CRM ir duomenų platformosEl. Prekyba ir mažmeninė prekybaEl. pašto rinkodara ir automatizavimas

Duomenų standartizavimas: apibrėžkite, patikrinkite ir transformuokite

Nors organizacijos pereina prie duomenų kultūros kūrimo visoje įmonėje, daugelis vis dar stengiasi gauti teisingus duomenis. Duomenų gavimas iš skirtingų šaltinių ir skirtingų formatų bei tos pačios informacijos pateikimas sukelia rimtų kliūčių jūsų duomenų kelyje.

Atlikdamos įprastas operacijas arba gaudamos įžvalgas iš duomenų rinkinių, komandos patiria vėlavimų ir klaidų. Tokios problemos verčia įmones įdiegti duomenų standartizavimo mechanizmą, kuris užtikrina, kad duomenys būtų pateikiami nuosekliai ir vienodai visoje organizacijoje. 

Pažvelkime atidžiau į duomenų standartizavimo procesą: ką tai reiškia, kokius veiksmus jis apima ir kaip galite pasiekti standartinį duomenų rodinį savo įmonėje.

Kas yra duomenų standartizavimas?

Paprasčiau tariant, duomenų standartizavimas yra duomenų reikšmių transformavimo iš netinkamo formato į teisingą procesas. Norint užtikrinti standartizuotą, vienodą ir nuoseklų duomenų vaizdą visoje organizacijoje, duomenų reikšmės turi atitikti reikalaujamą standartą – duomenų laukų, kuriems jos priklauso, kontekste.

Duomenų standartizavimo klaidų pavyzdys

Pavyzdžiui, to paties kliento įraše, gyvenančio dviejose skirtingose ​​vietose, neturėtų būti neatitikimų varduose ir pavardėse, el. pašto adresuose, telefono numeriuose ir gyvenamosiose vietose:

VardasElektroninio pašto adresasTelefono numerisGimimo dataLytisGyvenamosios vietos adresas
Jonas Oneelisjohn.neal@gmail.com516465949414/2/1987M11400 W Olimpic BL # 200
Šaltinis 1
VardasPavardėElektroninio pašto adresasTelefono numerisGimimo dataLytisGyvenamosios vietos adresas
JonasO'nealasjohn.neal_gmail.com+ 1 516 465-94942/14/1987Vyrų11400 W Olimpic 200
Šaltinis 2

Anksčiau pateiktame pavyzdyje galite pamatyti šių tipų neatitikimus:

  1. Struktūrinis: Pirmasis šaltinis apima Kliento vardą kaip vieną lauką, o antrasis saugo jį kaip du laukus – Vardas ir Pavardė.
  2. Tiražas: Pirmasis šaltinis turi a galiojantis el. pašto šablonas el. pašto adreso lauke, o antrame lauke akivaizdžiai trūksta @ simbolis. 
  3. Duomenų tipas: Pirmasis šaltinis leidžia tik skaitmenis lauke Telefono numeris, o antrajame yra eilutės tipo laukas, kuriame taip pat yra simbolių ir tarpų.
  4. Formatas: Pirmajame šaltinyje gimimo data yra MM/DD/MMMM formatu, o antrajame – DD/MM/MMMM formatu. 
  5. Domeno vertė: Pirmasis šaltinis leidžia išsaugoti lyties reikšmę kaip M arba F, o antrasis šaltinis saugo visą formą – Vyras arba Moteris.

Dėl tokių duomenų neatitikimų darote rimtų klaidų, dėl kurių jūsų verslas gali prarasti daug laiko, išlaidų ir pastangų. Dėl šios priežasties įgyvendinant visapusį mechanizmą duomenų standartizavimas yra labai svarbu norint išlaikyti duomenų higieną.

Kaip standartizuoti duomenis?

Duomenų standartizavimas yra paprastas keturių etapų procesas. Tačiau, atsižvelgiant į duomenų neatitikimų pobūdį ir tai, ką bandote pasiekti, standartizavimo metodai ir metodai gali skirtis. Pateikiame bendrąją nykščio taisyklę, kurią gali naudoti bet kuri organizacija, kad įveiktų savo standartizacijos klaidas. 

  1. Apibrėžkite, kas yra standartas

Norėdami pasiekti bet kokią būseną, pirmiausia turite apibrėžti, kas iš tikrųjų yra. Pirmajame bet kokio duomenų standartizavimo proceso etape reikia nustatyti, ko reikia pasiekti. Geriausias būdas sužinoti, ko jums reikia, yra suprasti verslo reikalavimus. Turite nuskaityti savo verslo procesus, kad sužinotumėte, kokių duomenų reikia ir kokiu formatu. Tai padės nustatyti duomenų reikalavimų bazę.

Standartinis duomenų apibrėžimas padeda nustatyti:

  • Duomenų turtas, labai svarbus jūsų verslo procesui, 
  • būtini tų išteklių duomenų laukai,
  • Duomenų tipas, formatas ir šablonas, kurių reikšmės turi atitikti,
  • Šių laukų priimtinų reikšmių diapazonas ir pan.
  1. Išbandykite duomenų rinkinius pagal apibrėžtą standartą

Kai turėsite standartinę apibrėžimą, kitas veiksmas yra patikrinti, ar jūsų duomenų rinkiniai veikia prieš juos. Vienas iš būdų tai įvertinti yra naudoti duomenų profiliavimas įrankiai, kurie generuoja išsamias ataskaitas ir randa informaciją, pvz., reikšmių, atitinkančių duomenų lauko reikalavimus, procentą, pvz.:

  • Ar reikšmės atitinka reikiamą duomenų tipą ir formatą?
  • Ar vertės nepatenka į priimtiną diapazoną?
  • Ar reikšmėse naudojamos sutrumpintos formos, pvz., santrumpos ir slapyvardžiai?
  • Yra adresai standartizuoti pagal poreikį – pvz USPS standartizavimas JAV adresams?
  1. Transformuoti neatitinkančias vertybes

Dabar pagaliau laikas transformuoti reikšmes, kurios neatitinka apibrėžto standarto. Pažvelkime į dažniausiai naudojamus duomenų transformavimo būdus.

  • Duomenų analizavimas – Norint gauti reikiamus duomenų komponentus, pirmiausia reikia išanalizuoti kai kuriuos duomenų laukus. Pavyzdžiui, vardo lauko analizė, siekiant atskirti vardą, vidurinįjį ir pavardę, taip pat visus vertėje esančius priešdėlius ar priesagas.
  • Duomenų tipo ir formato konvertavimas – Konvertavimo metu gali reikėti pašalinti neatitinkančius simbolius, pvz., pašalinti simbolius ir abėcėlę iš tik skaitmenų sudaryto telefono numerio.
  • Šablonų suderinimas ir patvirtinimas – Šablono konvertavimas atliekamas konfigūruojant įprastą šablono išraišką. Jei el. pašto adreso reikšmės atitinka reguliarųjį posakį, jos turi būti išanalintos ir transformuotos į apibrėžtą šabloną. pašto adresą galima patvirtinti naudojant reguliariąją išraišką:
^[a-zA-Z0-9+_.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+$
  • Santrumpos išplėtimas – Įmonių pavadinimuose, adresuose ir asmenų varduose dažnai yra sutrumpintų formų, dėl kurių jūsų duomenų rinkinyje gali būti skirtingų tos pačios informacijos atvaizdų. Pavyzdžiui, gali tekti išplėsti šalies valstijas, pavyzdžiui, Niujorką konvertuoti į Niujorką.
  • Triukšmo šalinimas ir rašybos taisymas – Tam tikri žodžiai iš tikrųjų neprideda jokios reikšmės vertei, o įveda daug triukšmo duomenų rinkinyje. Tokias reikšmes galima nustatyti duomenų rinkinyje, paleidus jį pagal žodyną, kuriame yra šie žodžiai, pažymint juos ir nusprendus, kuriuos iš jų pašalinti visam laikui. Tą patį procesą galima atlikti norint rasti rašybos klaidas ir spausdinimo klaidas.
  1. Iš naujo patikrinkite duomenų rinkinį pagal apibrėžtą standartą

Paskutiniame etape transformuotas duomenų rinkinys iš naujo patikrinamas pagal apibrėžtą standartą, siekiant išsiaiškinti, kiek procentų duomenų standartizavimo klaidų buvo ištaisyta. Dėl klaidų, kurios vis dar lieka jūsų duomenų rinkinyje, galite suderinti arba iš naujo sukonfigūruoti metodus ir vėl paleisti duomenis per procesą. 

Apvynioti

Šiandien generuojamų duomenų kiekis ir šiems duomenims surinkti naudojamų įrankių bei technologijų įvairovė verčia įmones susidurti su siaubinga duomenų netvarka. Jie turi viską, ko jiems reikia, bet nėra visiškai tikri, kodėl duomenys nėra priimtinos ir tinkamos formos. Duomenų standartizavimo įrankių pritaikymas gali padėti ištaisyti tokius neatitikimus ir įgalinti labai reikalingą duomenų kultūrą jūsų organizacijoje.

Zara Ziad

Zara Ziad yra produktų rinkodaros analitikė Duomenų kopėčios turintis IT išsilavinimą. Ji aistringai kuria kūrybinio turinio strategiją, kuri išryškina realaus pasaulio duomenų higienos problemas, su kuriomis šiandien susiduria daugelis organizacijų. Ji kuria turinį, kad praneštų apie sprendimus, patarimus ir praktiką, kuri gali padėti įmonėms įdiegti ir pasiekti būdingą duomenų kokybę verslo žvalgybos procesuose. Ji siekia kurti turinį, skirtą įvairioms auditorijoms, pradedant techniniu personalu ir baigiant galutiniu vartotoju, taip pat reklamuoti jį įvairiose skaitmeninėse platformose.

Susiję straipsniai

Atgal į viršų mygtukas
arti

Aptiktas skelbimų blokas

Martech Zone gali pateikti jums šį turinį nemokamai, nes gauname pajamų iš savo svetainės per pajamas iš skelbimų, filialų nuorodas ir rėmimą. Būtume dėkingi, jei peržiūrėdami mūsų svetainę pašalintumėte skelbimų blokavimo priemonę.