如何通过Web数据集成确保数据一致性和高质量

企业需要数据才能蓬勃发展。高质量数据可为企业提供关键见解,并在很大程度上影响其决策制定。

但是,在哪里可以找到高质量数据?尽管企业的许多数据都来自内部来源,例如CRM和ERP软件,但更多的还是来自网络外部。实际上,Web是最大的数据存储库。

数据世界中的整体数据量已显著增长,并且没有放缓的迹象。专家表示,它的规模每两年翻一番,从2013年的4.4兆字节增长到2020年的预测的44兆字节(或44万亿GB)。

但是,此数据是非结构化、无组织的、并且缺乏一致性。要充分利用它并收集其非常有价值的见解,就必须有效地提取,准备和集成数据,以便可以大规模使用数据。

不仅如此,它还需要干净、可靠的数据。因此,企业需要一个专业的技术服务商,让内部数据集拥有高质量,让外部数据能够有控制力。

下面将介绍一些策略,以确保全面的数据一致性和高质量,从而使企业的业务受益。但是首先,这里是有关数据一致性的一些背景知识。

什么是数据一致性?

数据一致性意味着整个数据集中变量的度量值具有一致性。尤其是从多个来源聚合数据时,这成为一个问题。数据源之间数据含义上的差异会创建不准确、不可靠的数据集。只需要通过专业的技术/数据服务商,就可以确保企业获取的数据与高质量数据集保持一致。

为什么数据一致性很重要?

数据一致性可能是业务成功与失败之间的区别。数据是成功进行业务决策的基础,不一致的数据可能导致错误的业务决策。对于企业而言,确保数据一致性至关重要,尤其是在汇总来自多个内部或外部来源的数据时,以使他们在业务决策过程中充满信心并取得成功。

整合来自不同Web来源的数据

对旧系统进行更新或替换是很常见的。不幸的是,这会造成旧系统无法与新系统无缝衔接,从而损害数据质量。

数据库整合是一种保持数据干净并防止数据重叠的解决方案。

这时可以创建一个数据库,其中包含来自不同来源的数据,并将其与内部数据混合以进行比较。反过来,还可以合成数据,以便易于消化并具有一定程度的同质性。

使用标准化操作系统是关键的第一步。选择一个平台或者专业的技术/数据服务商,确保企业所有软件和应用程序都能支持新系统。

相关专家解释说:“还应该测试系统负载的兼容性,以在单个统一数据库中运行。” “确保硬件基础架构实际上能够处理合并的数据库工作负载。考虑因素包括对存储I/O,内存和处理的要求,以及其他参数。”

规范化数据

从不同来源收集数据可能会导致格式和拼写差异。这会混淆CRM和ERP,造成冗余,使线索细分更加困难,并且通常会污染您的数据质量。

标准化数据使系统标准化,从而确保潜在客户高评分。

例如,假设您要从不同国家/地区和币种的几个不同站点获取产品数据。规范化数据将使您可以将所有货币统一使用一种货币。或者说您正在处理网站具有不同日历格式的预订和可用性。您可以将所有内容都放入一个单一的日期格式,以大大简化操作。

该过程的基础涉及开发从低到高编号的范式(例如1NF,2NF,3NF等)。每个表格都遵循设定的规则,这些规则旨在组织数据库并清理数据。

自动执行重复性任务

自动化数据收集不仅可以节省时间,还可以消除许多次要的错误,这些错误可能会损害一致性和质量。有许多可以自动执行的重复性任务,包括:

  • 用户输入
  • 数据输入
  • 验证方式
  • 数据字段和不匹配更新

例如,要自动化用户输入和数据输入,请使用UX驱动的CRM,该CRM与流行的应用程序和电子邮件同步。这样一来,潜在客户就能一口气快速、方便地导入关键信息,例如其名称、公司名称、电话、电子邮件等。这对他们来说是无忧无虑的,您的销售和营销团队将获得他们所需的信息,以有效地通过销售渠道转移潜在客户。

自动验证的一个示例是确保捕获到错误输入到字段中的信息。例如,如果用户不小心将其生日输入到年龄字段中,则他们应该收到一条错误消息,指出存在问题并准确告知他们需要更改的内容。

此类流程可确保数据完整性,而您的团队只能接收准确的信息。

自动化重复性任务对于内部培训也很重要,它创建了一个统一的框架,新员工从一开始就在同一页面上,没有猜测他们应该使用哪种格式。

采用数据集成的策略

从网络上获取数据时,可以带来有价值的见解。但是筛选这些数据可能会令人不知所措。

团队经常在提取和转换数据,维护和确保数据质量以及对业务用户和数据分析师不断增长的需求做出复杂的反应中挣扎。

高质量Web数据集成是一种获取和管理Web数据的方法,其重点是数据质量的控制。使用它可以快速、可重复地自动化进行网站数据的捕获和聚合,这对于希望大规模使用Web数据或关键业务功能的企业而言至关重要。

那么如何使用数据集成解决方案?

假设您要研究竞争格局。您想了解顶级竞争对手如何定位自己,并尽早确定态度、情感和兴趣的变化。数据集成使用强大的提取功能,使您可以访问大量Web数据,包括显示的数据、隐藏的数据和非原始的数据,以更好地了解竞争对手的行为以及客户的反应。

还有更多的相关的Web数据采集方案与案例,可参考:

投融资并购交易大数据平台 

科技数据统计分析平台

肉桂产业大数据平台

还有更多:案例

Web数据是对传统企业数据的补充,可帮助您随时了解竞争挑战。它使您可以综合有关竞争对手的详细信息,以改善公司的决策能力。

数据集成本身很难吸收大量数据,但是数据集成对其进行组织和打包,使您可以轻松地理解和管理它,从而充分利用其价值。

解析HTML文档的常规“ Web抓取”技术可以提供大量数据,但是消化数据既费时又错过大局。

但是,使用强大的数据集成方案可以帮助您以有意义的方式提取、准备、集成和使用数据。您不仅可以访问大量数据,而且数据质量高,与您的业务相关并且易于实施。它专注于数据质量的控制,这可能会对运营产生巨大影响,并创造巨大的竞争优势。

改善数据以更好地制定决策

不良的数据质量会在许多方面对您的公司造成负面影响。它不仅会导致错误的决策,而且成本也会很高。根据Gartner的研究,“不良数据质量对组织的平均财务影响为每天970万美元。”

因此,请尽力确保数据的一致性和高质量。

此处提到的特定点应为您提供在这些方面进行改进的可行方法。为您的销售团队制定准则,整合数据库,规范化数据以及自动执行重复性任务时,重点放在内部数据上,而采用数据集成策略则重点放在外部数据上。

最终结果是结构化一致的数据,可以更好地制定决策并提高盈利能力。

探码科技的Web数据集成解决方案保证了可以轻松地提取、准备和将非结构化的Web数据集成到您的业务流程中,从而获得高质量的整体数据集。

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