Что такое курирование данных? (с шагами и преимуществами)
22 июля 2021 г.
Предприятия могут использовать курирование данных для хранения важной информации и ценных исследований. Это позволяет данным иметь организованный и чистый формат, что помогает сделать наборы данных четкими и краткими. Изучение того, что такое курирование данных, может помочь вам определить способы управления данными и их передачи, чтобы они были безошибочными и простыми для понимания. В этой статье мы обсудим, что такое курирование данных, объясним, кто его использует, предоставим список шагов в процессе курирования и рассмотрим преимущества, которые оно имеет для бизнеса.
Что такое курирование данных?
Курирование данных — это практика сбора и управления данными для использования в аналитических целях. Кураторы данных курируют данные для самых разных отраслей, включая колледжи, компании, лаборатории и медицинские учреждения. Целью обработки данных является расширение осведомленности и знаний по конкретному предмету. Кураторы данных могут собирать новые данные или проводить более тщательный анализ существующих исследований.
Процесс обработки данных включает в себя сбор информации с использованием методологии исследования, а затем преобразование независимых данных в организованные наборы данных. Компании могут нанимать кураторов данных для курирования данных, или кураторы данных могут собирать данные самостоятельно при изучении определенной темы. Вот несколько причин, по которым компании используют курирование данных:
Чтобы лучше понять их потенциал роста
Чтобы повысить ценность для заинтересованных сторон
Для поддержания высокого качества данных
Чтобы открыть для себя новую информацию и достижения в своей отрасли
Кто использует курирование данных?
Вот несколько отраслей, которые выигрывают от курирования данных:
Продажи: компании, продающие товары и услуги, могут использовать сбор данных для анализа роста своих продаж и оценки потенциальных продаж. Например, компания может собирать данные о количестве продуктов, которые они продают за один месяц, а затем систематизировать информацию о каждой отдельной продаже в электронной таблице, чтобы понять, какие продукты наиболее популярны.
Наука. Профессионалы в области науки могут использовать обработку данных для организации больших объемов данных в более мелкие наборы для лучшего анализа и сравнения информации. Например, если химик проводит эксперимент, он может использовать обработку данных, чтобы организовать свои результаты в различные графики и диаграммы для анализа данных.
Здравоохранение: специалисты в области здравоохранения могут использовать обработку данных, чтобы лучше понимать медицинскую информацию, такую как болезни, планы лечения и лекарства. Например, персонал больницы может давать пациентам экспериментальное лекарство и использовать данные для сравнения того, как каждый пациент реагирует на лечение.
Образование: Специалисты, работающие в сфере образования, могут использовать обработку данных для анализа методов обучения в школе и выявления областей, требующих улучшения. Например, учитель может собрать данные о количестве учащихся, хорошо сдавших тест, а затем организовать данные в виде графика для сравнения результатов теста.
Этапы процесса обработки данных
Вот шаги, которые вы можете выполнить при курировании данных:
1. Решите, что вы исследуете
Перед началом процесса важно решить, что вы исследуете. Четкое понимание темы, которую вы исследуете, может дать вам лучшее представление о том, какие ресурсы вы можете использовать для сбора информации. Вот несколько вопросов, которые вы можете задать при определении темы вашего исследования:
Какова цель моего исследования?
Какие аспекты я должен учитывать в отношении темы моего исследования?
В какой области должно проводиться это исследование?
2. Определите данные
Чтобы начать процесс обработки данных, вы можете определить различные источники данных, которые могут содержать ценную информацию. Подумайте, какие ресурсы могут помочь вам лучше понять тему вашего исследования. Например, если вы изучаете, сколько студентов колледжа регулярно посещают занятия, вы можете собирать данные в кампусе колледжа.
3. Соберите данные
После того как вы определили потенциальные источники для сбора данных, пришло время выполнить сбор данных. Вы можете использовать различные методы сбора данных, например, проводить опросы или проводить наблюдения. Часто кураторы данных извлекают наборы данных из ранее существовавших исследований, поэтому им может не понадобиться собирать данные, если только они не исследуют тему, по которой еще нет ранее существовавших данных.
4. Чистые данные
После того, как вы собрали нужные данные, вы должны очистить данные, чтобы их было легко понять и разместить в наборах данных, таких как таблицы, графики и диаграммы. Очистка ваших данных включает в себя исправление орфографических ошибок, поиск пропущенных значений или чисел и выявление неверных записей данных. Очистка данных может свести к минимуму вероятность ошибки в ваших наборах данных и обеспечить четкость вашей информации.
Например, если ваши данные содержат длинные десятичные дроби, вы можете преобразовать каждую десятичную дробь в проценты, чтобы лучше вписываться в диаграмму. На этом этапе кураторы данных также могут удалить любые ненужные данные, не имеющие отношения к исследованию.
5. Преобразование данных
Последний шаг процесса обработки данных включает преобразование ваших данных в формат, отличный от исходного набора данных. Компаниям может потребоваться, чтобы данные были представлены в определенном формате, например, в специальной электронной таблице или определенной диаграмме. Как правило, преобразование данных включает в себя преобразование документов с информацией о них в документ другого формата.
Компании обычно выполняют преобразование данных при установке новой системы, поскольку они должны перенести данные из старой системы в новую. Например, если компания внедряет новое программное обеспечение, кураторы данных могут передавать информацию в новое программное обеспечение, гарантируя, что информация останется неизменной.
Почему хранение данных важно для бизнеса?
Вот несколько причин, по которым курирование данных важно для бизнеса:
Помогает организовать ранее существовавшие данные
Специалисты по данным часто обрабатывают большие объемы данных для компании. Иногда данным не хватает формальной структуры из-за большого количества данных, которые компании постоянно генерируют. Например, интернет-магазин одежды собирает данные каждый раз, когда пользователь нажимает на свою страницу, добавляет товар в корзину и выполняет транзакцию. Кураторы данных помогают организовать уже существующие данные в наборы данных, чтобы компании могли лучше понимать большие объемы информации.
Объединяет специалистов из разных отделов
Если бизнес занимается курированием данных, он объединяет специалистов из разных отделов, которые обычно не работают вместе. Кураторы данных могут работать с заинтересованными сторонами, разработчиками систем, учеными и аналитиками данных для сбора и передачи информации. Например, если куратор данных собирает данные об ИТ-системе, он может работать вместе с ИТ-аналитиками для сбора данных, а затем он может сотрудничать с специалистом по данным для тестирования и проверки исследования.
Производит высококачественные данные
Как правило, высококачественные данные — это информация, содержащая мало ошибок и использующая методы организации, облегчающие понимание. Поскольку процесс курирования данных включает в себя очистку данных, кураторы могут обеспечить высокое качество исследований и информации компании. Удаление нерелевантных данных также гарантирует, что исследование будет кратким, что может позволить лучше организовать набор данных.
Облегчает понимание данных
Поскольку кураторы данных используют четкое форматирование и следят за отсутствием ошибок, профессионалам, незнакомым с темой исследования, может быть легче понять набор данных. Например, если кураторы данных курируют данные о целевой аудитории компании, специалисты компании, не знакомые с этим исследованием, могут иметь лучшее представление о наборе данных, если исследователи четко передают информацию.
Позволяет повысить эффективность затрат и времени
Если компания не использует курирование данных регулярно, она может тратить больше денег и времени на организацию и распространение данных. Компании, которые регулярно занимаются курированием данных, могут сэкономить время, усилия и деньги, поскольку у них есть уже существующие данные, которые уже организованы и распределены. Поскольку кураторы данных обрабатывают данные, предприятия могут сократить время, необходимое для сбора и обработки данных.
Помогает компаниям лучше контролировать свои данные
Компании могут иметь больший контроль над своими данными при использовании курирования данных. Это связано с тем, что они могут проинструктировать кураторов данных о своих предпочтениях в отношении сбора данных. Например, компания может предоставить подробную информацию о своей предпочтительной организации данных, очистке и преобразовании.
Создает более высокую оптимизацию данных
Кураторы данных могут оптимизировать данные для бизнеса в зависимости от его целей. Они могут использовать различные методы организации и распространения данных в зависимости от потребностей компании в данных. Например, если компания хочет увеличить свои продажи, кураторы данных могут извлечь данные из предыдущих периодов продаж и собрать их в набор данных, который показывает прогнозируемые продажи на будущее.