'오염되지 않은' 데이터는 비즈니스의 성공을 위해 중요한데, 특히 분석에 의존하여 경쟁에서 살아남으려는 기업에게는 필수적입니다. 그러나 분석에 사용할 데이터를 준비하려면 웨어하우스에 데이터를 저장하는 것과는 다른 요건이 필요합니다. 데이터 사이언티스트 중 대다수가 데이터를 준비하는 데 모델 개발 시간의 50~80%를 사용하고 있습니다.
SAS의 데이터 관리 기술은 분석용 데이터를 준비하는 데이터 사이언티스트와 비즈니스 분석가를 대상으로 원하는 분석 목적에 맞게 데이터를 액세스, 정리, 변환 및 정형화할 수 있는 일종의 데이터 필터로서 단일 플랫폼을 지원합니다. SAS가 추구하는 첨단 분석 기술과 심층 분석 정보를 지원하는 5가지 데이터 관리 모범 사례를 소개합니다. <10p>
주요 내용
- 데이터 관리: 데이터 관리가 필수적인 이유
- 기존의 데이터와 새로운 데이터에 대한 액세스를 간소화
- 첨단 분석 기법으로 데이터 사이언티스트의 역량을 강화
- 데이터 클렌징을 통해 기존 프로세스의 품질을 개선
- 유연한 조작 기법을 사용하여 데이터를 구성
- 데이터 관리 및 분석 영역의 메타데이터를 공유
