Waarom datareiniging van kritieke belang is en hoe u prosesse en oplossings vir data-netheid kan implementeer

Datareiniging: Hoe om jou data skoon te maak

Swak datakwaliteit is 'n toenemende bekommernis vir baie sakeleiers aangesien hulle nie hul geteikende doelwitte bereik nie. Die span data-ontleders – wat veronderstel is om betroubare data-insigte te lewer – bestee 80% van hul tyd aan die skoonmaak en voorbereiding van data, en slegs 20% van die tyd word oorgelaat om die werklike ontleding te doen. Dit het 'n groot impak op die span se produktiwiteit aangesien hulle die datakwaliteit van verskeie datastelle met die hand moet valideer.

84% van uitvoerende hoofde is bekommerd oor die kwaliteit van die data waarop hulle hul besluite baseer.

Global CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

Nadat hulle sulke kwessies in die gesig gestaar het, soek organisasies na 'n outomatiese, eenvoudiger en meer akkurate manier om data skoon te maak en te standaardiseer. In hierdie blog sal ons kyk na 'n paar van die basiese aktiwiteite wat betrokke is by die skoonmaak van data, en hoe jy dit kan implementeer.

Wat is die skoonmaak van data?

Datasuiwering is 'n breë term wat verwys na die proses om data bruikbaar te maak vir enige beoogde doel. Dit is 'n proses om datakwaliteit reg te stel wat verkeerde en ongeldige inligting uit datastelle en gestandaardiseerde waardes uitskakel om 'n konsekwente siening oor alle uiteenlopende bronne te verkry. Die proses sluit gewoonlik die volgende aktiwiteite in:

  1. Verwyder en vervang – Velde in 'n datastel bevat dikwels voor- of naspeurkarakters of leestekens wat van geen nut is nie en vervang of verwyder moet word vir beter ontleding (soos spasies, nulle, skuinsstrepe, ens.). 
  2. Ontleed en voeg saam – Soms bevat velde saamgevoegde data-elemente, byvoorbeeld die adres veld bevat StraatnommerStraat naamStadstaat, ens. In sulke gevalle moet saamgevoegde velde in aparte kolomme ontleed word, terwyl sommige kolomme saamgevoeg moet word om 'n beter oorsig van data te kry – of iets wat vir jou gebruiksgeval werk.
  3. Transformeer datatipes – Dit behels die verandering van die datatipe van 'n veld, soos 'n transformasie Telefoon nommer veld wat voorheen was string om Nommer. Dit verseker dat alle waardes in die veld akkuraat en geldig is. 
  4. Valideer patrone – Sommige velde is veronderstel om 'n geldige patroon of formaat te volg. Daarvoor herken die proses van datareiniging huidige patrone en transformeer dit om akkuraatheid te verseker. Byvoorbeeld, die Amerikaanse foon Nommer volg die patroon: AAA-BBB-CCCC
  5. Verwyder geraas – Datavelde bevat dikwels woorde wat nie veel waarde toevoeg nie en dus maak geraas bekend. Oorweeg byvoorbeeld hierdie maatskappyname 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Alle maatskappyname is dieselfde, maar jou ontledingsprosesse kan dit as uniek beskou, en die verwydering van woorde soos Inc., LLC en Incorporated kan die akkuraatheid van jou ontleding verbeter.
  6. Pas data by om duplikate op te spoor – Datastelle bevat gewoonlik veelvuldige rekords vir dieselfde entiteit. Geringe variasies in klantname kan daartoe lei dat u span verskeie inskrywings in u kliëntedatabasis maak. ’n Skoon en gestandaardiseerde datastel moet unieke rekords bevat – een rekord per entiteit. 

Gestruktureerde versus ongestruktureerde data

Een moderne aspek van digitale data is dat dit nie konsekwent inpas by 'n numeriese veld of tekswaarde nie. Gestruktureerde data is waarmee maatskappye tipies werk – kwantitatiewe data gestoor in spesifieke formate soos sigblaaie of tabelle om makliker mee te werk. Besighede werk egter ook al hoe meer met ongestruktureerde data ... dit is kwalitatiewe data.

'n Voorbeeld van ongestruktureerde data is natuurlike taal van teks-, oudio- en videobronne. Een algemene een in bemarking is om handelsmerksentiment uit aanlyn resensies te haal. Die ster-opsie is gestruktureer (bv. telling van 1 tot 5 sterre), maar die opmerking is ongestruktureerd en die kwalitatiewe data moet verwerk word deur natuurlike taalverwerking (NLP) algoritmes om 'n kwantitatiewe waarde van sentiment te vorm.

Hoe om skoon data te verseker?

Die doeltreffendste manier om skoon data te verseker, is om elke toegangspunt tot jou platforms te oudit en dit programmaties op te dateer om te verseker dat data behoorlik ingevoer word. Dit kan op 'n aantal maniere bewerkstellig word:

  • Vereis velde – om te verseker dat 'n vorm of integrasie spesifieke velde moet slaag.
  • Gebruik velddatatipes – die verskaffing van beperkte lyste vir seleksie, gereelde uitdrukkings om data te formateer, en die stoor van data in die regte datatipes om data tot die regte formaat en tipe gestoor te beperk.
  • Derdeparty diensintegrasie – die integrasie van derdeparty-nutsmiddels om te verseker dat data behoorlik gestoor word, soos 'n adresveld wat die adres valideer, kan konsekwente kwaliteitdata verskaf.
  • validering – om jou kliënte hul foonnommer of e-posadres te laat valideer, kan verseker dat akkurate data gestoor word.

'n Toegangspunt hoef nie net 'n vorm te wees nie, dit moet die verbinding wees tussen elke stelsel wat data van een stelsel na 'n ander oordra. Maatskappye gebruik dikwels platforms om (ETL) data tussen stelsels te onttrek, te transformeer en te laai om te verseker dat skoon data gestoor word. Maatskappye word aangemoedig om te presteer data ontdekking oudits om alle toegangspunte, verwerkings- en gebruikspunte vir die data binne hul beheer te dokumenteer. Dit is ook van kritieke belang vir die versekering van voldoening aan sekuriteitstandaarde en privaatheidsregulasies.

Hoe om jou data skoon te maak?

Alhoewel dit optimaal sou wees om skoon data te hê, bestaan ​​daar dikwels verouderde stelsels en lakse dissipline vir die invoer en vaslegging van data. Dit maak die skoonmaak van data deel van die meeste bemarkingspanne se aktiwiteite. Ons het gekyk na die prosesse wat data-suiweringsprosesse behels. Hier is die opsionele maniere waarop jou organisasie data-suiwering kan implementeer:

Opsie 1: Gebruik 'n Kode-gebaseerde benadering

Python en R is twee algemeen gebruikte programmeertale vir kodering van oplossings om data te manipuleer. Die skryf van skrifte om data skoon te maak, kan voordelig lyk aangesien jy die algoritmes volgens die aard van jou data kan instel, maar dit kan steeds moeilik wees om hierdie skrifte met verloop van tyd te onderhou. Boonop is die grootste uitdaging met hierdie benadering om 'n algemene oplossing te kodeer wat goed met verskeie datastelle werk, eerder as om spesifieke scenario's hard te kodeer. 

Opsie 2: Gebruik platformintegrasienutsgoed

Baie platforms bied programmaties of kodeloos connectors om data tussen stelsels in die regte formaat te skuif. Ingeboude outomatiseringsplatforms word gewild sodat platforms makliker tussen hul maatskappy se gereedskapstelle kan integreer. Hierdie nutsmiddels bevat dikwels geaktiveerde of geskeduleerde prosesse wat uitgevoer kan word wanneer data van een stelsel na 'n ander ingevoer, navraag gedoen of geskryf word. Sommige platforms, soos Robotiese proses outomatisering (RPA) platforms, kan selfs data in skerms invoer wanneer data-integrasies nie beskikbaar is nie.

Opsie 3: Gebruik Kunsmatige Intelligensie

Werklike datastelle is baie uiteenlopend en die implementering van direkte beperkings op die velde kan onakkurate resultate gee. Dit is waar kunsmatige intelligensie (AI) kan baie nuttig wees. Opleidingsmodelle oor korrekte, geldige en akkurate data en die gebruik van die opgeleide modelle op inkomende rekords kan help om afwykings te merk, skoonmaakgeleenthede te identifiseer, ens.

Sommige van die prosesse wat tydens die skoonmaak van data met KI verbeter kan word, word hieronder genoem:

  • Bespeur anomalieë in 'n kolom.
  • Identifisering van verkeerde relasionele afhanklikhede.
  • Vind duplikaatrekords deur groepering.
  • Seleksie van meesterrekords gebaseer op die berekende waarskynlikheid.

Opsie 4: Gebruik selfdiensdatakwaliteitnutsgoed

Sekere verskaffers bied verskeie data kwaliteit funksies verpak as gereedskap, soos sagteware vir die skoonmaak van data. Hulle gebruik toonaangewende sowel as eie algoritmes vir profilering, skoonmaak, standaardisering, passing en samevoeging van data oor uiteenlopende bronne. Sulke gereedskap kan as plug-and-play optree en vereis die minste hoeveelheid aanboordtyd in vergelyking met ander benaderings. 

Dataladder

Die resultate van 'n data-ontledingsproses is so goed soos die kwaliteit van die insetdata. Om hierdie rede kan die begrip van die uitdagings van datakwaliteit en die implementering van 'n end-tot-end-oplossing vir die regstelling van hierdie foute help om jou data skoon, gestandaardiseer en bruikbaar te hou vir enige beoogde doel. 

Data Ladder bied 'n kenmerkryke gereedskapstel wat jou help om inkonsekwente en ongeldige waardes uit te skakel, patrone te skep en te valideer, en 'n gestandaardiseerde aansig oor alle databronne te verkry, wat hoë datakwaliteit, akkuraatheid en bruikbaarheid verseker.

Data Ladder - Data Cleansing Sagteware

Besoek Data Ladder vir meer inligting