Alat penyiapan data mandiri yang lengkap

Penyiapan data adalah proses pengumpulan, penggabungan, penataan, pembersihan, transformasi, dan memperkaya data mentah sebelum penyimpanan dalam gudang data, pemrosesan, dan analisis. Data yang disiapkan dapat digunakan dalam aplikasi inteligensi bisnis, analisis, dan visualisasi data.

Organisasi mengumpulkan data dari berbagai sumber, tetapi sering kali ada masalah kualitas data seperti duplikat, kesalahan, data yang hilang, dan tidak konsisten. Data ini tidak bisa diandalkan untuk analisis yang akurat dan pengambilan keputusan. Menurut riset terbaru, kualitas data yang buruk menyebabkan kerugian biaya sebesar 3,1 miliar dolar setiap tahun di AS saja. Itulah mengapa menerapkan penyiapan data sangat penting untuk membersihkan data sebelum digunakan.

• Integrasi data: Menghubungkan ke beberapa sumber data.
• Pemodelan data: Menyimpulkan tipe data dan melakukan pembuatan profil data secara otomatis.
• Pembersihan data: Meningkatkan kualitas data.
• Transformasi data: Mengubah data ke format yang diinginkan.
• Pengayaan data: Memperkaya data dengan pembelajaran mesin atau data pihak ketiga.
• Validasi data: Menetapkan format dan tipe data kustom, mengevaluasi kualitas data, dan menerapkan pencocokan target.
• Saluran data: Menyiapkan alur kerja penyiapan data otomatis.
• Manajemen data: Membuat katalog data dan mengelola aset data.
• Berbagi data: Mengamankan berbagi data, kelompok pengguna, dan kolaborasi.

Analis Data, Ilmuwan Data, Teknisi Data, dan Analis Bisnis dari tim Inteligensi Bisnis yang mengambil keputusan penting berbasis data.

Banyak perusahaan menangani data dalam jumlah besar dari beberapa sumber, dan data ini biasanya memiliki masalah kualitas data. Dibutuhkan lebih banyak waktu, biaya, dan upaya manual untuk memperbaiki data yang berantakan. Hasilnya tidak selalu luar biasa, dan biasanya rentan terhadap kesalahan, karena penyiapan data adalah pekerjaan yang berat. Ada tantangan yang juga penting, seperti privasi dan keamanan data, alat yang kompleks, dan metodologi. Namun, perangkat lunak penyiapan data dapat menjalankan tugas yang lebih kompleks dengan mudah menggunakan fitur pembersihan, transformasi, pengayaan dan manajemen data dengan lebih sedikit waktu dan upaya. Perangkat lunak penyiapan data harus dimiliki para profesional yang menangani banyak data yang kompleks dan membuat keputusan berbasis data.

Penyiapan data melibatkan beberapa tahap. Alat penyiapan data yang ideal harus dapat membersihkan, mengubah, memperkaya, dan mengelola data dengan cara yang aman. Berikut ini hal yang perlu Anda periksa saat mengevaluasi alat penyiapan data:

• Interaktif secara visual dan mudah digunakan
• Alur kerja otomatis
• Integrasi dengan sumber data tujuan data yang populer
• Privasi data dan fitur keamanan
• Tata kelola data dan fitur manajemen data
• Dukungan kualitas produk

Tidak, layanan ini gratis. Sebagian besar pemilik usaha tidak sabar mendengar tentang semua cara yang dapat dilakukan Zoho untuk membantu mereka dalam bisnis. Bagi kami, itu tak ternilai.

Alat penyiapan data membantu mengurangi ketergantungan pada tim Teknik dan TI untuk mengekstrak data dari sumber, menyiapkan, dan menyediakan akses bagi tim binis untuk memperoleh wawasan. Ilmuwan data dan analis data menghabiskan 60% waktu mereka untuk membersihkan data secara manual. . Alat penyiapan data tidak hanya menghemat waktu, tetapi juga mengurangi upaya manual untuk menyiapkan data dalam jumlah besar. Beberapa keuntungan utama meliputi:

• Data yang dapat andal dan bebas dari kesalahan
• Aksesibilitas data yang lebih baik
• Data dengan kualitas tinggi untuk wawasan yang akurat dan pengambilan keputusan yang matang
• Optimalisasi sumber daya
• Hemat biaya
• Pengelolaan data yang efisien

Zoho DataPrep adalah alat penyiapan data mandiri yang dapat memudahkan dalam penyiapan data dengan fitur berikut:

• Mengimpor data dari 50+ sumber data
• Mengekspor data ke 30+ tujuan
• Saran transformasi otomatis berdasarkan data Anda
• Ketersediaan 250 transformasi data dan pengayaan berbasis AI.
• Alur kerja otomatis dan saluran data
• Keamanan data dan manajemen privasi