技能分享 | 大資料(2):資料梳理流程及技術

隨著大資料的火紅程度,許多人都聽過這個詞,但是卻不知道他是怎麼落地實施的。加上資料量的龐大,讓許多企業都十分難著手開始。繼上篇我們初步認識了「大資料」是什麼之後,接下來要帶大家來探討這項技術是如何「從無到有」的呢?SourceZones 在多年前就著手研究這塊領域,對於大資料已經研發出一套完整的梳理流程。究竟 SourceZones 與普遍的資料處理技術有何不同及優勢呢?讓我們一同來瞧瞧吧!

普遍的資料處理流程

一般而言,大資料的處理流程,可以分為四個步驟:資料獲取、資料儲存、資料分析、資料使用。這四個步驟看起來與普遍的資料處理分析沒有太大區別,但實際上大資料的資料數量越多,可以分析之關聯也就越多,會讓最終的結果更加準確。

第一步:資料獲取

首先我們必須蒐集相關資料,無論是哪個產業或是公司,資料的蒐集是很重要,假如沒有資料,資料的分析就無從談起。資料獲取可以是不限於時間及地點,比如說透過公司內部資料、問卷調查結果、上網瀏覽的內容、消費購物的喜好等等,都可以成為資料的原料,將收集到的資料存放在原始資料庫中,供下一階段使用。

第二步:資料儲存

在得到資料後,我們必須妥善放置資料庫當中。根據資料的數量及複雜性,會延伸出不同的儲存方式與環境。因此儲存技術的選擇,成為處理大資料的第一個難關。

第三步:資料分析

為了達成精準預測之目的,我們運用適當的工具或方式,萃取及提煉所取得的資料。分析的過程中,在深度上宜將新、舊
數據相結合,在廣度上則宜廣納結構性及非結構化的資料,並採用即時性分析以符合時效性在我們收集的大資料中,找出資料的規律性。再運用決策樹、遺傳演算法、人工神經網路等模型進行計算。

第四步:資料使用

其實經過分析後的資料,都仍是數字與列表,不易我們進行閱讀。因此可搭配視覺化工具,將資料轉換為較容易閱讀與理解的形式。

SourceZones Data Enrichment 資料梳理流程

有別於普遍的資料梳理流程,SourceZones 的專業團隊研發出一套獨家的資料擴充 Data Enrichment 系統。有效解決普遍資料梳理流程中的困難點:包括無法有效地收集資料源、無法有效地識別資料屬性、資料清洗不乾淨以及無法轉換成有效資訊使用等問題。

SourceZones 透過多年的技術開發,分析市場趨勢,打造出一套可以有效地繪製出全貌性的資訊,提供給各企業及決策者參考及使用。擁有亞洲最完善的名單資料庫名單,針對多個國內外公開及客戶付費資料源,進行資料搜集、同步及建立版本控制,並且持續擴充中。SourceZones 運用多項新時代之技術做開發研究,包括自然預言理解(Natural Language Understanding)與機器學習(Machine Learning)等,進行多維度資訊處理。

資料梳理流程 六大步驟

SourceZones Data Enrichment 資料梳理流程,總共分為六步驟:

  1. 資料剖析:從需求分析所需資料內容、品質與其影響層面。 
  2. 資料轉換:分析如何將外部資料進行轉換格式與內部批配。
  3. 資料清理:清理外部資料中的延伸問題,去除重複資料、錯誤資料與不合適資料內容。
  4. 資料匹配:分析如何與內部資料進行批配整合。
  5. 資料融合:與內部各資料源進行融合與機器智慧分析。
  6. 資料強化:繪製資料版本協助建立知識圖譜(Knowledge Graph)事件時間軸。

為什麼要選擇 SourceZones ?

因為 SourceZones 可以做到別人做不到的!

  1. 資料完整度高:整合及分析超過 50 個國內外資料源,並且持續擴充中。
  2. 獨一無二技術:擁有獨家的資料梳理流程技術,進行多維度資訊處理。
  3. 強化市場行銷:運用整合性資料,分析潛在未來商務契機,協助各產業更精確投入行銷資源。
  4. 增加優質客戶:運用即時整合性資料,將高風險因子及搭配關聯分析技術,以提前預知新客戶之潛在風險。
  5. 有效風險管理:全天候自動化監控標的及關係人公開市場資訊以更迅速的描繪風險。
  6. 客製化服務:360度全方位客製化所需資料源,符合所需的模型配套,更能貼近使用需求。

更多相關服務詳請請見:SourceZones產品資訊

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