu quả. Do đó, hãy thiết lập tự động hóa càng nhiều càng tốt. Một số công cụ thu thập dữ liệu có thể giúp tự động hóa; Sử dụng chúng càng nhiều càng tốt – kết quả của tự động hóa bao gồm: bảo mật, tính nhất quán của kiến trúc, quản lý lỗi và quản lý hợp nhất. Cuối cùng, bạn tiết kiệm thời gian.
Bằng cấp
Việc xử lý dữ liệu đã nhập đúng cách có thể thúc đẩy doanh nghiệp của bạn chuyển sang giai đoạn tăng trưởng tiếp theo. Do đó, điều quan trọng là phải làm mọi thứ có thể để tối đa hóa tiềm năng của quy trình. Chi phí luôn luôn có giá trị trong thời gian dài.