Miks on andmete puhastamine ülioluline ja kuidas saate rakendada andmete puhtuse protsesse ja lahendusi

Andmete puhastamine: kuidas oma andmeid puhastada

Kehv andmekvaliteet on paljude ettevõtete juhtide jaoks üha suurem murekoht, kuna nad ei suuda oma seatud eesmärke täita. Andmeanalüütikute meeskond, mis peaks tootma usaldusväärseid andmeid, kulutab 80% oma ajast andmete puhastamisele ja ettevalmistamisele ning ainult 20% ajast jääb tegelik analüüs teha. Sellel on tohutu mõju meeskonna tootlikkusele, kuna nad peavad käsitsi kinnitama mitme andmestiku andmekvaliteedi.

84% tegevjuhtidest on mures nende andmete kvaliteedi pärast, millel nad oma otsuseid teevad.

Globaalne tegevjuht Outlook, Forbes Insight ja KPMG

Pärast selliste probleemidega silmitsi seismist otsivad organisatsioonid automatiseeritud, lihtsamat ja täpsemat viisi andmete puhastamiseks ja standardiseerimiseks. Selles ajaveebis vaatleme mõningaid andmete puhastamisega seotud põhitegevusi ja nende rakendamist.

Mis on andmete puhastamine?

Andmete puhastamine on lai mõiste, mis viitab andmete mis tahes ettenähtud eesmärgil kasutatavaks muutmise protsessile. See on andmekvaliteedi parandamise protsess, mis kõrvaldab vale ja kehtetu teabe andmekogumitest ja standardväärtustest, et saavutada ühtne vaade kõigist erinevatest allikatest. Protsess hõlmab tavaliselt järgmisi tegevusi:

  1. Eemaldage ja asendage – Andmestiku väljad sisaldavad sageli ees- või jälgimismärke või kirjavahemärke, millest pole kasu ja mis tuleb paremaks analüüsiks asendada või eemaldada (nt tühikud, nullid, kaldkriipsud jne). 
  2. Parsi ja ühenda – Mõnikord sisaldavad väljad koondatud andmeelemente, näiteks Aadress väli sisaldab TänavanumberTänava nimiLinnriikjne. Sellistel juhtudel tuleb koondatud väljad sõeluda eraldi veergudeks, samas kui mõned veerud tuleb andmetest parema ülevaate saamiseks kokku liita – või midagi, mis teie kasutusjuhul töötab.
  3. Andmetüüpide teisendamine – See hõlmab välja andmetüübi muutmist, näiteks teisendamist Telefoninumber valdkonnas, mis oli varem nöör et Number. See tagab, et kõik väljal olevad väärtused on täpsed ja kehtivad. 
  4. Kinnitage mustrid – Mõned väljad peavad järgima kehtivat mustrit või vormingut. Selleks tuvastab andmete puhastamise protsess praegused mustrid ja muudab need täpsuse tagamiseks. Näiteks USA telefon Number järgides mustrit: AAA-BBB-CCCC
  5. Eemaldage müra - Andmeväljad sisaldavad sageli sõnu, mis ei lisa palju väärtust ja tekitavad seega müra. Näiteks kaaluge nende ettevõtete nimesid "XYZ Inc.", "XYZ Incorporated", "XYZ LLC". Kõik ettevõtete nimed on samad, kuid teie analüüsiprotsessid võivad neid pidada ainulaadseteks ning sõnade nagu Inc., LLC ja Incorporated eemaldamine võib teie analüüsi täpsust parandada.
  6. Duplikaatide tuvastamiseks sobitage andmed – Andmestikud sisaldavad tavaliselt sama olemi kohta mitut kirjet. Väikesed erinevused klientide nimedes võivad viia teie meeskonnani teie kliendiandmebaasi mitu kirjet. Puhas ja standardiseeritud andmekogum peaks sisaldama unikaalseid kirjeid – ühte kirjet olemi kohta. 

Struktureeritud versus struktureerimata andmed

Üks digitaalsete andmete tänapäevane aspekt on see, et need ei sobi numbriväljale või tekstiväärtusele. Struktureeritud andmed on see, millega ettevõtted tavaliselt töötavad – kvantitatiivne kindlates vormingutes (nt arvutustabelid või tabelid) salvestatud andmed, et nendega oleks lihtsam töötada. Kuid ettevõtted töötavad üha enam ka struktureerimata andmetega… see on kvalitatiivne andmed.

Struktureerimata andmete näide on teksti-, heli- ja videoallikate loomulik keel. Turunduses levinum on bränditunde kogumine veebiarvustustest. Tärnivalik on struktureeritud (nt skoor 1 kuni 5 tärni), kuid kommentaar on struktureerimata ja kvalitatiivseid andmeid tuleb töödelda loomuliku keele töötlemisega (NLP) algoritme sentimendi kvantitatiivse väärtuse moodustamiseks.

Kuidas tagada andmete puhtus?

Kõige tõhusam viis andmete puhtuse tagamiseks on auditeerida kõiki oma platvormide sisenemispunkte ja neid programmiliselt värskendada, et tagada andmete õige sisestamine. Seda saab teha mitmel viisil:

  • Nõutavad väljad – vormi või integratsiooni tagamine peab läbima kindlad väljad.
  • Väljade andmetüüpide kasutamine – piiratud loendite pakkumine valikuks, regulaaravaldised andmete vormindamiseks ja andmete salvestamine õigetes andmetüüpides, et piirata andmeid õiges vormingus ja salvestatavas tüübis.
  • Kolmanda osapoole teenuse integreerimine – kolmandate osapoolte tööriistade integreerimine, et tagada andmete nõuetekohane salvestamine, nagu aadressiväli, mis kinnitab aadressi, võib pakkuda ühtseid ja kvaliteetseid andmeid.
  • Kinnitamine – kui teie kliendid kinnitavad oma telefoninumbri või e-posti aadressi, saate tagada täpsete andmete salvestamise.

Sisendpunkt ei pea olema lihtsalt vorm, see peaks olema ühenduslüli iga süsteemi vahel, mis edastab andmeid ühest süsteemist teise. Ettevõtted kasutavad sageli platvorme andmete ekstraheerimiseks, teisendamiseks ja laadimiseks (ETL) süsteemide vahel, et tagada puhaste andmete salvestamine. Ettevõtteid julgustatakse esinema andmete avastamine auditid, et dokumenteerida kõik nende kontrolli all olevate andmete sisenemis-, töötlemis- ja kasutuspunktid. See on ülioluline ka turvastandarditele ja privaatsuseeskirjadele vastavuse tagamiseks.

Kuidas oma andmeid puhastada?

Kuigi puhaste andmete omamine oleks optimaalne, eksisteerivad sageli pärandsüsteemid ja andmete importimisel ja hõivamisel lõtv distsipliin. See muudab andmete puhastamise enamiku turundusmeeskondade tegevuse osaks. Uurisime protsesse, mida andmete puhastamise protsessid hõlmavad. Siin on valikulised viisid, kuidas teie organisatsioon saab andmete puhastamist rakendada.

1. valik: koodipõhise lähenemisviisi kasutamine

Python ja R on kaks tavaliselt kasutatavat programmeerimiskeelt andmetega manipuleerimiseks mõeldud lahenduste kodeerimiseks. Skriptide kirjutamine andmete puhastamiseks võib tunduda kasulik, kuna saate algoritme häälestada vastavalt andmete olemusele, kuid nende skriptide hooldamine võib aja jooksul olla keeruline. Lisaks on selle lähenemisviisi suurim väljakutse kodeerida üldistatud lahendus, mis töötab hästi erinevate andmekogumitega, mitte konkreetsete stsenaariumide kõvakodeerimisega. 

2. valik: platvormi integreerimise tööriistade kasutamine

Paljud platvormid pakuvad programmilist või koodita ühendused andmete õiges vormingus süsteemide vahel teisaldamiseks. Sisseehitatud automatiseerimisplatvormid koguvad populaarsust, et platvormid saaksid oma ettevõtte tööriistakomplektide vahel hõlpsamini integreeruda. Need tööriistad sisaldavad sageli käivitatud või ajastatud protsesse, mida saab käitada andmete importimisel, päringute tegemisel või ühest süsteemist teise kirjutamisel. Mõned platvormid, nagu Robotprotsesside automatiseerimine (RPA) platvormidel, saab isegi sisestada andmeid ekraanidele, kui andmete integreerimine pole saadaval.

Valik 3: tehisintellekti kasutamine

Reaalmaailma andmestikud on väga mitmekesised ja otseste piirangute rakendamine väljadele võib anda ebatäpseid tulemusi. Siin on tehisintellekt (AI) võib olla väga kasulik. Õigete, kehtivate ja täpsete andmete väljaõpetamine ning seejärel koolitatud mudelite kasutamine sissetulevate kirjete puhul võib aidata kõrvalekaldeid märgistada, tuvastada puhastusvõimalusi jne.

Allpool on mainitud mõningaid protsesse, mida saab andmete puhastamise ajal tehisintellektiga täiustada.

  • Anomaaliate tuvastamine veerus.
  • Valede relatsioonisõltuvuste tuvastamine.
  • Duplikaatkirjete leidmine klastrite abil.
  • Põhikirjete valimine arvutatud tõenäosuse alusel.

4. valik: iseteeninduslike andmekvaliteedi tööriistade kasutamine

Teatud müüjad pakuvad erinevaid andmekvaliteedi funktsioone, mis on pakitud tööriistadena, nt andmete puhastamise tarkvara. Nad kasutavad erinevatest allikatest pärit andmete profiilide koostamiseks, puhastamiseks, standardiseerimiseks, sobitamiseks ja liitmiseks nii tööstusharu juhtivaid kui ka patenteeritud algoritme. Sellised tööriistad võivad toimida plug-and-play-na ja nõuavad teiste lähenemisviisidega võrreldes kõige vähem aega. 

Andmeredel

Andmeanalüüsi protsessi tulemused on sama head kui sisendandmete kvaliteet. Seetõttu võib andmekvaliteediga seotud väljakutsete mõistmine ja nende vigade parandamiseks tervikliku lahenduse rakendamine aidata hoida teie andmed puhtad, standarditud ja mis tahes ettenähtud otstarbel kasutatavad. 

Data Ladder pakub rikkalikku tööriistakomplekti, mis aitab teil kõrvaldada ebajärjekindlad ja kehtetud väärtused, luua ja kinnitada mustreid ning saavutada kõigi andmeallikate standardvaade, tagades andmete kõrge kvaliteedi, täpsuse ja kasutatavuse.

Andmeredel – andmete puhastamise tarkvara

Lisateabe saamiseks külastage Data Ladderit