Чаму ачыстка даных важная і як вы можаце ўкараніць працэсы і рашэнні для ачысткі даных

Ачыстка даных: як ачысціць даныя

Дрэнная якасць дадзеных выклікае ўсё большую заклапочанасць многіх бізнес-лідэраў, паколькі яны не дасягаюць пастаўленых мэтаў. Каманда аналітыкаў дадзеных - якая павінна вырабляць надзейную інфармацыю аб дадзеных - марнуе 80% свайго часу на ачыстку і падрыхтоўку дадзеных, а таксама толькі 20% часу застаецца зрабіць рэальны аналіз. Гэта мае вялікі ўплыў на прадукцыйнасць каманды, паколькі яны павінны ўручную правяраць якасць дадзеных некалькіх набораў даных.

84% генеральных дырэктараў занепакоеныя якасцю дадзеных, на якіх яны засноўваюць свае рашэнні.

Global CEO Outlook, Forbes Insight і KPMG

Сутыкнуўшыся з такімі праблемамі, арганізацыі шукаюць аўтаматызаваны, больш просты і дакладны спосаб ачысткі і стандартызацыі даных. У гэтым блогу мы разгледзім некаторыя асноўныя дзеянні, звязаныя з ачысткай дадзеных, і тое, як іх можна рэалізаваць.

Што такое ачыстка даных?

Ачыстка даных - гэта шырокі тэрмін, які адносіцца да працэсу прыдатнасці даных для любых мэтаў. Гэта працэс выпраўлення якасці дадзеных, які выключае няправільную і несапраўдную інфармацыю з набораў даных і стандартызаваных значэнняў для дасягнення паслядоўнага ўяўлення ва ўсіх розных крыніцах. Працэс звычайна ўключае ў сябе наступныя мерапрыемствы:

  1. Выдаліце ​​і замяніце – Полі ў наборы даных часта ўтрымліваюць лідзіруючыя або карысныя сімвалы або знакі прыпынку, якія не прыносяць ніякай карысці і павінны быць заменены або выдалены для лепшага аналізу (напрыклад, прабелы, нулі, касыя рысы і г.д.). 
  2. Разабраць і аб'яднаць – Часам палі ўтрымліваюць агрэгаваныя элементы даных, напрыклад, адрас поле змяшчае Нумар вуліцыНазва Вуліцагорадстан, і г.д. У такіх выпадках агрэгаваныя палі павінны быць разабраны на асобныя слупкі, у той час як некаторыя слупкі павінны быць аб'яднаны разам, каб атрымаць лепшае ўяўленне аб даных - або нешта, што працуе ў вашым выпадку выкарыстання.
  3. Трансфармаваць тыпы даных – Гэта ўключае змяненне тыпу даных поля, напрыклад, пераўтварэнне Нумар тэлефона поле, якое было раней Радок у Нумар. Гэта гарантуе, што ўсе значэнні ў полі дакладныя і сапраўдныя. 
  4. Праверка шаблонаў – Некаторыя палі павінны адпавядаць сапраўднаму шаблону або фармату. Для гэтага працэс ачысткі даных распазнае бягучыя шаблоны і трансфармуе іх для забеспячэння дакладнасці. Напрыклад, на Тэлефон ЗША Нумар па шаблоне: AAA-BBB-CCCC
  5. Прыбраць шум – Палі даных часта ўтрымліваюць словы, якія не дадаюць асаблівай каштоўнасці і, такім чынам, уносяць шум. Напрыклад, разгледзім гэтыя назвы кампаній «XYZ Inc.», «XYZ Incorporated», «XYZ LLC». Усе назвы кампаній аднолькавыя, але вашы працэсы аналізу могуць лічыць іх унікальнымі, і выдаленне такіх слоў, як Inc., LLC і Incorporated, можа павысіць дакладнасць вашага аналізу.
  6. Супадзенне даных для выяўлення дублікатаў – Наборы даных звычайна ўтрымліваюць некалькі запісаў для адной і той жа сутнасці. Нязначныя змены ў імёнах кліентаў могуць прымусіць вашу каманду зрабіць некалькі запісаў у вашай базе дадзеных кліентаў. Чысты і стандартызаваны набор даных павінен змяшчаць унікальныя запісы - па адным запісу на аб'ект. 

Структураваныя супраць неструктураваных даных

Адным з сучасных аспектаў лічбавых даных з'яўляецца тое, што яны не ўпісваюцца ў лікавае поле або тэкставае значэнне. Структураваныя даныя - гэта тое, з чым кампаніі звычайна працуюць - колькасны дадзеныя, якія захоўваюцца ў пэўных фарматах, такіх як электронныя табліцы або табліцы, з якімі прасцей працаваць. Аднак прадпрыемствы ўсё часцей працуюць і з неструктураванымі дадзенымі ... гэта так якасны дадзеныя.

Прыкладам неструктураваных даных з'яўляецца натуральная мова з тэкставых, аўдыя- і відэакрыніц. Адным з распаўсюджаных у маркетынгу з'яўляецца здабыванне настрояў брэнда з аглядаў у Інтэрнэце. Варыянт зоркі структураваны (напрыклад, адзнака ад 1 да 5 зорак), але каментарый неструктураваны, і якасныя даныя павінны апрацоўвацца шляхам апрацоўкі натуральнай мовы (NLP) алгарытмы фарміравання колькаснага значэння настрою.

Як забяспечыць чыстыя дадзеныя?

Найбольш эфектыўным сродкам забеспячэння чыстых даных з'яўляецца праверка кожнай кропкі ўваходу ў вашы платформы і праграмнае абнаўленне іх, каб гарантаваць, што даныя ўведзены належным чынам. Гэта можа быць зроблена некалькімі спосабамі:

  • Патрабуюць палі – забеспячэнне формы або інтэграцыі павінны праходзіць пэўныя палі.
  • Выкарыстанне тыпаў палявых даных – прадастаўленне абмежаваных спісаў для выбару, рэгулярных выразаў для фарматавання даных і захавання даных у адпаведных тыпах даных, каб абмежаваць дадзеныя належным фарматам і тыпам захоўвання.
  • Інтэграцыя старонніх сэрвісаў – інтэграцыя інструментаў іншых вытворцаў для правільнага захоўвання дадзеных, напрыклад, адраснае поле, якое пацвярджае адрас, можа забяспечыць узгодненыя і якасныя дадзеныя.
  • праверка дакладнасці – калі вашы кліенты пацвердзяць свой нумар тэлефона або адрас электроннай пошты, гэта можа гарантаваць захаванне дакладных даных.

Кропка ўваходу павінна быць не проста формай, яна павінна быць злучальнікам паміж кожнай сістэмай, якая перадае дадзеныя з адной сістэмы ў іншую. Кампаніі часта выкарыстоўваюць платформы для здабывання, трансфармацыі і загрузкі (ETL) даных паміж сістэмамі, каб гарантаваць захаванне чыстых дадзеных. Кампаніям прапануецца выступаць выяўленне дадзеных аўдыт для дакументавання ўсіх кропак ўваходу, апрацоўкі і выкарыстання дадзеных, якія знаходзяцца пад іх кантролем. Гэта таксама важна для забеспячэння адпаведнасці стандартам бяспекі і правілам прыватнасці.

Як ачысціць даныя?

У той час як чыстыя дадзеныя былі б аптымальнымі, часта існуюць старыя сістэмы і слабая дысцыпліна для імпарту і збору даных. Гэта робіць ачыстку дадзеных часткай дзейнасці большасці маркетынгавых груп. Мы разгледзелі працэсы, якія ўключаюць у працэс ачысткі дадзеных. Вось дадатковыя спосабы, як ваша арганізацыя можа ажыццявіць ачыстку дадзеных:

Варыянт 1: Выкарыстанне падыходу, заснаванага на коды

Пітон і R гэта дзве звычайна выкарыстоўваюцца мовы праграмавання для рашэнняў кадавання для маніпулявання дадзенымі. Напісанне сцэнарыяў для ачысткі дадзеных можа здацца карысным, паколькі вы можаце наладзіць алгарытмы ў адпаведнасці з характарам вашых дадзеных, тым не менш, можа быць цяжка падтрымліваць гэтыя сцэнары з цягам часу. Больш за тое, самай вялікай праблемай з гэтым падыходам з'яўляецца кодаванне абагульненага рашэння, якое добра працуе з рознымі наборамі даных, а не жорсткае кадаванне канкрэтных сцэнарыяў. 

Варыянт 2: выкарыстанне інструментаў інтэграцыі платформы

Многія платформы прапануюць праграмныя або бескодавыя Раздымы для перамяшчэння дадзеных паміж сістэмамі ў правільным фармаце. Убудаваныя платформы аўтаматызацыі набіраюць папулярнасць, каб платформы маглі лягчэй інтэгравацца паміж наборамі інструментаў іх кампаніі. Гэтыя інструменты часта ўключаюць у сябе запушчаныя або запланаваныя працэсы, якія можна запускаць пры імпартаванні, запыце або запісе даных з адной сістэмы ў іншую. Некаторыя платформы, напрыклад Аўтаматызацыя рабатызаваных працэсаў (RPA) платформы, могуць нават уводзіць даныя на экраны, калі інтэграцыя дадзеных недаступная.

Варыянт 3: выкарыстанне штучнага інтэлекту

Рэальныя наборы даных вельмі разнастайныя, і рэалізацыя прамых абмежаванняў на палях можа даць недакладныя вынікі. Вось дзе штучны інтэлект (AI) можа быць вельмі карысным. Навучанне мадэляў на правільных, сапраўдных і дакладных дадзеных, а затым выкарыстанне навучаных мадэляў на ўваходных запісах можа дапамагчы пазначыць анамаліі, вызначыць магчымасці ачышчэння і г.д.

Некаторыя з працэсаў, якія можна палепшыць з дапамогай ІІ падчас ачысткі дадзеных, згадваюцца ніжэй:

  • Выяўленне анамалій у калоне.
  • Выяўленне няправільных рэляцыйных залежнасцей.
  • Пошук дублікатаў запісаў праз кластарызацыю.
  • Выбар асноўных запісаў на аснове вылічанай верагоднасці.

Варыянт 4: Выкарыстанне інструментаў якасці дадзеных самаабслугоўвання

Некаторыя пастаўшчыкі прапануюць розныя функцыі якасці дадзеных, спакаваныя ў выглядзе інструментаў, напрыклад праграмнае забеспячэнне для ачысткі дадзеных. Яны выкарыстоўваюць вядучыя ў галіны, а таксама запатэнтаваныя алгарытмы для прафілявання, ачысткі, стандартызацыі, супастаўлення і аб'яднання даных з розных крыніц. Такія інструменты могуць дзейнічаць як падключы і гуляй і патрабуюць найменшага часу на адаптацыю ў параўнанні з іншымі падыходамі. 

Лесвіца дадзеных

Вынікі працэсу аналізу даных такія ж добрыя, як і якасць уваходных даных. Па гэтай прычыне разуменне праблем якасці дадзеных і ўкараненне комплекснага рашэння для выпраўлення гэтых памылак могуць дапамагчы захаваць вашы даныя чыстымі, стандартызаванымі і прыдатнымі для любых мэтаў. 

Data Ladder прапануе шматфункцыянальны набор інструментаў, які дапамагае ліквідаваць супярэчлівыя і несапраўдныя значэнні, ствараць і правяраць шаблоны, а таксама дасягнуць стандартызаванага выгляду ўсіх крыніц даных, забяспечваючы высокую якасць, дакладнасць і зручнасць выкарыстання дадзеных.

Data Ladder - праграмнае забеспячэнне для ачысткі дадзеных

Для атрымання дадатковай інфармацыі наведайце Data Ladder