Adrešu standartizācija 101: ieguvumi, metodes un padomi

Adrešu standartizācija 101: ieguvumi, metodes un padomi

Kad pēdējo reizi atradāt, ka visas jūsu sarakstā esošās adreses ir vienāda formāta un bija bez kļūdām? Nekad, vai ne?

Neskatoties uz visām darbībām, ko jūsu uzņēmums var veikt, lai samazinātu datu kļūdas, datu kvalitātes problēmas, piemēram, pareizrakstības kļūdas, trūkstošie lauki vai atstarpes sākumā, ir neizbēgamas manuālas datu ievades dēļ. Patiesībā profesors Raimonds R. Panko savā publicēts raksts uzsvēra, ka izklājlapu datu kļūdas, īpaši mazās datu kopās, var svārstīties no 18% līdz 40%.  

Lai cīnītos pret šo problēmu, adrešu standartizācija var būt lielisks risinājums. Šajā ziņojumā ir uzsvērts, kā uzņēmumi var gūt labumu no datu standartizēšanas, un kādas metodes un padomus tiem vajadzētu apsvērt, lai sasniegtu plānotos rezultātus.

Kas ir adrešu standartizācija?

Adrešu standartizācija jeb adrešu normalizācija ir adreses ierakstu identificēšanas un formatēšanas process saskaņā ar atzītiem pasta pakalpojumu standartiem, kas izklāstīti autoritatīvā datubāzē, piemēram, Amerikas Savienoto Valstu pasta dienests (USPS).

Lielākā daļa adrešu neatbilst USPS standartam, kas definē standartizētu adresi kā adresi, kas ir pilnībā uzrakstīta, saīsināta, izmantojot pasta pakalpojuma standarta saīsinājumus vai kā parādīts pašreizējā pasta pakalpojuma ZIP+4 failā.

Pasta adrešu standarti

Adrešu standartizēšana kļūst par neatliekamu nepieciešamību uzņēmumiem, kuru adreses ieraksti ir nekonsekventi vai atšķirīgi, jo trūkst adreses informācijas (piemēram, ZIP+4 un ZIP+6 kodi) vai pieturzīmju, lielo un mazo burtu lietojuma, atstarpju un pareizrakstības kļūdu dēļ. Piemērs tam ir sniegts zemāk:

Standartizētas pasta adreses

Kā redzams tabulā, visās adreses detaļās ir viena vai vairākas kļūdas, un neviena no tām neatbilst nepieciešamajām USPS vadlīnijām.

Adrešu standartizācija nevajadzētu sajaukt ar adrešu saskaņošanu un adreses apstiprināšanu. Lai gan ir līdzīgi, adreses validācija ir saistīta ar pārbaudi, vai adreses ieraksts atbilst esošam adreses ierakstam USPS datubāzē. Savukārt adrešu saskaņošana ir divu līdzīgu adrešu datu saskaņošana, lai noskaidrotu, vai tie attiecas uz vienu un to pašu entītiju.

Adrešu standartizācijas priekšrocības

Papildus acīmredzamajiem datu anomāliju tīrīšanas iemesliem adrešu standartizēšana uzņēmumiem var sniegt virkni priekšrocību. Tie ietver:

  • Ietaupiet laiku, pārbaudot adreses: nestandartizējot adreses, nav iespējams aizdomāties, vai tiešā pasta kampaņā izmantotais adrešu saraksts ir precīzs vai nē, ja vien vēstules netiek atgrieztas vai nav saņemtas atbildes. Normalizējot dažādas adreses, darbinieki, meklējot simtiem pasta adrešu precizitāti, var ietaupīt ievērojamas darba stundas.
  • Samaziniet pasta izmaksas: Tiešā pasta kampaņas var izraisīt nepareizas vai nepareizas adreses, kas var radīt norēķinu un piegādes problēmas tiešā pasta kampaņās. Adrešu standartizēšana, lai uzlabotu datu konsekvenci, var samazināt atgriezto vai nepiegādāto e-pastu skaitu, kā rezultātā palielinās tiešā pasta atbilžu līmenis.
  • Novērst dublētās adreses: dažādi formāti un adreses ar kļūdām var izraisīt divreiz vairāk e-pasta ziņojumu nosūtīšanu kontaktpersonām, kas var pazemināt klientu apmierinātību un zīmola tēlu. Adrešu sarakstu tīrīšana var palīdzēt jūsu uzņēmumam ietaupīt nelietderīgas piegādes izmaksas.

Kā standartizēt adreses?

Jebkurai adreses normalizēšanas darbībai ir jāatbilst USPS vadlīnijām, lai tās būtu vērtīgas. Izmantojot 1. tabulā izceltos datus, tālāk ir norādīts, kā adreses dati parādīsies pēc normalizācijas.

Pirms un pēc adreses standartizācijas

Adrešu standartizēšana ietver 4 pakāpju procesu. Tas iekļauj:

  1. Importēt adreses: apkopot visas adreses no vairākiem datu avotiem, piemēram, Excel izklājlapām, SQL datu bāzēm utt., vienā lapā.
  2. Profila dati kļūdu pārbaudei: veikt datu profilēšanu, lai izprastu jūsu adrešu sarakstā esošo kļūdu apjomu un veidu. To darot, varat iegūt aptuvenu priekšstatu par iespējamām problemātiskajām jomām, kas jānovērš pirms jebkāda veida standartizācijas.  
  3. Notīriet kļūdas, lai atbilstu USPS vadlīnijām: Kad visas kļūdas ir atklātas, varat notīrīt adreses un standartizēt tās saskaņā ar USPS vadlīnijām.
  4. Identificējiet un noņemiet dublētās adreses: lai identificētu visas dublētās adreses, varat meklēt dubultās uzskaites savā izklājlapā vai datubāzē vai izmantot precīzu vai neskaidra atbilstība lai noņemtu ierakstus.

Adrešu standartizācijas metodes

Ir divas atšķirīgas pieejas adrešu normalizēšanai jūsu sarakstā. Tie ietver:

Manuālie skripti un rīki

Lietotāji var manuāli atrast palaist skriptus un pievienojumprogrammas, lai normalizētu adreses no bibliotēkām, izmantojot dažādas

  1. Programmēšanas valodas: Python, JavaScript vai R var dot jums iespēju palaist neskaidru adrešu atbilstību, lai identificētu neprecīzas adrešu atbilstības un piemērotu pielāgotus standartizācijas noteikumus, lai tie atbilstu jūsu adreses datiem.
  2. Kodēšanas krātuves: GitHub nodrošina koda veidnes un USPS API integrācija, ko varat izmantot, lai pārbaudītu un normalizētu adreses.  
  3. Lietojumprogrammu saskarnes: Trešo pušu pakalpojumi, kurus var integrēt, izmantojot API pasta adrešu parsēšanai, standartizēšanai un apstiprināšanai.
  4. Uz Excel balstīti rīki: pievienojumprogrammas un risinājumi, piemēram, YAddress, AddressDoctor Excel Plugin vai Excel VBA Master, var palīdzēt parsēt un standartizēt adreses jūsu datu kopās.

Dažas priekšrocības, izmantojot šo ceļu, ir tādas, ka tas ir lēts un var ātri normalizēt datus mazām datu kopām. Tomēr, izmantojot šādus skriptus, var izjaukt vairāk nekā dažus tūkstošus ierakstu, un tāpēc tie nav piemēroti ļoti lielām datu kopām vai tiem, kas ir izplatīti dažādos avotos.

Adreses verifikācijas programmatūra

Datu normalizēšanai var izmantot arī gatavu adrešu pārbaudes un normalizēšanas programmatūru. Parasti šādiem rīkiem ir specifiski adrešu validācijas komponenti, piemēram, integrēta USPS datu bāze, un tajos ir sākotnējie datu profilēšanas un tīrīšanas komponenti, kā arī neskaidri saskaņošanas algoritmi, lai standartizētu adreses mērogā.

Ir arī svarīgi, lai programmatūra būtu CASS sertifikācija no USPS un atbilst nepieciešamajam precizitātes slieksnim attiecībā uz:

  • 5 ciparu kodēšana — trūkstošā vai nepareizā 5 ciparu pasta indeksa lietošana.
  • ZIP+4 kodēšana — trūkstošā vai nepareizā 4 ciparu koda lietošana.
  • Mājas piegādes indikators (RDI) — nosaka, vai adrese ir dzīvesvieta vai komerciāla.
  • Piegādes punkta apstiprināšana (DPV) — nosaka, vai adresi var piegādāt līdz dzīvokļa vai dzīvokļa numuram.
  • Uzlabota ceļojumu līnija (eLOT) – kārtas numurs, kas norāda pirmo piegādes gadījumu, kas veikts papildu diapazonā pārvadātāja maršrutā, un augošais/dilstošais kods norāda aptuveno piegādes pasūtījumu kārtas numura ietvaros. 
  • Atrašanās vietas adrešu konvertēšanas sistēmas saite (LACSLink) – automatizēta jaunu adrešu iegūšanas metode vietējām pašvaldībām, kuras ieviesušas ārkārtas palīdzības sistēmu 911.
  • KomplektsLink® ļauj klientiem nodrošināt uzlabota biznesa adresācijas informācija uzņēmumu adresēm pievienojot zināmu sekundāro (komplektu) informāciju, kas ļaus USPS piegādes secību noteikt vietās, kur tas citādi nebūtu iespējams.
  • Un vēl…

Galvenās priekšrocības ir tas, ka tas var pārbaudīt un standartizēt adrešu datus, kas tiek glabāti dažādās sistēmās, tostarp CRM, RDBM un Hadoop balstītos krātuvēs, kā arī ģeokoda datus, lai iegūtu garuma un platuma vērtības.

Runājot par ierobežojumiem, šādi rīki var maksāt daudz vairāk nekā manuālās adreses normalizēšanas metodes.

Kura metode ir labāka?

Pareizās metodes izvēle adrešu sarakstu uzlabošanai ir pilnībā atkarīga no jūsu adrešu ierakstu apjoma, tehnoloģiju kopas un projekta laika skalas.

Ja jūsu adrešu sarakstā ir mazāks par pieciem tūkstošiem ierakstu, labāks risinājums var būt tā standartizācija, izmantojot Python vai JavaScript. Tomēr, ja steidzama nepieciešamība ir panākt vienu patiesības avotu adresēm, izmantojot datus, kas ir izplatīti vairākos avotos un laicīgi, tad labāks risinājums var būt CASS sertificēta adrešu standartizācijas programmatūra.