Hoe om groot databasisse skoon te maak saam te voeg

Wat is 'n Merge Purge en hoe om een ​​uit te voer

'n Gemiddelde onderneming gebruik 464 pasgemaakte toepassings om sy besigheidsprosesse te digitaliseer. Maar wanneer dit kom by die generering van nuttige insigte, moet die data wat by uiteenlopende bronne woon, gekombineer en saamgevoeg word. Afhangende van die aantal betrokke bronne en die struktuur van data wat in hierdie databasisse gestoor word, kan dit nogal 'n komplekse taak wees. Om hierdie rede is dit noodsaaklik dat maatskappye die uitdagings en proses van samesmelting van groot databasisse verstaan.  

In hierdie artikel sal ons bespreek wat die samesmeltingssuiweringsproses is en kyk hoe u groot databasisse kan saamsmelt. Laat ons begin. 

Wat is 'n samesmeltingssuiwering?

Merge purge is 'n sistematiese proses wat alle rekords wat by verskillende bronne woon, sift en veelvuldige algoritmes implementeer wat data skoonmaak, standaardiseer en dedupliseer om 'n enkele, omvattende aansig van jou entiteite te skep, soos kliënte, produkte, werknemers, ens. baie nuttige proses, veral vir data-gedrewe organisasies.  

Voorbeeld: Voeg saam vee kliëntrekords saam 

Kom ons kyk na 'n maatskappy se kliëntedatastel. Kliëntinligting word op verskeie plekke vasgelê, insluitend webvorms op bestemmingsbladsye, bemarkingsoutomatiseringnutsmiddels, betaalkanale, aktiwiteitsopsporingsnutsgoed, ensovoorts. As jy loodtoeskrywing wil uitvoer om die presiese pad te verstaan ​​wat tot loodomskakeling gelei het, sou jy al hierdie besonderhede op een plek nodig hê. Om groot kliëntedatastelle saam te voeg en te suiwer om 'n 360-oorsig van jou kliëntebasis te kry, kan groot deure vir jou besigheid oopmaak, soos om afleidings te maak oor klantgedrag, mededingende prysstrategieë, markontleding en nog baie meer. 

Hoe om groot databasisse skoon te maak? 

Die samesmeltingssuiweringsproses kan 'n bietjie kompleks wees, aangesien jy nie inligting wil verloor of met verkeerde inligting in jou resulterende datastel wil eindig nie. Om hierdie rede voer ons 'n paar prosesse uit voor die werklike samesmeltingssuiweringsproses. Kom ons kyk na al die stappe wat tydens hierdie proses betrokke is. 

  1. Koppel alle databasisse aan 'n sentrale bron – Die eerste stap in hierdie proses is om die databasisse aan 'n sentrale bron te koppel. Dit word gedoen om data op een plek bymekaar te bring sodat die samesmeltingsproses beter beplan kan word deur alle betrokke bronne en data in ag te neem. Dit kan vereis dat jy data van 'n aantal plekke af trek, soos plaaslike lêers, databasisse, wolkberging of ander derdeparty-toepassings. 

  1. Profilering van data om strukturele besonderhede te ontbloot - Data profilering beteken om samevoegings- en statistiese analise op u ingevoerde data te laat loop om die strukturele besonderhede daarvan te ontbloot en potensiële skoonmaak- en transformasiegeleenthede te identifiseer. Byvoorbeeld, 'n dataprofiel sal vir jou 'n lys wys van alle eienskappe wat in elke databasis teenwoordig is, sowel as hul vultempo, datatipe, maksimum karakterlengte, algemene patroon, formaat en ander sulke besonderhede. Met hierdie inligting kan jy die verskille wat in die gekoppelde datastelle voorkom, verstaan ​​en wat jy moet oorweeg en regmaak voordat data saamgevoeg word. 

  1. Uitskakeling van data heterogeniteit – struktureel en leksikaal Dataheterogeniteit verwys na die strukturele en leksikale verskille wat tussen twee of meer datastelle voorkom. 'n Voorbeeld van strukturele heterogeniteit is wanneer een datastel drie kolomme vir 'n naam (eerste, Midde-, en Van), terwyl die ander net een bevat (Volle naam). Inteendeel, leksikale heterogeniteit het te make met die inhoud wat in 'n kolom teenwoordig is, byvoorbeeld die Volle naam kolom in een databasis stoor die naam as Jane Doe, terwyl die ander datastel dit stoor as Doe, Jane

  1. Skoonmaak, ontleed en filter data – Sodra jy die dataprofielverslae het en bewus is van die verskille wat tussen jou datastelle bestaan, kan jy nou begin om dinge reg te stel wat probleme kan veroorsaak tydens die saamsmelt-suiweringsproses. Dit kan insluit: 
    • Vul leë waardes in, 
    • Die transformasie van datatipes van sekere eienskappe, 
    • Uitskakeling of vervanging van verkeerde waardes, 
    • Deur 'n kenmerk te ontleed om kleiner subkomponente te identifiseer, of twee of meer eienskappe saam te voeg om een ​​kolom te vorm, 
    • Filterkenmerke gebaseer op die vereistes van die resulterende datastel, ensovoorts. 

  1. Pas data om entiteite te ontbloot en te dedupliseer – Dit is waarskynlik die hoofdeel van jou data-samesmeltings-suiweringsproses: pas rekords om uit te vind watter rekords aan dieselfde entiteit behoort en watter is 'n volledige duplikaat van 'n bestaande rekord. Rekords bevat gewoonlik unieke identifiseerbare eienskappe, soos SSN vir kliënte. Maar in sommige gevalle kan hierdie eienskappe ontbreek. Voordat jy data effektief kan saamsmelt om 'n enkele aansig van jou entiteite te kry, moet jy datapassing uitvoer om duplikaatrekords of die wat aan 'n entiteit behoort te vind. In die geval van ontbrekende identifiseerders, kan jy 'n fuzzy bypassende algoritme uitvoer wat 'n kombinasie van eienskappe uit beide rekords kies, en die waarskynlikheid bereken dat hulle aan dieselfde entiteit behoort. 

  1. Ontwerp saamsmelt-suiweringsreëls – Wanneer jy die ooreenstemmende rekords geïdentifiseer het, kan dit moeilik wees om die meesterrekord te kies en ander as duplikaat te benoem. Hiervoor kan jy 'n stel datasamevoegings-suiweringsreëls ontwerp wat rekords volgens die gedefinieerde kriteria vergelyk en voorwaardelik meesterrekord kies, dedupliseer, of in sommige gevalle data in rekords oorskryf. Byvoorbeeld, jy wil dalk die volgende outomatiseer: 
    • Behou die rekord wat die langste het adres,  
    • Vee duplikaatrekords uit wat van 'n spesifieke databron kom, en 
    • Oorskryf die Telefoon nommer van 'n spesifieke bron na die meesterrekord. 

  1. Voeg data saam en suiwer om die goue rekord te kry – Dit is die laaste stap van die proses waar die uitvoering van die samesmeltingssuiweringsproses plaasvind. Al die vorige stappe is geneem om suksesvolle prosesimplementering en betroubare resultaatproduksie te verseker. As jy gevorderde gebruik suiweringsagteware saam te voeg, kan jy die vorige prosesse sowel as die samesmeltingsproses binne dieselfde instrument binne 'n kwessie van minute uitvoer. 

En daar het jy dit – die samesmelting van groot databasisse om 'n enkele aansig van jou entiteite te kry. Die proses kan eenvoudig wees, maar 'n aantal uitdagings word tydens die uitvoering daarvan ondervind, soos om integrasie-, heterogeniteit- en skaalbaarheidskwessies te oorkom, asook die hantering van onrealistiese verwagtinge van ander betrokke partye. Die gebruik van 'n sagteware-instrument wat outomatisering en herhaalbaarheid van sekere prosesse makliker maak, kan beslis jou spanne help om groot databasisse vinnig, effektief en akkuraat saam te smelt. 

Probeer Data Ladder Merge Purge Today

Wat dink jy?

Hierdie webwerf gebruik Akismet om spam te verminder. Leer hoe jou opmerking verwerk is.