Duomenų higiena: trumpas duomenų sujungimo valymo vadovas

Duomenų higiena - kas yra sujungimo valymas

„Merge purge“ yra pagrindinė verslo operacijų, pavyzdžiui, tiesioginio pašto rinkodaros ir vieno tiesos šaltinio, funkcija. Tačiau daugelis organizacijų vis dar mano, kad sujungimo valymo procesas apsiriboja tik „Excel“ metodais ir funkcijomis, kurios labai mažai padeda ištaisyti vis sudėtingesnius duomenų kokybės poreikius.

Šis vadovas padės verslo ir IT vartotojams suprasti sujungimo valymo procesą ir galbūt paskatins juos suprasti, kodėl jų komandos nebegali tęsti susijungimo ir išvalymo per „Excel“.

Pradėkime!

Kas yra sujungimo valymo procesas ar funkcija?

„Merge purge“ yra kelių duomenų šaltinių sutelkimas į vieną vietą, tuo pačiu pašalinant blogus įrašus ir dublikatus iš šaltinio.

Tai galima paprastai apibūdinti šiame pavyzdyje:

Kliento duomenys

Atkreipkite dėmesį, kad aukščiau pateiktame paveikslėlyje yra trys panašūs įrašai su daugeliu problemų, susijusių su duomenų kokybe. Pritaikius šiam įrašui suliejimo išvalymo funkciją, jis bus paverstas švariu ir vienaskaitos išėjimu, tokiu kaip žemiau pateiktas pavyzdys:

Dublikatai duomenų

Sujungus ir išvalius dublikatus iš kelių duomenų šaltinių, rezultatas rodo konsoliduotą pirminio įrašo versiją. Dar viena įrašo skiltis [Pramonė] buvo pridėta iš dar vienos įrašo versijos.

Sujungimo išvalymo proceso rezultatas sukuria įrašus, kuriuose yra unikalios informacijos, kuri tarnauja duomenų verslo tikslui. Ankstesniame pavyzdyje, optimizavus, duomenys bus naudojami kaip įrašai, kurie yra patikimi rinkodaros specialistams vykdant pašto kampanijas.

Geriausia duomenų sujungimo ir tvarkymo praktika

Nepaisant pramonės, verslo ar įmonės dydžio, sujungimo prapūtimo procesai yra duomenų kaupimo tikslų pagrindas. Nors pratybose buvo apsiribota tik derinimu ir pašalinimu, šiandien sujungimas ir išvalymas virto esminiu mechanizmu, kuris leidžia vartotojams labai išsamiai analizuoti savo duomenis.

Nepaisant to, kad procesas šiuo metu yra daug automatizuotas, vykdomas platus sujungti išvalymo programinę įrangą ir įrankiai, vartotojai vis dar turi išlaikyti geriausią duomenų sujungimo valymo praktiką. Toliau pateikiami kai kurie, kuriuos labai rekomenduoju jums sekti:

  • Didžiausias dėmesys skiriamas duomenų kokybei: Prieš atliekant sujungimo išvalymo operaciją, būtina išvalyti ir standartizuoti duomenis, nes tai užtikrina, kad išskaičiavimo procesas yra lengvesnis. Jei atsiduosite neišvalę duomenų, rezultatai jus tik nuvils.
  • Laikytis realistiško plano: Taip yra tuo atveju, jei paprastas duomenų sujungimo procesas nėra jūsų prioritetas. Rekomenduojama parengti planą, kuris padėtų įvertinti įrašų, kuriuos norite sujungti ir išvalyti, tipą.
  • Duomenų modelio optimizavimas: Paprastai po pirminio sujungimo išvalymo proceso įmonės geriau supranta savo duomenų modelį. Išsiaiškinę išankstinį supratimą apie savo modelį, galite nustatyti KPI ir sutrumpinti bendram procesui skiriamą laiką.
  • Sąrašų įrašo tvarkymas: Išvalyti sąrašą nebūtinai reikia visiškai ištrinti sąrašą. Bet kokia duomenų suliejimo išvalymo programinė įranga leis jums išsaugoti įrašus ir išlaikyti kiekvieno sąraše atlikto pakeitimo duomenų bazę.
  • Vieno tiesos šaltinio laikymas: Kai vartotojo duomenys gaunami iš kelių įrašų, dėl skirtingos informacijos susiduriama su neatitikimais. Šiuo atveju susiliejimas ir išvalymas padeda sukurti vieną tiesos šaltinį. Tai apima visą reikalingą informaciją apie klientą.

Savitarnos „Merge Purge“ programinės įrangos pranašumai

Efektyvus sprendimas sukurti vieną tiesos šaltinį, tuo pačiu užtikrinant, kad laikotės likusių geriausių praktikų, yra suliejimo išvalymo programinės įrangos įsigijimas. Toks įrankis perrašys senus įrašus naudodamas naują informaciją per duomenų išlikimo procesą.

Be to, savitarnos sujungimo išvalymo įrankiai gali suteikti verslo vartotojams galimybę patogiai sujungti ir išvalyti savo duomenų įrašus nereikalaujant, kad jie turėtų išsamių programavimo žinių ar patirties.

Idealus sujungimo valymo įrankis gali padėti verslo vartotojams:

  • Duomenų paruošimas vertinant klaidas ir informacijos nuoseklumą
  • Duomenų valymas ir normalizavimas pagal apibrėžtas verslo taisykles
  • Kelių sąrašų derinimas naudojant nustatytų algoritmų derinį
  • Dublikatų pašalinimas labai tiksliai
  • Kurti auksinius įrašus ir gauti vieną tiesos šaltinį
  • & daug daugiau

Nereikia nė sakyti, kad eroje, kai automatika tapo būtina verslo sėkmei, įmonės negali sau leisti atidėlioti savo verslo duomenų optimizavimo. Taigi šiuolaikiniai duomenų sujungimo / išvalymo įrankiai tapo pavyzdiniu senų senumo problemų, susijusių su sudėtingais duomenų sujungimo ir išvalymo procesais, sprendimu.

Duomenų kopėčios

Įmonės duomenys yra vienas iš jų vertingiausių turtų - ir duomenis, kaip ir kiekvieną kitą turtą, reikia puoselėti. Nors įmonės lazeriu sutelkė dėmesį į vis didesnio informacijos kiekio įgijimą ir savo duomenų rinkimo stiprinimą, gauti duomenys galiausiai lieka neveikiantys ir ilgą laiką užima brangų CRM ar saugojimo vietą. Tokiais atvejais duomenis reikia išvalyti, kad juos būtų galima naudoti verslui.

Tačiau sudėtingą sujungimo / išvalymo procesą galima supaprastinti naudojant vieno langelio sujungimo išvalymo programinę įrangą, kuri padeda sujungti duomenų šaltinius ir sukurti iš tikrųjų vertingus įrašus.

„Data Ladder“ yra duomenų kokybės programinės įrangos įmonė, skirta padėti verslo vartotojams kuo geriau išnaudoti savo duomenis naudojant duomenų suderinimo, profiliavimo, deduplikacijos ir praturtinimo įrankius. Nesvarbu, ar tai būtų milijonų įrašų suderinimas per mūsų neapibrėžtus suderinimo algoritmus, ar sudėtingų produktų duomenų transformavimas naudojant semantinę technologiją, „Data Ladder“ duomenų kokybės įrankiai suteikia aukščiausio lygio paslaugų lygį, neprilygstamą pramonėje.

Atsisiųskite nemokamą bandomąją versiją

Ką manote?

Ši svetainė naudoja "Akismet", kad sumažintų šlamštą. Sužinokite, kaip apdorojamas jūsų komentaras.