Kodėl duomenų valymas yra labai svarbus ir kaip galite įgyvendinti duomenų švarumo procesus ir sprendimus

Duomenų valymas: kaip išvalyti duomenis

Prasta duomenų kokybė kelia vis didesnį susirūpinimą daugeliui verslo lyderių, nes jiems nepavyksta pasiekti užsibrėžtų tikslų. Duomenų analitikų komanda, kuri turėtų pateikti patikimas duomenų įžvalgas, 80 % laiko praleidžia duomenims valyti ir ruošti. tik 20% laiko belieka atlikti tikrąją analizę. Tai turi didžiulį poveikį komandos produktyvumui, nes jie turi rankiniu būdu patvirtinti kelių duomenų rinkinių duomenų kokybę.

84 % vadovų yra susirūpinę dėl duomenų, kuriais jie grindžia savo sprendimus, kokybės.

Pasaulinis generalinis direktorius Outlook, Forbes Insight ir KPMG

Susidūrusios su tokiomis problemomis organizacijos ieško automatizuoto, paprastesnio ir tikslesnio duomenų valymo ir standartizavimo būdo. Šiame tinklaraštyje apžvelgsime kai kurias pagrindines su duomenų valymu susijusias veiklas ir kaip galite jas įgyvendinti.

Kas yra duomenų valymas?

Duomenų išvalymas yra platus terminas, reiškiantis duomenų panaudojimo bet kokiam tikslui procesą. Tai duomenų kokybės nustatymo procesas, kuris pašalina neteisingą ir neteisingą informaciją iš duomenų rinkinių ir standartizuotų verčių, kad būtų pasiektas nuoseklus visų skirtingų šaltinių vaizdas. Procesas paprastai apima šias veiklas:

  1. Išimkite ir pakeiskite – Duomenų rinkinio laukuose dažnai yra priekinių arba sekančių simbolių arba skyrybos ženklų, kurie yra nenaudingi ir kuriuos reikia pakeisti arba pašalinti, kad būtų galima geriau analizuoti (pvz., tarpai, nuliai, pasvirieji brūkšniai ir kt.). 
  2. Išanalizuoti ir sujungti – Kartais laukuose yra apibendrintų duomenų elementų, pavyzdžiui, Adresas lauke yra Gatvės numerisGatvės pavadinimasMiestasvalstybėstt Tokiais atvejais apibendrinti laukai turi būti išanalizuoti į atskirus stulpelius, o kai kurie stulpeliai turi būti sujungti, kad būtų galima geriau matyti duomenis arba tai, kas tinka jūsų naudojimo atveju.
  3. Transformuoti duomenų tipus – Tai apima lauko duomenų tipo pakeitimą, pvz., transformavimą Telefono numeris laukas, kuris buvo anksčiau Styginių į Skaičius. Tai užtikrina, kad visos lauko reikšmės yra tikslios ir galiojančios. 
  4. Patvirtinkite modelius – Kai kurie laukai turi atitikti galiojantį šabloną arba formatą. Tam duomenų valymo procesas atpažįsta esamus modelius ir juos transformuoja, kad būtų užtikrintas tikslumas. Pavyzdžiui, JAV telefonas Skaičius pagal modelį: AAA-BBB-CCCC
  5. Pašalinkite triukšmą – Duomenų laukuose dažnai yra žodžių, kurie nesuteikia daug pridėtinės vertės ir todėl sukelia triukšmą. Pavyzdžiui, apsvarstykite šiuos įmonių pavadinimus „XYZ Inc.“, „XYZ Incorporated“, „XYZ LLC“. Visų įmonių pavadinimai yra vienodi, tačiau analizės procesai gali juos laikyti unikaliais, o pašalinus tokius žodžius kaip Inc., LLC ir Incorporated, analizės tikslumas gali padidėti.
  6. Suderinkite duomenis, kad aptiktumėte dublikatus – Duomenų rinkiniuose paprastai yra keli to paties objekto įrašai. Dėl nedidelių klientų vardų skirtumų jūsų komanda gali padaryti kelis įrašus jūsų klientų duomenų bazėje. Švariame ir standartizuotame duomenų rinkinyje turi būti unikalių įrašų – po vieną įrašą kiekvienam objektui. 

Struktūrizuoti ir nestruktūruoti duomenys

Vienas iš šiuolaikinių skaitmeninių duomenų aspektų yra tai, kad jie nėra nuoseklūs, kad tilptų į skaitinį lauką arba tekstinę reikšmę. Įmonės paprastai dirba su struktūriniais duomenimis – kiekybinis duomenis, saugomus tam tikrais formatais, pvz., skaičiuokles ar lenteles, kad būtų lengviau dirbti. Tačiau įmonės vis dažniau dirba su nestruktūrizuotais duomenimis... taip yra kokybiška duomenys.

Nestruktūruotų duomenų pavyzdys yra natūrali kalba iš teksto, garso ir vaizdo šaltinių. Vienas iš dažniausiai pasitaikančių rinkodaros būdų yra prekės ženklo nuotaikų rinkimas iš internetinių apžvalgų. Žvaigždutės parinktis yra struktūrizuota (pvz., balas nuo 1 iki 5 žvaigždučių), tačiau komentaras nestruktūrizuotas, o kokybiniai duomenys turi būti apdorojami natūralia kalba (NLP) algoritmus, kad susidarytų kiekybinė nuotaikos reikšmė.

Kaip užtikrinti duomenų švarumą?

Veiksmingiausia priemonė užtikrinti švarius duomenis yra tikrinti kiekvieną platformų įėjimo tašką ir programiškai juos atnaujinti, kad būtų užtikrintas tinkamas duomenų įvedimas. Tai galima padaryti keliais būdais:

  • Reikalingi laukai – formos ar integracijos užtikrinimas turi praeiti tam tikrus laukus.
  • Lauko duomenų tipų naudojimas – riboto pasirinkimo sąrašų teikimas, reguliariosios išraiškos duomenims formatuoti ir duomenų saugojimas tinkamais duomenų tipais, siekiant suvaržyti duomenis iki tinkamo formato ir saugomo tipo.
  • Trečiųjų šalių paslaugų integravimas – Trečiųjų šalių įrankių integravimas, siekiant užtikrinti, kad duomenys būtų tinkamai saugomi, pavyzdžiui, adreso laukas, patvirtinantis adresą, gali pateikti nuoseklius, kokybiškus duomenis.
  • Patvirtinimas – jei klientai patvirtins savo telefono numerį arba el. pašto adresą, galite užtikrinti, kad būtų saugomi tikslūs duomenys.

Įėjimo taškas turi būti ne tik forma, bet ir jungtis tarp kiekvienos sistemos, perduodančios duomenis iš vienos sistemos į kitą. Įmonės dažnai naudoja platformas, kad ištrauktų, transformuotų ir įkeltų (ETL) duomenis iš vienos sistemos į kitą, kad būtų užtikrintas švarus duomenų saugojimas. Įmonės skatinamos koncertuoti duomenų atradimas auditas, skirtas dokumentuoti visus jų kontroliuojamų duomenų įėjimo, apdorojimo ir panaudojimo taškus. Tai taip pat labai svarbu siekiant užtikrinti, kad būtų laikomasi saugumo standartų ir privatumo taisyklių.

Kaip išvalyti savo duomenis?

Nors būtų optimalu turėti švarius duomenis, dažnai egzistuoja senos sistemos ir laisvos disciplinos importuojant ir fiksuojant duomenis. Dėl to duomenų valymas yra daugelio rinkodaros komandų veiklos dalis. Išnagrinėjome procesus, susijusius su duomenų valymo procesais. Štai pasirenkami būdai, kaip jūsų organizacija gali įgyvendinti duomenų valymą:

1 parinktis: kodu pagrįsto metodo naudojimas

Pitonas ir R yra dvi dažniausiai naudojamos programavimo kalbos, skirtos koduoti sprendimus, skirtus manipuliuoti duomenimis. Scenarijų rašymas norint išvalyti duomenis gali atrodyti naudingas, nes algoritmus reikia derinti pagal duomenų pobūdį, tačiau laikui bėgant gali būti sunku išlaikyti šiuos scenarijus. Be to, didžiausias šio metodo iššūkis yra koduoti apibendrintą sprendimą, kuris gerai veiktų su įvairiais duomenų rinkiniais, o ne griežtai koduoti konkrečius scenarijus. 

2 parinktis: platformos integravimo įrankių naudojimas

Daugelis platformų siūlo programinį arba be kodo jungtys perkelti duomenis tarp sistemų tinkamu formatu. Integruotos automatizavimo platformos populiarėja, kad platformos galėtų lengviau integruotis tarp savo įmonės įrankių rinkinių. Šie įrankiai dažnai apima suaktyvintus arba suplanuotus procesus, kuriuos galima paleisti importuojant, teikiant užklausas arba rašant duomenis iš vienos sistemos į kitą. Kai kurios platformos, pvz Robotų procesų automatizavimas (RPA) platformose, netgi gali įvesti duomenis ekranuose, kai duomenų integravimas nepasiekiamas.

3 variantas: dirbtinio intelekto naudojimas

Realaus pasaulio duomenų rinkiniai yra labai įvairūs ir tiesioginių suvaržymų įgyvendinimas laukuose gali duoti netikslių rezultatų. Čia dirbtinis intelektas (AI) gali būti labai naudinga. Mokomieji modeliai apie teisingus, galiojančius ir tikslius duomenis, o tada naudojant parengtus modelius gaunamiems įrašams gali padėti pažymėti anomalijas, nustatyti valymo galimybes ir pan.

Kai kurie procesai, kuriuos galima patobulinti naudojant AI duomenų valymo metu, paminėti toliau:

  • Anomalijų aptikimas stulpelyje.
  • Neteisingų santykių priklausomybių nustatymas.
  • Pasikartojančių įrašų paieška naudojant grupes.
  • Pagrindinių įrašų pasirinkimas pagal apskaičiuotą tikimybę.

4 parinktis: savitarnos duomenų kokybės įrankių naudojimas

Tam tikri pardavėjai siūlo įvairias duomenų kokybės funkcijas, supakuotas kaip įrankiai, pvz duomenų valymo programinė įranga. Jie naudoja pramonėje pirmaujančius ir patentuotus algoritmus duomenims iš skirtingų šaltinių profiliuoti, išvalyti, standartizuoti, suderinti ir sujungti. Tokie įrankiai gali veikti kaip „plug-and-play“ ir jiems reikia mažiausiai laiko, palyginti su kitais metodais. 

Duomenų kopėčios

Duomenų analizės proceso rezultatai yra tokie pat geri, kaip ir įvesties duomenų kokybė. Dėl šios priežasties duomenų kokybės iššūkių supratimas ir visapusiško šių klaidų ištaisymo sprendimo įgyvendinimas gali padėti išlaikyti jūsų duomenis švarius, standartizuoti ir naudoti bet kokiam tikslui. 

„Data Ladder“ siūlo daug funkcijų įrankių rinkinį, kuris padeda pašalinti nenuoseklias ir neteisingas reikšmes, sukurti ir patvirtinti šablonus bei pasiekti standartizuotą visų duomenų šaltinių vaizdą, užtikrinant aukštą duomenų kokybę, tikslumą ir patogumą.

Duomenų kopėčios – duomenų valymo programinė įranga

Norėdami gauti daugiau informacijos, apsilankykite „Data Ladder“.