Kuidas ühendada suuri andmebaase

Mis on ühendamispuhastus ja kuidas seda teha

Keskmine ettevõte kasutab 464 kohandatud rakendust oma äriprotsesse digitaliseerida. Kuid kasuliku ülevaate saamiseks tuleb erinevatest allikatest pärinevad andmed kombineerida ja ühendada. Sõltuvalt kaasatud allikate arvust ja nendes andmebaasides salvestatud andmete struktuurist võib see olla üsna keeruline ülesanne. Sel põhjusel on hädavajalik, et ettevõtted mõistaksid suurte andmebaaside ühendamise väljakutseid ja protsessi.  

Selles artiklis käsitleme ühendamise tühjendamise protsessi ja vaatame, kuidas saate suuri andmebaase tühjendada. Alustagem. 

Mis on ühendamise puhastamine?

Ühendamise puhastamine on süstemaatiline protsess, mis kontrollib kõiki erinevatest allikatest pärinevaid kirjeid ja rakendab mitut algoritmi, mis puhastavad, standardiseerivad ja eemaldavad dubleerimise, et luua ühtne terviklik ülevaade teie üksustest, nagu kliendid, tooted, töötajad jne. See on väga kasulik protsess, eriti andmepõhiste organisatsioonide jaoks.  

Näide: ühendage puhastuskliendi kirjed 

Vaatleme ettevõtte kliendiandmestikku. Klienditeavet kogutakse mitmes kohas, sealhulgas sihtlehtede veebivormid, turunduse automatiseerimise tööriistad, maksekanalid, tegevuse jälgimise tööriistad ja nii edasi. Kui soovite müügivihje omistamist, et mõista täpset teed, mis viis müügivihje konversioonini, vajate kõiki neid üksikasju ühes kohas. Suurte klientide andmekogumite ühendamine ja tühjendamine, et saada oma kliendibaasist 360-kraadine vaade, võib teie ettevõttele avada suuri uksi, näiteks teha järeldusi klientide käitumise, konkurentsivõimeliste hinnastrateegiate, turuanalüüsi ja palju muu kohta. 

Kuidas ühendada suuri andmebaase? 

Ühendamispuhastusprotsess võib olla pisut keeruline, kuna te ei soovi teavet kaotada ega saada tulemuseks olevas andmekogumis vale teavet. Sel põhjusel teostame mõned protsessid enne tegelikku ühendamise puhastusprotsessi. Vaatame kõiki selle protsessiga seotud samme. 

  1. Kõigi andmebaaside ühendamine keskse allikaga – Selle protsessi esimene samm on andmebaaside ühendamine keskse allikaga. Seda tehakse andmete koondamiseks ühte kohta, et liitmisprotsessi saaks paremini planeerida, võttes arvesse kõiki kaasatud allikaid ja andmeid. See võib nõuda andmete tõmbamist mitmest kohast, näiteks kohalikest failidest, andmebaasidest, pilvesalvestusest või muudest kolmandate osapoolte rakendustest. 

  1. Andmete profileerimine struktuuride üksikasjade avastamiseks - Andmete profileerimine tähendab teie imporditud andmete koond- ja statistilise analüüsi käivitamist, et avastada nende struktuursed üksikasjad ning tuvastada võimalikud puhastus- ja muutmisvõimalused. Näiteks kuvab andmeprofiil teile loendi kõigist igas andmebaasis olevatest atribuutidest, samuti nende täitumiskiirust, andmetüüpi, maksimaalset tähemärgi pikkust, levinud mustrit, vormingut ja muid selliseid üksikasju. Selle teabe abil saate aru ühendatud andmekogumites esinevatest erinevustest ja sellest, mida peate enne andmete ühendamist arvestama ja parandama. 

  1. Andmete heterogeensuse kõrvaldamine – struktuurne ja leksikaalne Andmete heterogeensus viitab kahe või enama andmekogumi vahel esinevatele struktuursetele ja leksikaalsetele erinevustele. Struktuuri heterogeensuse näide on see, kui üks andmestik sisaldab nime jaoks kolme veergu (esimene, Kesk-ja Perekonnanimi), samas kui teine ​​sisaldab ainult ühte (Täisnimi). Vastupidi, leksikaalne heterogeensus on seotud veerus oleva sisuga, näiteks Täisnimi veerus ühes andmebaasis salvestatakse nimi as Jane Doe, samas kui teine ​​andmestik salvestab selle nimega Doe, Jane

  1. Andmete puhastamine, sõelumine ja filtreerimine – Kui teil on andmeprofiili aruanded ja olete oma andmekogumite erinevustest teadlik, saate nüüd hakata parandama asju, mis võivad liitmispuhastusprotsessi ajal probleeme põhjustada. See võib hõlmata järgmist: 
    • Tühjade väärtuste täitmine, 
    • Teatud atribuutide andmetüüpide teisendamine, 
    • Valede väärtuste kõrvaldamine või asendamine, 
    • Atribuudi sõelumine väiksemate alamkomponentide tuvastamiseks või kahe või enama atribuudi liitmine üheks veeruks, 
    • Atribuutide filtreerimine saadud andmestiku nõuete alusel jne. 

  1. Andmete sobitamine üksuste avastamiseks ja dubleerimiseks – See on tõenäoliselt teie andmete ühendamise puhastamise protsessi põhiosa: kirjete sobitamine, et teha kindlaks, millised kirjed kuuluvad samasse olemi ja millised on olemasoleva kirje täielik koopia. Kirjed sisaldavad tavaliselt unikaalseid identifitseerivaid atribuute, nagu klientide jaoks mõeldud SSN. Kuid mõnel juhul võivad need atribuudid puududa. Enne andmete tõhusat liitmist, et saada oma olemitest üks vaade, peate dubleerivate või olemile kuuluvate kirjete leidmiseks tegema andmete sobitamise. Puuduvate identifikaatorite korral saate kasutada hägusat sobitamisalgoritmi, mis valib mõlemast kirjest atribuutide kombinatsiooni ja arvutab nende samasse olemisse kuulumise tõenäosuse. 

  1. Ühendamise puhastamise reeglite kujundamine – Kui olete vastavad kirjed tuvastanud, võib põhikirje valimine ja teiste duplikaatideks märgistamine olla keeruline. Selleks saate koostada andmeühendamise puhastamise reeglite komplekti, mis võrdlevad kirjeid vastavalt määratletud kriteeriumidele ja valivad tingimuslikult põhikirje, kustutavad dubleerimise või mõnel juhul kirjutavad andmed üle. Näiteks võite soovida automatiseerida järgmist. 
    • Säilitage rekord, millel on pikim Aadress,  
    • Kustutage konkreetsest andmeallikast pärinevad duplikaatkirjed ja 
    • Kirjutage üle Telefoninumber konkreetsest allikast põhikirjesse. 

  1. Andmete ühendamine ja puhastamine kuldse rekordi saamiseks - See on protsessi viimane etapp, kus toimub ühendamise puhastamise protsess. Kõik eelnevad sammud on tehtud selleks, et tagada edukas protsessi rakendamine ja usaldusväärne tulemuste tootmine. Kui kasutate täiustatud ühendage puhastustarkvara, saate mõne minutiga sama tööriistaga läbi viia eelmised protsessid ja ka liitmise puhastusprotsessi. 

Ja see ongi käes – suurte andmebaaside liitmine, et saada oma olemitest ühtne vaade. Protsess võib olla lihtne, kuid selle läbiviimisel tuleb kokku puutuda mitmete väljakutsetega, nagu integratsiooni, heterogeensuse ja mastaapsuse probleemide ületamine, samuti teiste asjaosaliste ebarealistlike ootustega tegelemine. Tarkvaratööriista kasutamine, mis muudab teatud protsesside automatiseerimise ja korratavuse lihtsamaks, võib kindlasti aidata teie meeskondadel suuri andmebaase kiiresti, tõhusalt ja täpselt liita. 

Proovige andmeredeli ühendamise puhastamist juba täna

Mis sa arvad?

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