Datu samazināšana ir termins, kas attiecas uz uzņēmējdarbības praksi, kad tiek uzkrāts, analizēts un galu galā pārveidots milzīgs datu apjoms apkopotu pārskatu sērijā. Datu samazināšanas procesa ideja ir nodrošināt pilnīgu, lai arī nedaudz vienkāršotu formātu, ko var salīdzinoši viegli izmantot biznesa iestatījumos. Procesam var izmantot vairākas dažādas pieejas, izvēloties datu samazināšanas paņēmienus un sistēmas atkarībā no datu veida un tā, kā šie kopsavilkuma ziņojumi ir jāstrukturē, lai nodrošinātu pilnīgu un visaptverošu šo datu attēlojumu.
Viens no primārajiem uzdevumiem jebkura veida datu samazināšanas centienos ir visu šim nolūkam savākto datu organizēšana. Reizēm šī procesa daļa ir vērsta uz zināmas kārtības noteikšanu datiem, kas ietver konsekventu prioritāšu noteikšanu, izmantojot labi definētus kritērijus, lai palīdzētu darbībā. Atkarībā no iesaistīto datu veida nav nekas neparasts, lai iekļautu noteiktu skaitļu noapaļošanu, lai atvieglotu informācijas apstrādi apkopošanas laikā. Visbeidzot, datu sakārtošana tabulās, kolonnu pārskatos vai cita veida marķējumā vai formatēšanā var būt nepieciešama, lai ļautu ziņojumu saņēmējiem samērā viegli sekot līdzi vienkāršotās informācijas loģistikai.
Agrāk pieejamo datu izskatīšanas un informācijas prioritāšu noteikšanas un sakārtošanas noderīgos formātos process tika veikts manuāli. Atkarībā no iesaistīto datu apjoma un šo datu mērķauditorijas process var ilgt mēnešus vai pat gadus. Pateicoties mūsdienu programmatūras pakotņu izveidei, kas paredzētas dažādu formātu datu apstrādei, pārskatus var sagatavot dienās vai nedēļās. Lielākā daļa programmatūras veidu var iegūt informāciju no vairākām dažādām datu bāzēm un palīdzēt šķirošanas procesā, padarot daudz vienkāršāku un ātrāku vienkāršotu datu sagatavošanu, kas ir gan noderīgi, gan viegli saprotami.
Datu rediģēšanas metožu izmantošana, lai vienkāršotu informāciju prezentēšanai viegli lasāmos pārskatos, ir svarīga gandrīz jebkura lieluma uzņēmumiem. Izmantotās datu samazināšanas sistēmas var palīdzēt sagatavot efektivitātes un ražošanas pārskatus, kas ir noderīgi vadītājiem, vai palīdzēt pārdošanas darbiniekiem labāk izprast uzņēmumam nepieciešamo pašreizējo kampaņu vai pārdošanas procedūru efektivitāti. Datu rediģēšana un kodēšana var arī izrādīties noderīga, parādot investoriem potenciālu, kas saistīts ar jauna produkta izlaišanu.
SmartAsset.