Datu higiēna: ātra rokasgrāmata datu apvienošanas tīrīšanai

Datu higiēna - kas ir apvienošanas tīrīšana

Apvienošanas tīrīšana ir galvenā funkcija uzņēmējdarbībā, piemēram, tiešā pasta mārketings un viena patiesības avota iegūšana. Tomēr daudzas organizācijas joprojām uzskata, ka apvienošanas tīrīšanas process ir ierobežots tikai ar Excel metodēm un funkcijām, kas ļoti maz palīdz novērst arvien sarežģītākās datu kvalitātes vajadzības.

Šī rokasgrāmata palīdzēs biznesa un IT lietotājiem saprast apvienošanas tīrīšanas procesu un, iespējams, liks viņiem saprast, kāpēc viņu komandas vairs nevar turpināt apvienošanu un attīrīšanu, izmantojot programmu Excel.

Sāksim!

Kas ir apvienošanas tīrīšanas process vai funkcija?

Apvienošanas tīrīšana ir process, kurā tiek apvienoti vairāki datu avoti vienā vietā, tajā pašā laikā no avota noņemot sliktus ierakstus un dublikātus.

To var vienkārši aprakstīt šajā piemērā:

Klienta dati

Ievērojiet, ka iepriekšminētajā attēlā ir trīs līdzīgi ieraksti ar vairākām problēmām, kas saistītas ar datu kvalitāti. Piemērojot šim ierakstam sapludināšanas tīrīšanas funkciju, tas tiks pārveidots par tīru un vienskaitļa izvadi, piemēram, zemāk redzamo piemēru:

Datu dublikāti

Apvienojot un iztīrot dublikātus no vairākiem datu avotiem, rezultāts parāda sākotnējā ieraksta konsolidēto versiju. Ierakstam ir pievienota vēl viena sleja [Industry], kas iegūta no vēl vienas ieraksta versijas.

Apvienošanas tīrīšanas procesa rezultāts rada ierakstus, kas satur unikālu informāciju, kas kalpo datu uzņēmējdarbības mērķim. Iepriekš minētajā piemērā pēc optimizācijas dati kalpos kā ieraksts, kas ir uzticams mārketinga speciālistiem pasta kampaņās.

Datu apvienošanas un attīrīšanas paraugprakse

Neatkarīgi no nozares, uzņēmējdarbības vai uzņēmuma lieluma, apvienošanas tīrīšanas procesi kalpo par pamatu datu piedziņas mērķiem. Lai gan vingrinājums aprobežojās tikai ar apvienošanu un izslēgšanu, šodien apvienošana un attīrīšana ir kļuvusi par būtisku mehānismu, kas lietotājiem ļauj ļoti detalizēti analizēt savus datus.

Neskatoties uz to, ka process tagad lielā mērā tiek automatizēts, izmantojot plašu apvienot attīrīšanas programmatūru un rīkus, lietotājiem joprojām ir jāsaglabā datu sapludināšanas tīrīšanas paraugprakse. Tālāk ir sniegti daži ieteikumi jums sekot:

  • Galvenā uzmanība tiek pievērsta datu kvalitātei: Pirms sapludināšanas tīrīšanas darbības ir svarīgi notīrīt un standartizēt datus, jo tas nodrošina vieglāku atdalīšanas procesu. Ja jūs veltīsit datus bez datu attīrīšanas, rezultāti jūs tikai pievils.
  • Pieturēšanās pie reālistiska plāna: Tas notiek gadījumā, ja vienkāršs datu apvienošanas process jums nav prioritāte. Ieteicams izveidot plānu, kas palīdzēs novērtēt to ierakstu veidu, kurus vēlaties apvienot un iztīrīt.
  • Datu modeļa optimizēšana: Parasti pēc sākotnējā apvienošanas tīrīšanas procesa uzņēmumi labāk izprot savu datu modeli. Kad ir izstrādāta sākotnēja izpratne par savu modeli, varat izveidot KPI un samazināt kopējam procesam veltīto laiku.
  • Sarakstu reģistra uzturēšana: Saraksta tīrīšana ne vienmēr nozīmē pilnīgu saraksta dzēšanu. Jebkura datu sapludināšanas tīrīšanas programmatūra ļaus jums saglabāt ierakstus un uzturēt datu bāzi par visām izmaiņām, kas veiktas sarakstā.
  • Vienota patiesības avota glabāšana: Kad lietotāju dati tiek iegūti no vairākiem ierakstiem, atšķirīgās informācijas dēļ rodas neatbilstības. Šajā gadījumā sapludināšana un attīrīšana palīdz radīt vienu patiesības avotu. Tas ietver visu nepieciešamo informāciju par klientu.

Pašapkalpošanās apvienošanas tīrīšanas programmatūras priekšrocības

Efektīvs risinājums, kā izveidot vienu patiesības avotu, vienlaikus pārliecinoties, ka ievērojat pārējo labāko praksi, ir apvienošanas tīrīšanas programmatūras iegūšana. Šāds rīks pārrakstīs vecos ierakstus, izmantojot jaunu informāciju, izmantojot datu izdzīvošanas procesu.

Turklāt pašapkalpošanās apvienošanas tīrīšanas rīki ļauj biznesa lietotājiem ērti sapludināt un iztīrīt savus datu ierakstus, neradot viņiem nepieciešamību pēc padziļinātām programmēšanas zināšanām vai pieredzes.

Ideāls sapludināšanas tīrīšanas rīks var palīdzēt biznesa lietotājiem:

  • Datu sagatavošana, novērtējot kļūdas un informācijas konsekvenci
  • Datu tīrīšana un normalizēšana saskaņā ar definētiem uzņēmējdarbības noteikumiem
  • Vairāku sarakstu saskaņošana, izmantojot izveidotu algoritmu kombināciju
  • Dublikātu noņemšana ar augstu precizitātes līmeni
  • Zelta rekordu veidošana un viena patiesības avota iegūšana
  • & daudz vairāk

Lieki piebilst, ka laikmetā, kad automatizācija ir kļuvusi būtiska uzņēmējdarbības panākumiem, uzņēmumi nevar atļauties kavēties ar biznesa datu optimizāciju. Tādējādi mūsdienu datu sapludināšanas / attīrīšanas rīki tagad ir kļuvuši par galveno risinājumu senām vecām problēmām, kas saistītas ar sarežģītiem datu apvienošanas un attīrīšanas procesiem.

Datu kāpnes

Uzņēmuma dati ir viens no vērtīgākajiem aktīviem - tāpat kā visi citi aktīvi, arī dati ir jākopj. Kaut arī uzņēmumi ir kļuvuši par lāzeru koncentrējušies uz arvien lielāka informācijas apjoma iegūšanu un datu vākšanas veicināšanu, iegūtie dati paliek neaktīvi un ilgstoši aizņem dārgu CRM vai glabāšanas vietu. Šādos gadījumos dati ir jāattīra, pirms tos var izmantot uzņēmējdarbībā.

Tomēr sarežģīto sapludināšanas / attīrīšanas procesu var vienkāršot, izmantojot vienas pieturas apvienošanas tīrīšanas programmatūru, kas palīdz apvienot datu avotus un izveidot faktiski vērtīgus ierakstus.

Data Ladder ir datu kvalitātes programmatūras uzņēmums, kura mērķis ir palīdzēt biznesa lietotājiem maksimāli izmantot savus datus, izmantojot datu saskaņošanas, profilēšanas, deduplikācijas un bagātināšanas rīkus. Neatkarīgi no tā, vai tā ir miljonu ierakstu saskaņošana, izmantojot mūsu neskaidros atbilstības algoritmus, vai sarežģītu produktu datu pārveidošana, izmantojot semantisko tehnoloģiju, Data Ladder datu kvalitātes rīki nodrošina augstāku pakalpojumu līmeni, kas nozarē nepārspējams.

Lejupielādēt bezmaksas izmēģinājumu

Ko jūs domājat?

Šī vietne izmanto Akismet, lai samazinātu surogātpastu. Uzziniet, kā tiek apstrādāts jūsu komentārs.