Як аб'яднаць ачысціць вялікія базы даных

Што такое ачыстка зліцця і як яе выканаць

Сярэдняе прадпрыемства выкарыстоўвае 464 карыстацкіх прыкладанняў алічбаваць свае бізнес-працэсы. Але калі справа даходзіць да стварэння карыснай інфармацыі, даныя, якія знаходзяцца ў розных крыніцах, павінны быць аб'яднаны і аб'яднаны. У залежнасці ад колькасці задзейнічаных крыніц і структуры дадзеных, якія захоўваюцца ў гэтых базах дадзеных, гэта можа быць даволі складанай задачай. Па гэтай прычыне вельмі важна, каб кампаніі разумелі праблемы і працэс аб'яднання вялікіх баз даных.  

У гэтым артыкуле мы абмяркуем, што такое працэс ачысткі зліццём, і паглядзім, як можна аб'яднаць ачыстку вялікіх баз дадзеных. Давайце пачнем. 

Што такое ачыстка зліцця?

Ачыстка аб'яднання - гэта сістэматычны працэс, які правярае ўсе запісы, якія знаходзяцца ў розных крыніцах, і рэалізуе некалькі алгарытмаў, якія ачышчаюць, стандартызуюць і дэдуплікуюць даныя, каб стварыць адзінае поўнае ўяўленне аб вашых аб'ектах, такіх як кліенты, прадукты, супрацоўнікі і г. д. Гэта вельмі карысны працэс, асабліва для арганізацый, якія кіруюцца дадзенымі.  

Прыклад: аб'яднаць ачышчальныя запісы кліентаў 

Давайце разгледзім набор дадзеных кліентаў кампаніі. Інфармацыя аб кліентах захоўваецца ў розных месцах, уключаючы вэб-формы на мэтавых старонках, інструменты аўтаматызацыі маркетынгу, плацежныя каналы, інструменты адсочвання актыўнасці і гэтак далей. Калі вы хочаце выканаць атрыбуцыю патэнцыйных кліентаў, каб зразумець дакладны шлях, які прывёў да пераўтварэння патэнцыйных кліентаў, вам спатрэбяцца ўсе гэтыя дэталі ў адным месцы. Аб'яднанне і ачыстка вялікіх набораў кліенцкіх даных для панагляду вашай кліенцкай базы можа адкрыць вялікія магчымасці для вашага бізнесу, напрыклад, зрабіць высновы аб паводзінах кліентаў, канкурэнтаздольных цэнавых стратэгіях, аналізе рынку і многае іншае. 

Як аб'яднаць ачысціць вялікія базы даных? 

Працэс ачысткі аб'яднання можа быць трохі складаным, бо вы не жадаеце страціць інфармацыю або атрымаць няправільную інфармацыю ў выніковым наборы даных. Па гэтай прычыне мы выконваем некаторыя працэсы перад фактычным працэсам ачысткі аб'яднання. Давайце паглядзім на ўсе этапы гэтага працэсу. 

  1. Падключэнне ўсіх баз даных да цэнтральнай крыніцы – Першы крок у гэтым працэсе – падключыць базы даных да цэнтральнай крыніцы. Гэта робіцца для таго, каб аб'яднаць даныя ў адным месцы, каб можна было лепш спланаваць працэс аб'яднання з улікам усіх задзейнічаных крыніц і даных. Гэта можа запатрабаваць ад вас атрымаць даныя з розных месцаў, такіх як лакальныя файлы, базы дадзеных, воблачнае сховішча або іншыя прыкладанні іншых вытворцаў. 

  1. Дадзеныя прафілявання для выяўлення структурных дэталяў - Прафіляванне дадзеных азначае правядзенне агрэгацыйнага і статыстычнага аналізу вашых імпартаваных даных, каб выявіць іх структурныя дэталі і вызначыць магчымыя магчымасці ачысткі і трансфармацыі. Напрыклад, профіль даных пакажа вам спіс усіх атрыбутаў, прысутных у кожнай базе дадзеных, а таксама іх хуткасць запаўнення, тып даных, максімальную даўжыню сімвалаў, агульны шаблон, фармат і іншыя падобныя дэталі. З дапамогай гэтай інфармацыі вы можаце зразумець адрозненні, якія прысутнічаюць у падлучаных наборах даных, а таксама тое, што вам трэба ўлічыць і выправіць перад аб'яднаннем даных. 

  1. Ліквідацыя неаднароднасці дадзеных – структурнай і лексічнай Гетэрагеннасць даных адносіцца да структурных і лексічных адрозненняў паміж двума ці больш наборамі даных. Прыкладам структурнай неаднароднасці з'яўляецца тое, што адзін набор даных змяшчае тры слупкі для імя (па-першае, Сярэдні, і Прозвішча), а другі змяшчае толькі адзін (Поўнае імя). Наадварот, лексічная неаднароднасць звязана са змесцівам у слупку, напрыклад, Поўнае імя слупок у адной базе дадзеных захоўвае імя як Джэйн Доу, а іншы набор даных захоўвае яго як Лань, Джэйн

  1. Ачыстка, разбор і фільтраванне даных – Пасля таго, як вы атрымаеце справаздачы аб профілі даных і даведаецеся аб адрозненнях паміж вашымі наборамі даных, вы можаце пачаць выпраўляць рэчы, якія могуць выклікаць праблемы падчас працэсу ачысткі аб'яднання. Гэта можа ўключаць: 
    • Запаўненне пустых значэнняў, 
    • Пераўтварэнне тыпаў дадзеных пэўных атрыбутаў, 
    • Выдаленне або замена няправільных значэнняў, 
    • Разбор атрыбута для ідэнтыфікацыі меншых падкампанентаў або аб'яднанне двух або больш атрыбутаў разам у адзін слупок, 
    • Атрыбуты фільтрацыі на аснове патрабаванняў выніковага набору даных і гэтак далей. 

  1. Супастаўленне даных для выяўлення аб'ектаў і дэдуплікацыі – Верагодна, гэта асноўная частка працэсу ачысткі аб'яднання даных: супастаўленне запісаў, каб даведацца, якія запісы належаць аднаму аб'екту, а якія з'яўляюцца поўным дублікатам існуючага запісу. Запісы звычайна ўтрымліваюць унікальныя ідэнтыфікацыйныя атрыбуты, такія як SSN для кліентаў. Але ў некаторых выпадках гэтыя атрыбуты могуць адсутнічаць. Перш чым вы зможаце эфектыўна аб'ядноўваць даныя для атрымання адзінага прагляду вашых аб'ектаў, вы павінны выканаць супастаўленне даных, каб знайсці дублікаты запісаў або запісаў, якія належаць аб'екту. У выпадку адсутнасці ідэнтыфікатараў вы можаце выканаць алгарытм недакладнага супастаўлення, які выбірае камбінацыю атрыбутаў з абодвух запісаў і вылічвае верагоднасць іх прыналежнасці да адной сутнасці. 

  1. Распрацоўка правілаў ачысткі аб'яднання – Калі вы вызначылі адпаведныя запісы, можа быць цяжка выбраць галоўны запіс і пазначыць іншыя як дублікаты. Для гэтага вы можаце распрацаваць набор правілаў ачысткі аб'яднання даных, якія параўноўваюць запісы ў адпаведнасці з вызначанымі крытэрыямі і ўмоўна выбіраюць галоўны запіс, дэдуплікуюць або, у некаторых выпадках, перазапісваюць даныя ў запісах. Напрыклад, вы можаце аўтаматызаваць наступнае: 
    • Захаваць рэкорд з самым доўгім адрас,  
    • Выдаліць дублікаты запісаў, якія паступаюць з пэўнай крыніцы даных, і 
    • Перазапісаць Нумар тэлефона ад пэўнай крыніцы да галоўнага запісу. 

  1. Аб'яднанне і ачыстка даных, каб атрымаць залаты запіс – Гэта апошні этап працэсу, на якім адбываецца выкананне працэсу ачысткі зліцця. Усе папярэднія крокі былі прыняты для забеспячэння паспяховай рэалізацыі працэсу і атрымання надзейнага выніку. Калі вы выкарыстоўваеце пашыраны аб'яднаць праграмнае забеспячэнне для чысткі, вы можаце выканаць папярэднія працэсы, а таксама працэс ачысткі аб'яднання ў тым жа інструменце за лічаныя хвіліны. 

І вось у вас усё - аб'яднанне вялікіх баз даных, каб атрымаць адзіны выгляд вашых аб'ектаў. Працэс можа быць простым, але падчас яго выканання ўзнікаюць шэраг праблем, такіх як пераадоленне праблем інтэграцыі, гетэрагеннасці і маштабаванасці, а таксама вырашэння нерэальных чаканняў іншых удзельнікаў. Выкарыстанне праграмнага інструмента, які палягчае аўтаматызацыю і паўтаральнасць пэўных працэсаў, безумоўна, можа дапамагчы вашым камандам хутка, эфектыўна і дакладна аб'ядноўваць вялікія базы дадзеных. 

Паспрабуйце Data Ladder Merge Purge сёння

Што вы думаеце?

Гэты сайт выкарыстоўвае Akismet для барацьбы са спамам. Даведайцеся, як дадзеныя апрацоўваюцца каментар.