Hiểu tiềm năng của dữ liệu của bạn với Data Discovery

Hãy tưởng tượng bạn đang cố gắng tìm năm cây kim trong đống cỏ khô. Bây giờ, hãy tưởng tượng bạn đang cố gắng tìm năm chiếc kim giống nhau đó bằng máy dò kim loại – một chiếc được trang bị khả năng quét đa tần và đa tần số được thiết kế để xác định và định vị các mục mà bạn đang tìm kiếm. Mỗi nhiệm vụ sẽ mất bao lâu? Chúng sẽ dễ dàng (hoặc khó khăn) như thế nào?

Khám phá dữ liệu được định nghĩa là một quá trình xác định và khám phá khối lượng lớn dữ liệu để hiểu giá trị tiềm năng của nó để phân tích. Đây là một quy trình quan trọng liên quan đến việc xác định và định vị các tài sản dữ liệu có liên quan trong một tổ chức. Với sự tăng trưởng theo cấp số nhân của dữ liệu trong doanh nghiệp, khám phá dữ liệu đã trở thành một thành phần thiết yếu của quản lý dữ liệu giúp đưa ra quyết định kinh doanh.

Những thách thức chính

Ngày nay, người tiêu dùng dữ liệu dành quá nhiều thời gian để tìm kiếm, truy cập, chuẩn bị và lập danh mục dữ liệu theo cách thủ công. Điều này làm trì hoãn việc khám phá những hiểu biết phân tích cần thiết để thúc đẩy giá trị kinh doanh có thể định lượng. Nhiều tổ chức đang phải đối mặt với một số vấn đề tương tự.

Đầu tiên, có vấn đề về silo dữ liệu, đó là khi dữ liệu được lưu trữ trong các hệ thống khác nhau trong một tổ chức, gây khó khăn cho việc khám phá tất cả các tài sản dữ liệu có liên quan. Tiếp theo, thiếu tiêu chuẩn hóa. Do dữ liệu thường được lưu trữ ở các định dạng khác nhau nên rất khó để chuẩn hóa và tích hợp từ nhiều hệ thống dữ liệu. Ngoài ra còn có một thực tế là khối lượng dữ liệu do các tổ chức tạo ra đang tăng lên nhanh chóng, khiến việc xác định và quản lý tài sản dữ liệu trở nên khó khăn. Các tổ chức cũng phải vật lộn với chất lượng dữ liệu, khi chất lượng dữ liệu khác nhau giữa các hệ thống dữ liệu và gây khó khăn cho việc đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu đó. Cuối cùng là vấn đề truy cập dữ liệu. Do dữ liệu nằm trong các hệ thống khác nhau nên quản trị viên gặp khó khăn trong việc đảm bảo đúng người dùng có quyền truy cập vào các tài sản dữ liệu quan trọng.

Vì vậy, làm thế nào để chúng tôi giải quyết các silo dữ liệu, thiếu tiêu chuẩn hóa, khối lượng dữ liệu, chất lượng dữ liệu và các thách thức truy cập?

Tầm quan trọng của khám phá dữ liệu

Doanh nghiệp có thể tổ chức và chuẩn hóa khối lượng lớn dữ liệu bằng cách cho phép khám phá dữ liệu trên các hệ thống dữ liệu khác nhau. Đầu tiên, khám phá dữ liệu cho phép các tổ chức xác định và định vị các tài sản dữ liệu có giá trị mà trước đây chưa biết hoặc chưa được sử dụng đúng mức. Khám phá dữ liệu cũng giúp xác định các vấn đề về chất lượng dữ liệu như trùng lặp và không nhất quán, đồng thời thực hiện các hành động cần thiết để cải thiện chất lượng dữ liệu.

Các tổ chức có thể sử dụng khám phá dữ liệu để tìm và phân tích dữ liệu nhanh chóng cũng như đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt nhanh hơn. Khám phá dữ liệu cũng giúp người dùng xác định các nguồn dữ liệu có thể được tích hợp để cung cấp chế độ xem toàn diện hơn về dữ liệu của họ, điều này cũng cho phép họ triển khai kiểm soát quyền truy cập đối với nội dung dữ liệu. Trên hết, khám phá dữ liệu thiết lập một tầm nhìn rõ ràng từ dữ liệu đến việc tạo ra giá trị, đó là mục tiêu cuối cùng của quản lý dữ liệu. 

Cách tiếp cận tốt nhất

Cách tiếp cận tốt nhất để bắt đầu quá trình khám phá dữ liệu của bạn bao gồm một số bước.

1. 1. Xác định mục tiêu: Trước khi bắt tay vào quá trình khám phá dữ liệu, điều cần thiết là xác định các mục tiêu kinh doanh mà một tổ chức cần đạt được. Xác định các câu hỏi cần trả lời, các vấn đề cần giải quyết hoặc các cơ hội cần theo đuổi.
   2. Nhận dạng dữ liệu: Hiểu bối cảnh dữ liệu trong toàn doanh nghiệp, bao gồm định dạng dữ liệu, hệ thống dữ liệu, chất lượng, người dùng, khối lượng và cách sử dụng.
   3. Sử dụng công cụ: Khám phá dữ liệu là một quá trình tốn thời gian nếu được thực hiện thủ công. (Xem: ví dụ về đống cỏ khô.) Cân nhắc sử dụng các công cụ có thể giúp xác định nguồn dữ liệu, cấu trúc, mẫu, dòng dữ liệu và mối quan hệ một cách hiệu quả.
   4. Cộng tác: Việc khám phá dữ liệu không thể thành công khi có một nhóm riêng rẽ làm việc với nó. Khám phá dữ liệu hiệu quả đòi hỏi sự hợp tác với các nhóm khác nhau trong toàn doanh nghiệp.
   5. Khám phá dữ liệu tập trung: Khám phá dữ liệu nên được coi là một kho lưu trữ hợp nhất giúp hợp lý hóa quy trình khám phá để tìm kiếm và định vị các tài sản dữ liệu có liên quan bởi các nhóm khác nhau bao gồm CNTT, nhà phân tích và người dùng doanh nghiệp.

Hãy để Dell Data Management dẫn đường

Khám phá dữ liệu là một quy trình thiết yếu có thể giúp các tổ chức khai thác tiềm năng của tài sản dữ liệu của họ bằng cách tạo ra một tầm nhìn rõ ràng từ dữ liệu đến việc tạo ra giá trị. Doanh nghiệp có thể tận dụng khám phá dữ liệu để cải thiện chất lượng dữ liệu của họ và hỗ trợ tiêu thụ dữ liệu hiệu quả. Nó nâng cao chất lượng kết quả và cho phép ra quyết định như một quy trình hiệu quả cho người dùng doanh nghiệp.

Tìm hiểu thêm về Hành trình quản lý dữ liệu với đồ họa thông tin tương tác của chúng tôi. Và hãy theo dõi blog của chúng tôi ở bước thứ ba của hành trình quản lý dữ liệu, sẽ ra mắt vào tháng tới. Bạn cũng có thể tìm hiểu thêm về các giải pháp Quản lý Dữ liệu của Dell trên trang Quản lý Dữ liệu Doanh nghiệp của chúng tôi.