Video: [Priority] Berbagi WiFi IndiHome Tanpa Merugi dengan Tetangga 2024
Mendapatkan perspektif yang benar mengenai kualitas data bisa sangat menantang di dunia data besar. Dengan mayoritas sumber data yang besar, Anda perlu mengasumsikan bahwa Anda bekerja dengan data yang tidak bersih. Sebenarnya, banyaknya data yang tampaknya acak dan terputus-putus dalam aliran data media sosial adalah salah satu hal yang membuatnya sangat berguna bagi bisnis.
Anda mulai dengan mencari petabyte data tanpa mengetahui apa yang mungkin Anda temukan setelah mulai mencari pola dalam data. Anda perlu menerima kenyataan bahwa banyak suara akan ada dalam data. Hanya dengan mencari dan mencocokkan pola, Anda bisa menemukan percikan kebenaran di tengah beberapa data yang sangat kotor.
Tentu saja, beberapa sumber data besar seperti data dari tag RFID atau sensor memiliki aturan yang lebih mapan daripada data media sosial. Data sensor harus cukup bersih, meski mungkin Anda bisa menemukan beberapa kesalahan. Selalu menjadi tanggung jawab Anda saat menganalisis sejumlah besar data untuk merencanakan tingkat kualitas data tersebut. Anda harus mengikuti pendekatan dua fase terhadap kualitas data:
Tahap 1 : Carilah pola dalam data besar tanpa memperhatikan kualitas data.
Tahap 2: Setelah menemukan pola dan menetapkan hasil yang penting bagi bisnis, gunakan standar kualitas data yang sama dengan yang Anda gunakan pada sumber data tradisional Anda. Anda ingin menghindari pengumpulan dan pengelolaan data besar yang tidak penting bagi bisnis dan berpotensi merusak elemen data lain di Hadoop atau platform data besar lainnya.
Saat Anda mulai menggabungkan hasil analisis data besar Anda ke dalam proses bisnis Anda, kenali bahwa data berkualitas tinggi sangat penting bagi perusahaan untuk membuat keputusan bisnis yang baik. Hal ini berlaku untuk data besar maupun data tradisional.
Kualitas data mengacu pada karakteristik data, termasuk konsistensi, akurasi, reliabilitas, kelengkapan, ketepatan waktu, kewajaran, dan validitas. Perangkat lunak kualitas data memastikan bahwa elemen data diwakili dengan cara yang sama di berbagai toko data atau sistem untuk meningkatkan konsistensi data.
Misalnya, satu penyimpanan data dapat menggunakan dua baris untuk alamat pelanggan dan data store lain mungkin menggunakan satu baris. Perbedaan dalam cara data diwakili dapat menghasilkan informasi yang tidak akurat tentang pelanggan, seperti satu pelanggan yang diidentifikasi sebagai dua pelanggan berbeda.
Perusahaan mungkin menggunakan lusinan variasi nama perusahaannya saat membeli produk.Perangkat lunak kualitas data dapat digunakan untuk mengidentifikasi semua variasi nama perusahaan di berbagai toko data Anda dan memastikan bahwa Anda mengetahui semua hal yang dibeli pelanggan ini dari bisnis Anda.
Proses ini disebut memberikan pandangan tunggal tentang pelanggan atau produk. Perangkat lunak kualitas data cocok dengan data di berbagai sistem dan membersihkan atau menghapus data yang berlebihan. Proses kualitas data memberikan informasi bisnis yang lebih mudah untuk digunakan, diinterpretasikan, dan dipahami.
Alat profil data digunakan dalam proses kualitas data untuk membantu Anda memahami isi, struktur, dan kondisi data Anda. Mereka mengumpulkan informasi tentang karakteristik data dalam database atau data store lainnya untuk memulai proses mengubah data menjadi bentuk yang lebih terpercaya. Alat menganalisa data untuk mengidentifikasi kesalahan dan inkonsistensi.
Mereka dapat melakukan penyesuaian untuk masalah ini dan memperbaiki kesalahan. Alat memeriksa nilai, pola, dan rentang nilai yang dapat diterima dan membantu mengidentifikasi data yang tumpang tindih. Proses pengkodean data, misalnya, memeriksa untuk melihat apakah data tersebut diharapkan bersifat alpha atau numerik. Alat juga memeriksa dependensi atau untuk melihat bagaimana data berhubungan dengan data dari database lain.
Data-profil alat untuk data besar memiliki fungsi yang sama dengan alat data-profiling untuk data tradisional. Data-profil alat untuk Hadoop akan memberi Anda informasi penting tentang data dalam kelompok Hadoop. Alat ini bisa digunakan untuk mencari korek api dan menghilangkan duplikasi. Akibatnya, Anda dapat memastikan bahwa data besar Anda konsisten. Alat Hadoop seperti HiveQL dan Pig Latin dapat digunakan untuk proses transformasi.
