Эффективность Услуги по сбору данных Управление данными ИТ-услуг

Максимизируйте эффективность управления данными с помощью сервисов управления данными

Анализ данных в ALDA Tech

Анализ данныхЭто ключевой компонент сервиса ALDA Tech по вычислинию данных.которые предназначены для того, чтобы помочь предприятиям принимать обоснованные решения, извлекая ценные сведения из их данных.

Ключевые аспекты:

Сбор данных: собирает данные из различных источников, включая веб-данные и внешние и внутренние источники.

Гигиена данныхПрежде чем данные могут быть эффективно изучены, они должны быть очищены и стандартизированы.

К услугам относятся:

• Нормализация структуры: Обеспечение последовательного форматирования данных.
• Уборка данных: Устранение ошибок и несоответствий для улучшения качества данных.
• Стандартизация имени и адреса: Правильное форматирование имен и адресов для обеспечения точности.

Консолидация данных: использует алгоритмы сопоставления для консолидации данных, что необходимо для анализа майнинга данных.

Это включает:

• Точное и смутное соответствие: Методы точного сопоставления и группировки похожих записей, даже если есть незначительные расхождения.
• Определить решение: Устранение любых проблем с идентификацией данных для обеспечения уникальности и точности каждой записи.
• Расширение геопространственных данных: Улучшение данных с помощью географической информации, которая может быть особенно полезна при изучении данных для пространственного анализа.

Соответствие данных: гарантирует, что обработка данных соответствует законодательным и нормативным стандартам.

Анализ данных: С данными, собранными, очищенными и консолидированными, можно затем выполнять различные анализы майнинга данных.

К ним относятся:

• Прогнозирование моделей: Создание моделей для прогнозирования будущих результатов на основе исторических данных.
• Анализ тенденций: выявление закономерностей и тенденций с течением времени.
• Сегментация: Разделение данных на сегменты для лучшего понимания различных групп или поведения.
• Обучение правилам ассоциацииОткрытие интересных связей между переменными в данных.

Взгляды и отчетность: Последний шаг в анализе анализа данных заключается в преобразовании результатов в практические данные и отчеты.

Изображение Macrovector на Freepik