Kāpēc datu tīrīšana ir ļoti svarīga un kā jūs varat īstenot datu tīrības procesus un risinājumus

Datu tīrīšana: kā tīrīt savus datus

Slikta datu kvalitāte rada arvien lielākas bažas daudziem uzņēmumu vadītājiem, jo ​​viņi nespēj sasniegt izvirzītos mērķus. Datu analītiķu komanda, kurai ir jāsniedz uzticams datu ieskats, 80% sava laika pavada datu tīrīšanai un sagatavošanai, un tikai 20% laika atliek veikt faktisko analīzi. Tam ir milzīga ietekme uz komandas produktivitāti, jo viņiem ir manuāli jāpārbauda vairāku datu kopu datu kvalitāte.

84% vadītāju ir nobažījušies par to datu kvalitāti, uz kuriem viņi pieņem lēmumus.

Globālais izpilddirektors Outlook, Forbes Insight un KPMG

Pēc šādām problēmām organizācijas meklē automatizētu, vienkāršāku un precīzāku datu tīrīšanas un standartizācijas veidu. Šajā emuārā mēs apskatīsim dažas pamata darbības, kas saistītas ar datu tīrīšanu, un to, kā jūs varat tās īstenot.

Kas ir datu attīrīšana?

Datu tīrīšana ir plašs termins, kas attiecas uz procesu, kurā dati tiek izmantoti jebkuram paredzētajam mērķim. Tas ir datu kvalitātes noteikšanas process, kas novērš nepareizu un nederīgu informāciju no datu kopām un standartizētām vērtībām, lai iegūtu konsekventu skatījumu visos dažādos avotos. Process parasti ietver šādas darbības:

  1. Noņemiet un nomainiet – Datu kopas laukos bieži ir ietvertas sākuma vai izsekošanas rakstzīmes vai pieturzīmes, kas nav noderīgas un ir jāaizstāj vai jānoņem, lai veiktu labāku analīzi (piemēram, atstarpes, nulles, slīpsvītras utt.). 
  2. Parsēt un apvienot – Dažreiz laukos ir apkopoti datu elementi, piemēram, Adrese lauks satur Ielas nummursIelas nosaukumsPilsētaValstsutt. Šādos gadījumos apkopotie lauki ir jāparsē atsevišķās kolonnās, savukārt dažas kolonnas ir jāapvieno kopā, lai iegūtu labāku datu skatījumu vai kaut ko tādu, kas ir piemērots jūsu lietošanas gadījumam.
  3. Pārveidojiet datu tipus – Tas ietver lauka datu veida maiņu, piemēram, pārveidošanu Tālruņa numurs lauks, kas bija iepriekš Rinda uz Skaits. Tas nodrošina, ka visas vērtības laukā ir precīzas un derīgas. 
  4. Apstipriniet modeļus – Dažiem laukiem ir jāatbilst derīgam modelim vai formātam. Šim nolūkam datu tīrīšanas process atpazīst pašreizējos modeļus un pārveido tos, lai nodrošinātu precizitāti. Piemēram, ASV tālrunis Skaits pēc parauga: AAA-BBB-CCCC
  5. Noņemiet troksni – Datu lauki bieži satur vārdus, kas nepievieno lielu vērtību un tādējādi rada troksni. Piemēram, apsveriet šo uzņēmumu nosaukumus “XYZ Inc.”, “XYZ Incorporated”, “XYZ LLC”. Visi uzņēmumu nosaukumi ir vienādi, taču jūsu analīzes procesi tos var uzskatīt par unikāliem, un tādu vārdu kā Inc., LLC un Incorporated noņemšana var uzlabot jūsu analīzes precizitāti.
  6. Saskaņojiet datus, lai noteiktu dublikātus – Datu kopās parasti ir vairāki vienas entītijas ieraksti. Nelielas klientu vārdu variācijas var likt jūsu komandai veikt vairākus ierakstus jūsu klientu datubāzē. Tīrā un standartizētā datu kopā jāietver unikāli ieraksti — viens ieraksts katrai entītijai. 

Strukturētie un nestrukturētie dati

Viens no mūsdienu digitālo datu aspektiem ir tas, ka tie nav konsekventi iekļaujami ciparu laukā vai teksta vērtībā. Strukturēti dati ir tas, ar ko uzņēmumi parasti strādā – kvantitatīvs datus, kas tiek glabāti noteiktos formātos, piemēram, izklājlapās vai tabulās, lai ar tiem būtu vieglāk strādāt. Tomēr uzņēmumi arvien vairāk strādā arī ar nestrukturētiem datiem... tas ir kvalitatīvs dati.

Nestrukturētu datu piemērs ir dabiska valoda no teksta, audio un video avotiem. Viens no izplatītākajiem mārketinga veidiem ir zīmola noskaņojuma iegūšana no tiešsaistes atsauksmēm. Zvaigznītes opcija ir strukturēta (piemēram, vērtējums no 1 līdz 5 zvaigznēm), bet komentārs ir nestrukturēts, un kvalitatīvie dati ir jāapstrādā, izmantojot dabiskās valodas apstrādi (NLP) algoritmus, lai veidotu noskaņojuma kvantitatīvo vērtību.

Kā nodrošināt datu tīrību?

Visefektīvākais veids, kā nodrošināt tīrus datus, ir pārbaudīt katru platformu ieejas punktu un programmatiski atjaunināt tos, lai nodrošinātu pareizu datu ievadi. To var paveikt vairākos veidos:

  • Nepieciešami lauki – formas vai integrācijas nodrošināšanai jāiziet noteikti lauki.
  • Lauku datu tipu izmantošana – nodrošināt ierobežotus sarakstus atlasei, regulāras izteiksmes datu formatēšanai un datu glabāšanu atbilstošos datu tipos, lai ierobežotu datus atbilstošā formātā un saglabātajā veidā.
  • Trešās puses pakalpojumu integrācija – trešo pušu rīku integrēšana, lai nodrošinātu datu pareizu glabāšanu, piemēram, adreses lauks, kas apstiprina adresi, var nodrošināt konsekventus, kvalitatīvus datus.
  • Validēšana - Ja jūsu klienti apstiprina savu tālruņa numuru vai e-pasta adresi, varat nodrošināt precīzu datu saglabāšanu.

Ieejas punktam nav jābūt tikai formai, tam jābūt savienotājam starp katru sistēmu, kas nosūta datus no vienas sistēmas uz otru. Uzņēmumi bieži izmanto platformas, lai iegūtu, pārveidotu un ielādētu (ETL) datus starp sistēmām, lai nodrošinātu tīru datu glabāšanu. Uzņēmumi tiek mudināti uzstāties datu atklāšana auditus, lai dokumentētu visus to kontrolē esošo datu ievades, apstrādes un izmantošanas punktus. Tas ir ļoti svarīgi, lai nodrošinātu atbilstību arī drošības standartiem un privātuma noteikumiem.

Kā notīrīt savus datus?

Lai gan tīri dati būtu optimāli, bieži vien pastāv mantotās sistēmas un vāja datu importēšanas un tveršanas disciplīna. Tas padara datu attīrīšanu par daļu no lielākās daļas mārketinga komandu darbību. Mēs pētījām procesus, kas saistīti ar datu attīrīšanas procesiem. Tālāk ir norādīti papildu veidi, kā jūsu organizācija var ieviest datu tīrīšanu.

1. iespēja: uz kodiem balstītas pieejas izmantošana

Pitons un R ir divas plaši izmantotas programmēšanas valodas datu apstrādes risinājumu kodēšanai. Skriptu rakstīšana datu tīrīšanai var šķist izdevīga, jo jums ir jāpielāgo algoritmi atbilstoši datu veidam, tomēr laika gaitā var būt grūti uzturēt šos skriptus. Turklāt lielākais izaicinājums ar šo pieeju ir kodēt vispārinātu risinājumu, kas labi darbojas ar dažādām datu kopām, nevis stingri kodēt konkrētus scenārijus. 

2. iespēja: platformas integrācijas rīku izmantošana

Daudzas platformas piedāvā programmatisku vai bezkoda savienotāji lai pārvietotu datus starp sistēmām pareizajā formātā. Iebūvētās automatizācijas platformas kļūst arvien populārākas, lai platformas varētu vieglāk integrēties starp sava uzņēmuma rīku kopām. Šajos rīkos bieži ir iekļauti aktivizēti vai ieplānoti procesi, kurus var palaist, importējot, vaicājot vai ierakstot datus no vienas sistēmas uz citu. Dažas platformas, piemēram Robotu procesu automatizācija (RPA) platformas, var pat ievadīt datus ekrānos, ja datu integrācija nav pieejama.

3. iespēja: mākslīgā intelekta izmantošana

Reālās pasaules datu kopas ir ļoti dažādas, un tiešu ierobežojumu ieviešana laukos var dot neprecīzus rezultātus. Šeit ir mākslīgais intelekts (AI) var būt ļoti noderīgs. Apmācību modeļi par pareiziem, derīgiem un precīziem datiem un pēc tam apmācīto modeļu izmantošana ienākošajos ierakstos var palīdzēt atzīmēt anomālijas, noteikt tīrīšanas iespējas utt.

Tālāk ir minēti daži procesi, kurus datu tīrīšanas laikā var uzlabot ar AI:

  • Anomāliju noteikšana kolonnā.
  • Nepareizu relāciju atkarību noteikšana.
  • Ierakstu dublikātu atrašana, izmantojot klasterus.
  • Galveno ierakstu atlase, pamatojoties uz aprēķināto varbūtību.

4. iespēja: pašapkalpošanās datu kvalitātes rīku izmantošana

Daži pārdevēji piedāvā dažādas datu kvalitātes funkcijas, kas iepakotas kā rīki, piemēram, datu attīrīšanas programmatūra. Viņi izmanto nozarē vadošos, kā arī patentētus algoritmus datu profilēšanai, tīrīšanai, standartizēšanai, saskaņošanai un apvienošanai no dažādiem avotiem. Šādi rīki var darboties kā plug-and-play, un tiem ir nepieciešams vismazākais ieslēgšanas laiks, salīdzinot ar citām pieejām. 

Datu kāpnes

Datu analīzes procesa rezultāti ir tikpat labi kā ievades datu kvalitāte. Šī iemesla dēļ datu kvalitātes problēmu izpratne un pilnīga risinājuma ieviešana šo kļūdu labošanai var palīdzēt saglabāt jūsu datus tīrus, standartizētus un izmantojamus jebkuram paredzētajam mērķim. 

Datu kāpnes piedāvā ar funkcijām bagātu rīku komplektu, kas palīdz novērst nekonsekventas un nederīgas vērtības, izveidot un apstiprināt modeļus un panākt standartizētu skatu visos datu avotos, nodrošinot augstu datu kvalitāti, precizitāti un lietojamību.

Datu kāpnes — datu tīrīšanas programmatūra

Lai iegūtu papildinformāciju, apmeklējiet vietni Data Ladder