Зошто чистењето на податоците е критично и како можете да ги спроведете процесите и решенијата за чистота на податоците

Чистење податоци: како да ги исчистите вашите податоци

Лошиот квалитет на податоците е зголемена загриженост за многу деловни лидери бидејќи не успеваат да ги исполнат целите. Тимот од аналитичари на податоци - кој треба да произведе веродостојни сознанија за податоци - троши 80% од своето време на чистење и подготовка на податоци, и само 20% од времето се остава да ја направи вистинската анализа. Ова има огромно влијание врз продуктивноста на тимот бидејќи тие мора рачно да го потврдат квалитетот на податоците на повеќе збирки на податоци.

84% од извршните директори се загрижени за квалитетот на податоците на кои ги засноваат своите одлуки.

Глобален извршен директор Outlook, Forbes Insight и KPMG

Откако ќе се соочат со вакви проблеми, организациите бараат автоматизиран, поедноставен и попрецизен начин за чистење и стандардизирање на податоците. Во овој блог, ќе разгледаме некои од основните активности вклучени во чистењето на податоците и како можете да ги спроведете.

Што е чистење на податоци?

Чистењето на податоците е широк поим кој се однесува на процесот на правење податоци употребливи за која било намена. Тоа е процес на поправање на квалитетот на податоците што ги елиминира неточните и невалидни информации од збирките на податоци и стандардизираните вредности за да се постигне конзистентен приказ на сите различни извори. Процесот обично ги вклучува следните активности:

  1. Отстранете и заменете – Полињата во базата на податоци често содржат водечки или трасирани знаци или интерпункциски знаци кои не се од корист и треба да се заменат или отстранат за подобра анализа (како што се празни места, нули, коси црти итн.). 
  2. Анализирај и спојувај – Понекогаш полињата содржат збирни податочни елементи, на пример, на Адреса полето содржи Број на улицаИме на улицаГрадДржава, итн. Во такви случаи, збирните полиња мора да се анализираат во посебни колони, додека некои колони мора да се спојат заедно за да се добие подобар приказ на податоците - или нешто што работи за вашиот случај на употреба.
  3. Трансформирајте типови на податоци – Ова вклучува промена на типот на податоци на полето, како што е трансформација Телефонски број поле што беше претходно Стринг до Број. Ова осигурува дека сите вредности во полето се точни и валидни. 
  4. Потврдете шеми – Некои полиња треба да следат валидна шема или формат. За тоа, процесот на чистење на податоците ги препознава тековните обрасци и ги трансформира за да обезбеди точност. На пример, на Телефон на САД Број следејќи ја шемата: AAA-BBB-CCCC
  5. Отстранете ја бучавата – Полињата со податоци често содржат зборови кои не додаваат многу вредност и оттука внесуваат шум. На пример, разгледајте ги овие имиња на компании „XYZ Inc.“, „XYZ Incorporated“, „XYZ LLC“. Сите имиња на компании се исти, но вашите процеси на анализа може да ги сметаат за уникатни, а отстранувањето зборови како Inc., LLC и Incorporated може да ја подобри точноста на вашата анализа.
  6. Сопрете ги податоците за откривање дупликати – Збирките на податоци обично содржат повеќе записи за ист ентитет. Малите варијации во имињата на клиентите може да го наведат вашиот тим да направи повеќекратни записи во вашата база на податоци за клиенти. Чиста и стандардизирана база на податоци треба да содржи единствени записи - еден запис по ентитет. 

Структурирани наспроти неструктурирани податоци

Еден модерен аспект на дигиталните податоци е тоа што тие не се конзистентни во вклопувањето во нумеричко поле или текстуална вредност. Структурирани податоци се она со што компаниите обично работат - квантитативна податоци складирани во одредени формати како табели или табели за полесно да се работи. Сепак, бизнисите се повеќе и повеќе работат со неструктурирани податоци... ова е квалитативен податоци.

Пример за неструктурирани податоци е природниот јазик од текст, аудио и видео извори. Еден вообичаен во маркетингот е собирањето на чувствата за брендот од онлајн прегледите. Опцијата ѕвезда е структурирана (на пр. резултат од 1 до 5 ѕвезди), но коментарот е неструктуриран и квалитативните податоци мора да се обработат преку обработка на природен јазик (НЛП) алгоритми за формирање на квантитативна вредност на сентиментот.

Како да се осигурате чисти податоци?

Најефективното средство за обезбедување чисти податоци е да ја ревидирате секоја влезна точка во вашите платформи и програмски да ги ажурирате за да се осигурате дека податоците се правилно внесени. Ова може да се постигне на повеќе начини:

  • Потребни полиња – обезбедување на формулар или интеграција мора да помине одредени полиња.
  • Користење на типови на податоци од терен – обезбедување ограничени списоци за избор, регуларни изрази за форматирање на податоците и складирање на податоци во соодветни типови на податоци за ограничување на податоците на соодветниот формат и зачуван тип.
  • Интеграција на услуги од трета страна – интегрирањето на алатки од трета страна за да се осигура дека податоците се правилно складирани, како полето за адреса што ја потврдува адресата, може да обезбеди конзистентни, квалитетни податоци.
  • Валидација – Ако вашите клиенти да го потврдат нивниот телефонски број или адреса на е-пошта, може да се осигура дека се зачувани точни податоци.

Влезната точка не треба да биде само форма, таа треба да биде конектор помеѓу секој систем што пренесува податоци од еден систем на друг. Компаниите често користат платформи за извлекување, трансформирање и вчитување (ETL) податоци помеѓу системите за да обезбедат складирање на чисти податоци. Компаниите се охрабруваат да работат откривање податоци ревизии за документирање на сите влезни точки, точки за обработка и користење на податоците во нивна контрола. Ова е клучно за да се обезбеди усогласеност со безбедносните стандарди и прописите за приватност, исто така.

Како да ги исчистите вашите податоци?

И покрај тоа што би било оптимално да се има чисти податоци, често постојат стари системи и лабава дисциплина за увоз и снимање на податоци. Ова го прави чистењето на податоците дел од активностите на повеќето маркетинг тимови. Ги разгледавме процесите што ги вклучуваат процесите на чистење на податоците. Еве ги опционалните начини на кои вашата организација може да спроведе чистење на податоците:

Опција 1: Користење на пристап заснован на код

Пајтон  R се два најчесто користени програмски јазици за кодирање решенија за манипулирање со податоци. Пишувањето скрипти за чистење на податоци може да изгледа корисно бидејќи алгоритмите ги прилагодувате според природата на вашите податоци, сепак, може да биде тешко да се одржуваат овие скрипти со текот на времето. Згора на тоа, најголемиот предизвик со овој пристап е да се кодира генерализирано решение кое добро функционира со различни збирки на податоци, наместо со специфични сценарија со хард-кодирање. 

Опција 2: Користење на алатки за интеграција на платформата

Многу платформи нудат програмски или без код конектори за преместување податоци помеѓу системи во соодветен формат. Вградените платформи за автоматизација добиваат на популарност, така што платформите можат полесно да се интегрираат помеѓу алатките на нивната компанија. Овие алатки често вклучуваат активирани или закажани процеси кои можат да се извршат при увоз, барање или запишување податоци од еден систем во друг. Некои платформи, како Автоматизација на роботски процеси (РДК) платформи, може дури и да внесуваат податоци во екраните кога интеграциите на податоци не се достапни.

Опција 3: Користење на вештачка интелигенција

Збирките на податоци од реалниот свет се многу разновидни и спроведувањето на директни ограничувања на полињата може да даде неточни резултати. Тука вештачката интелигенција (AI) може да биде многу корисно. Моделите за обука на точни, валидни и точни податоци, а потоа користењето на обучените модели на дојдовните записи може да помогне да се означат аномалии, да се идентификуваат можностите за чистење итн.

Некои од процесите што можат да се подобрат со вештачката интелигенција за време на чистењето на податоците се споменати подолу:

  • Откривање аномалии во колона.
  • Идентификување на неточни релациски зависности.
  • Наоѓање дупликат записи преку кластерирање.
  • Избор на мастер записи врз основа на пресметаната веројатност.

Опција 4: Користење Алатки за квалитет на податоци за самопослужување

Одредени продавачи нудат различни функции за квалитет на податоци спакувани како алатки, како на пр софтвер за чистење на податоци. Тие користат водечки во индустријата, како и сопственички алгоритми за профилирање, чистење, стандардизирање, усогласување и спојување на податоци низ различни извори. Таквите алатки можат да дејствуваат како plug-and-play и бараат најмалку време за вклучување во споредба со другите пристапи. 

Скалила за податоци

Резултатите од процесот на анализа на податоци се добри како и квалитетот на влезните податоци. Поради оваа причина, разбирањето на предизвиците на квалитетот на податоците и имплементирањето на решение од крај до крај за исправање на овие грешки може да помогне вашите податоци да бидат чисти, стандардизирани и употребливи за која било намена. 

Data Ladder нуди комплет алатки богати со функции што ви помага да ги елиминирате неконзистентните и невалидни вредности, да креирате и потврдите обрасци и да постигнете стандардизиран преглед на сите извори на податоци, обезбедувајќи висок квалитет, точност и употребливост на податоците.

Data Ladder - Софтвер за чистење податоци

Посетете ја Data Ladder за повеќе информации