Dlaczego czyszczenie danych ma kluczowe znaczenie i jak można wdrożyć procesy i rozwiązania dotyczące czystości danych

Czyszczenie danych: jak wyczyścić swoje dane

Niska jakość danych jest coraz większym problemem dla wielu liderów biznesu, ponieważ nie osiągają założonych celów. Zespół analityków danych – który ma dostarczać rzetelny wgląd w dane – spędza 80% swojego czasu na czyszczeniu i przygotowaniu danych oraz tylko 20% czasu pozostaje do przeprowadzenia właściwej analizy. Ma to ogromny wpływ na produktywność zespołu, ponieważ muszą oni ręcznie sprawdzać jakość danych wielu zestawów danych.

84% prezesów jest zaniepokojonych jakością danych, na których opierają swoje decyzje.

Globalne prognozy CEO, Forbes Insight i KPMG

W obliczu takich problemów organizacje szukają zautomatyzowanego, prostszego i dokładniejszego sposobu czyszczenia i standaryzacji danych. W tym blogu przyjrzymy się niektórym podstawowym czynnościom związanym z czyszczeniem danych i sposobom ich realizacji.

Co to jest oczyszczanie danych?

Oczyszczanie danych to szerokie pojęcie, które odnosi się do procesu udostępniania danych w dowolnym celu. Jest to proces poprawiania jakości danych, który eliminuje nieprawidłowe i nieważne informacje ze zbiorów danych i standardowych wartości, aby uzyskać spójny obraz we wszystkich różnych źródłach. Proces zazwyczaj obejmuje następujące czynności:

  1. Usuń i zastąp – Pola w zestawie danych często zawierają znaki wiodące lub śledzenia lub znaki interpunkcyjne, które są bezużyteczne i muszą zostać zastąpione lub usunięte w celu lepszej analizy (takie jak spacje, zera, ukośniki itp.). 
  2. Parsuj i łącz – Czasami pola zawierają zagregowane elementy danych, na przykład Adres pole zawiera Numer ulicyNazwa ulicyCityStan, itp. W takich przypadkach pola zagregowane muszą zostać przeanalizowane w oddzielne kolumny, podczas gdy niektóre kolumny muszą zostać połączone, aby uzyskać lepszy widok danych – lub coś, co działa w Twoim przypadku użycia.
  3. Przekształć typy danych – Wiąże się to ze zmianą typu danych pola, np. przekształcenie Numer telefonu pole, które było wcześniej sznur do Numer. Dzięki temu wszystkie wartości w polu są dokładne i prawidłowe. 
  4. Sprawdź poprawność wzorców – Niektóre pola powinny być zgodne z poprawnym wzorcem lub formatem. W tym celu proces czyszczenia danych rozpoznaje aktualne wzorce i przekształca je w celu zapewnienia dokładności. Na przykład Telefon w USA Numer według wzoru: AAA-BBB-CCCC
  5. Usuń hałas – Pola danych często zawierają słowa, które nie dodają zbytniej wartości, a co za tym idzie, wprowadzają szum. Rozważmy na przykład nazwy firm „XYZ Inc.”, „XYZ Incorporated”, „XYZ LLC”. Wszystkie nazwy firm są takie same, ale procesy analizy mogą uznać je za unikalne, a usunięcie słów takich jak Inc., LLC i Incorporated może poprawić dokładność analizy.
  6. Dopasuj dane, aby wykryć duplikaty – Zbiory danych zwykle zawierają wiele rekordów dla tej samej jednostki. Niewielkie różnice w nazwach klientów mogą spowodować, że Twój zespół dokona wielu wpisów w Twojej bazie danych klientów. Czysty i ustandaryzowany zbiór danych powinien zawierać unikalne rekordy – jeden rekord na jednostkę. 

Dane strukturalne i nieustrukturyzowane

Jednym z nowoczesnych aspektów danych cyfrowych jest to, że nie są spójne w dopasowaniu do pola numerycznego lub wartości tekstowej. Ustrukturyzowane dane są tym, z czym zwykle pracują firmy – ilościowy dane przechowywane w określonych formatach, takich jak arkusze kalkulacyjne lub tabele, ułatwiają pracę. Jednak firmy coraz częściej pracują z nieustrukturyzowanymi danymi… to jest jakościowy danych.

Przykładem danych nieustrukturyzowanych jest język naturalny ze źródeł tekstowych, audio i wideo. Jednym z powszechnych sposobów marketingu jest zbieranie opinii o marce z recenzji online. Opcja gwiazdki jest ustrukturyzowana (np. wynik od 1 do 5 gwiazdek), ale komentarz nie ma struktury, a dane jakościowe muszą być przetwarzane w języku naturalnym (NLP) algorytmy tworzące ilościową wartość sentymentu.

Jak zapewnić czyste dane?

Najskuteczniejszym sposobem zapewnienia czystych danych jest audyt każdego punktu wejścia na Twoje platformy i programowa aktualizacja ich, aby zapewnić prawidłowe wprowadzanie danych. Można to osiągnąć na kilka sposobów:

  • Wymagane pola – zapewnienie, że formularz lub integracja musi przechodzić przez określone pola.
  • Wykorzystanie typów danych pól – udostępnianie ograniczonych list do wyboru, wyrażeń regularnych do formatowania danych i przechowywanie danych w odpowiednich typach danych, aby ograniczyć dane do właściwego formatu i przechowywanego typu.
  • Integracja usług stron trzecich – integracja narzędzi innych firm w celu zapewnienia prawidłowego przechowywania danych, takich jak pole adresu, które weryfikuje adres, może zapewnić spójne dane wysokiej jakości.
  • Walidacja – posiadanie przez klientów potwierdzenia ich numeru telefonu lub adresu e-mail może zapewnić przechowywanie dokładnych danych.

Punkt wejścia nie musi być tylko formularzem, powinien być łącznikiem pomiędzy każdym systemem, który przekazuje dane z jednego systemu do drugiego. Firmy często wykorzystują platformy do wyodrębniania, przekształcania i ładowania danych (ETL) między systemami, aby zapewnić przechowywanie czystych danych. Zachęcamy firmy do wykonywania odkrywanie danych audyty w celu udokumentowania wszystkich punktów wejścia, przetwarzania i wykorzystania danych pozostających pod ich kontrolą. Ma to kluczowe znaczenie dla zapewnienia zgodności z normami bezpieczeństwa i przepisami dotyczącymi prywatności.

Jak wyczyścić swoje dane?

Chociaż posiadanie czystych danych byłoby optymalne, często istnieją starsze systemy i luźna dyscyplina w zakresie importowania i przechwytywania danych. To sprawia, że ​​czyszczenie danych jest częścią działań większości zespołów marketingowych. Przyjrzeliśmy się procesom, które obejmują procesy czyszczenia danych. Oto opcjonalne sposoby, w jakie Twoja organizacja może wdrożyć czyszczenie danych:

Opcja 1: Korzystanie z podejścia opartego na kodzie

PythonR to dwa powszechnie używane języki programowania do kodowania rozwiązań do manipulowania danymi. Pisanie skryptów do czyszczenia danych może wydawać się korzystne, ponieważ można dostosować algorytmy do charakteru danych, jednak utrzymanie tych skryptów może być trudne w czasie. Co więcej, największym wyzwaniem związanym z tym podejściem jest zakodowanie uogólnionego rozwiązania, które działa dobrze z różnymi zestawami danych, a nie zakodowanie konkretnych scenariuszy. 

Opcja 2: Korzystanie z narzędzi integracji platformy

Wiele platform oferuje programowe lub bezkodowe złącza do przenoszenia danych między systemami w odpowiednim formacie. Wbudowane platformy automatyzacji zyskują na popularności, dzięki czemu platformy mogą łatwiej integrować się z zestawami narzędzi firmy. Narzędzia te często zawierają wyzwalane lub zaplanowane procesy, które można uruchamiać podczas importowania, wysyłania zapytań lub zapisywania danych z jednego systemu do drugiego. Niektóre platformy, takie jak Automatyzacja procesów robotycznych (RPA), mogą nawet wprowadzać dane na ekranach, gdy integracja danych nie jest dostępna.

Opcja 3: Korzystanie ze sztucznej inteligencji

Zbiory danych w świecie rzeczywistym są bardzo zróżnicowane, a wdrażanie bezpośrednich ograniczeń w polach może dawać niedokładne wyniki. To tutaj sztuczna inteligencja (AI) może być bardzo pomocne. Uczenie modeli na poprawnych, prawidłowych i dokładnych danych, a następnie używanie wytrenowanych modeli na przychodzących rekordach może pomóc w oznaczeniu anomalii, zidentyfikowaniu możliwości oczyszczenia itp.

Poniżej wymieniono niektóre z procesów, które można usprawnić za pomocą sztucznej inteligencji podczas czyszczenia danych:

  • Wykrywanie anomalii w kolumnie.
  • Identyfikowanie błędnych zależności relacyjnych.
  • Znajdowanie zduplikowanych rekordów poprzez klastrowanie.
  • Wybór rekordów głównych na podstawie obliczonego prawdopodobieństwa.

Opcja 4: Korzystanie z samoobsługowych narzędzi jakości danych

Niektórzy dostawcy oferują różne funkcje jakości danych w postaci narzędzi, takie jak oprogramowanie do czyszczenia danych. Korzystają z wiodących w branży, a także zastrzeżonych algorytmów do profilowania, czyszczenia, standaryzacji, dopasowywania i łączenia danych z różnych źródeł. Takie narzędzia mogą działać jako plug-and-play i wymagają najmniejszego czasu na wdrożenie w porównaniu z innymi podejściami. 

Drabina danych

Wyniki procesu analizy danych są tak dobre, jak jakość danych wejściowych. Z tego powodu zrozumienie wyzwań związanych z jakością danych i wdrożenie kompleksowego rozwiązania do naprawienia tych błędów może pomóc w utrzymaniu czystości, standaryzacji i użyteczności danych w dowolnym celu. 

Data Ladder oferuje bogaty w funkcje zestaw narzędzi, który pomaga eliminować niespójne i nieprawidłowe wartości, tworzyć i weryfikować wzorce oraz uzyskiwać ustandaryzowany widok we wszystkich źródłach danych, zapewniając wysoką jakość danych, dokładność i użyteczność.

Drabina danych — oprogramowanie do czyszczenia danych

Odwiedź Drabinę danych, aby uzyskać więcej informacji