Andmehügieen: kiirjuhend andmete ühendamise puhastamiseks

Andmehügieen - mis on ühendamise puhastamine

Ühinemispuhastus on keskne funktsioon äritegevuses, näiteks otsepostiturundus ja ühe tõeallika saamine. Kuid paljud organisatsioonid usuvad endiselt, et ühendamise puhastusprotsess piirdub ainult Exceli tehnikate ja funktsioonidega, mis aitavad väga keerukate andmekvaliteedi vajaduste kõrvaldamisel väga vähe.

See juhend aitab äri- ja IT-kasutajatel mõista ühendamise puhastamise protsessi ning võib-olla mõista, miks nende meeskonnad ei saa enam Exceli kaudu ühendamist ja puhastamist jätkata.

Alustagem!

Mis on ühendamise puhastamise protsess või funktsioon?

Ühendamise puhastamine on protsess, mis toob mitu andmeallikat ühte kohta ja eemaldab samal ajal allikast halvad kirjed ja duplikaadid.

Seda saab lihtsalt kirjeldada järgmises näites:

Kliendi andmed

Pange tähele, et ülaltoodud pildil on kolm sarnast kirjet, millel on mitu andmete kvaliteediga seotud probleemi. Sellele kirjele ühendamise puhastamise funktsiooni rakendamisel teisendatakse see puhtaks ja ainsuse väljundiks, nagu näiteks allpool toodud näide:

Andmete duplikaat

Duplikaatide ühendamisel ja puhastamisel mitmest andmeallikast näitab tulemus algse kirje konsolideeritud versiooni. Plaadile on lisatud veel üks veerg [Tööstus], mis pärineb dokumendi teisest versioonist.

Ühendamise puhastamise protsessi väljund loob kirjed, mis sisaldavad ainulaadset teavet, mis teenib andmete ärilist eesmärki. Ülaltoodud näites on andmed optimeerimisel kirjad, mis on postikampaaniates turundajatele usaldusväärsed.

Andmete ühendamise ja puhastamise parimad tavad

Sõltumata tööstusharust, ettevõttest või ettevõtte suurusest on ühinemispuhastusprotsessid aluseks andmete draivi eesmärkide saavutamisel. Kuigi harjutus piirdus ainult kombineerimise ja kõrvaldamisega, on tänapäeval ühinemisest ja puhastamisest arenenud oluline mehhanism, mis võimaldab kasutajatel oma andmeid väga üksikasjalikult analüüsida.

Hoolimata sellest, et protsess on praegu ulatuslikult automatiseeritud ühendage puhastustarkvara ja tööriistad, peavad kasutajad endiselt säilitama andmete ühendamise puhastamise parimad tavad. Järgmisi soovitan teil järgida:

  • Andmekvaliteedile keskendumine: Enne ühendamise puhastusoperatsiooni läbiviimist on oluline andmed puhastada ja standardiseerida, kuna see tagab dedupinguprotsessi lihtsamaks. Kui pühendate andmeid puhastamata, annavad tulemused teile ainult pettumuse.
  • Realistliku plaani järgimine: Seda juhul, kui lihtne andmete ühendamise protsess pole teie jaoks esmatähtis. Soovitatav on koostada plaan, mis aitab hinnata ühendatavate ja puhastatavate kirjete tüüpi.
  • Andmemudeli optimeerimine: Üldiselt on ettevõtetel pärast esialgset ühendamise puhastusprotsessi oma andmemudeli parem mõistmine. Kui teie mudelist on esialgne arusaam välja töötatud, saate teha KPI-sid ja vähendada kogu protsessile kuluvat aega.
  • Nimekirjade registri pidamine: Loendi puhastamine ei tähenda tingimata loendi täielikku kustutamist. Mis tahes andmete ühendamise puhastamise tarkvara võimaldab teil salvestada kirjed ja pidada andmebaasi iga loendis tehtud muudatuse kohta.
  • Ühtse tõeallika hoidmine: Kui kasutajaandmed pärinevad mitmest kirjest, ilmnevad erineva teabe tõttu lahknevused. Sellisel juhul aitab ühendamine ja puhastamine luua ühe tõeallika. See sisaldab kogu vajalikku teavet kliendi kohta.

Iseteeninduse ühendamise puhastamise tarkvara eelised

Tõhus lahendus ühe tõeallika loomiseks, tagades samal ajal järelejäänud parimate tavade järgimise, on ühendamise puhastustarkvara hankimine. Selline tööriist kirjutab vanad kirjed uue teabe abil üle andmete ellujäämise protsessi kaudu.

Pealegi võivad iseteeninduse ühendamise puhastustööriistad võimaldada ärikasutajatel oma andmekirjed mugavalt ühendada ja puhastada, ilma et neil oleks vaja programmeerimisalaseid teadmisi või kogemusi.

Ideaalne ühendamise puhastamise tööriist aitab ärikasutajatel teha järgmist.

  • Andmete ettevalmistamine vigade hindamise ja teabe järjepidevuse kaudu
  • Andmete puhastamine ja normaliseerimine vastavalt määratletud ärireeglitele
  • Mitme loendi sobitamine loodud algoritmide kombinatsiooni kaudu
  • Duplikaatide eemaldamine suure täpsusega
  • Kuldsete rekordite loomine ja ühe tõeallika saamine
  • & palju rohkem

Ütlematagi selge, et ajastul, kus automatiseerimine on muutunud ettevõtluse edukuse jaoks hädavajalikuks, ei saa ettevõtted endale lubada oma äriandmete optimeerimisega viivitamist. Nii on nüüdisaegsetest andmete ühendamise / puhastamise tööriistadest saanud juhtiv lahendus vanade probleemide jaoks, mis on seotud andmete ühendamise ja puhastamise keerukate protsessidega.

Andmeredel

Ettevõtte andmed on nende üks väärtuslikumaid varasid - nagu ka kõik muud varad, vajavad andmed ka hoolt. Ehkki ettevõtted on laseriga keskendunud üha suurema hulga teabe hankimisele ja andmete kogumise suurendamisele, jäävad omandatud andmed seisma ja võtavad pikka aega kallist CRM-i või salvestusruumi. Sellistel juhtudel tuleb enne ettevõtte ärikasutusse võtmist andmed puhastada.

Ühinemise / puhastamise keerukat protsessi saab aga lihtsustada ühekordse ühendamise puhastustarkvara abil, mis aitab teil andmeallikaid ühendada ja luua tegelikult väärtuslikke kirjeid.

Data Ladder on andmekvaliteedi tarkvarafirma, mis on pühendatud ärikasutajatele andmete sobitamise, profileerimise, deduplikatsiooni ja rikastamise tööriistade abil maksimaalsele kasutamisele. Olgu see miljonite kirjete sobitamine meie hägusate sobitamisalgoritmide abil või keerukate tooteandmete teisendamine semantilise tehnoloogia abil, pakuvad Data Ladderi andmekvaliteedi tööriistad kõrgetasemelist teenust, mis on selles valdkonnas võrreldamatu.

Laadige alla tasuta prooviversioon

Mis sa arvad?

Sellel saidil kasutatakse rämpsposti vähendamiseks Akismetit. Vaadake, kuidas teie andmeid töödeldakse.