Pse pastrimi i të dhënave është kritik dhe si mund të zbatoni proceset dhe zgjidhjet e pastërtisë së të dhënave

Pastrimi i të dhënave: Si të pastroni të dhënat tuaja

Cilësia e dobët e të dhënave është një shqetësim në rritje për shumë drejtues biznesi pasi ata nuk arrijnë të përmbushin qëllimet e tyre të synuara. Ekipi i analistëve të të dhënave - që supozohet të prodhojë njohuri të besueshme të të dhënave - shpenzon 80% të kohës së tyre duke pastruar dhe përgatitur të dhënat, dhe vetëm 20% të rasteve lihet të bëjë analizën aktuale. Kjo ka një ndikim të madh në produktivitetin e ekipit pasi ata duhet të vërtetojnë manualisht cilësinë e të dhënave të grupeve të shumta të të dhënave.

84% e CEO-ve janë të shqetësuar për cilësinë e të dhënave mbi të cilat bazojnë vendimet e tyre.

Global CEO Outlook, Forbes Insight dhe KPMG

Pasi përballen me probleme të tilla, organizatat kërkojnë një mënyrë të automatizuar, më të thjeshtë dhe më të saktë për pastrimin dhe standardizimin e të dhënave. Në këtë blog, ne do të shikojmë disa nga aktivitetet bazë të përfshira në pastrimin e të dhënave dhe si mund t'i zbatoni ato.

Çfarë është pastrimi i të dhënave?

Pastrimi i të dhënave është një term i gjerë që i referohet procesit të bërjes së të dhënave të përdorshme për çdo qëllim të synuar. Është një proces i fiksimit të cilësisë së të dhënave që eliminon informacionin e pasaktë dhe të pavlefshëm nga grupet e të dhënave dhe vlerat e standardizuara për të arritur një pamje të qëndrueshme në të gjitha burimet e ndryshme. Procesi zakonisht përfshin aktivitetet e mëposhtme:

  1. Hiqeni dhe zëvendësoni – Fushat në një grup të dhënash shpesh përmbajnë karaktere kryesore ose gjurmuese ose shenja pikësimi që nuk janë të dobishme dhe duhet të zëvendësohen ose hiqen për analizë më të mirë (të tilla si hapësira, zero, vija të pjerrëta, etj.). 
  2. Analizoni dhe bashkoni – Ndonjëherë fushat përmbajnë elementë të të dhënave të grumbulluara, për shembull, Adresa fusha përmban Numri i RrugësEmer rrugeqytetshtet, etj. Në raste të tilla, fushat e grumbulluara duhet të analizohen në kolona të veçanta, ndërsa disa kolona duhet të bashkohen së bashku për të marrë një pamje më të mirë të të dhënave - ose diçka që funksionon për rastin tuaj të përdorimit.
  3. Transformoni llojet e të dhënave – Kjo përfshin ndryshimin e llojit të të dhënave të një fushe, siç është një transformim Numri i telefonit fushë që ishte më parë Varg në Numër. Kjo siguron që të gjitha vlerat në fushë të jenë të sakta dhe të vlefshme. 
  4. Vërtetoni modelet – Disa fusha supozohet të ndjekin një model ose format të vlefshëm. Për këtë, procesi i pastrimit të të dhënave njeh modelet aktuale dhe i transformon ato për të siguruar saktësinë. Për shembull, Telefoni i SHBA Numër duke ndjekur modelin: AAA-BBB-CCCC
  5. Hiq zhurmën – Fushat e të dhënave shpesh përmbajnë fjalë që nuk shtojnë shumë vlerë dhe për rrjedhojë, paraqesin zhurmë. Për shembull, merrni parasysh këto emra kompanish 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Të gjithë emrat e kompanive janë të njëjtë, por proceset tuaja të analizës mund t'i konsiderojnë ato si unike, dhe heqja e fjalëve si Inc., LLC dhe Incorporated mund të përmirësojë saktësinë e analizës suaj.
  6. Përputhni të dhënat për të zbuluar dublikatat – Grupet e të dhënave zakonisht përmbajnë të dhëna të shumta për të njëjtin entitet. Ndryshime të vogla në emrat e klientëve mund ta bëjnë ekipin tuaj të bëjë hyrje të shumta në bazën e të dhënave të klientëve tuaj. Një grup të dhënash të pastër dhe të standardizuar duhet të përmbajë regjistrime unike - një rekord për entitet. 

Të dhënat e strukturuara kundrejt të dhënave të pastrukturuara

Një aspekt modern i të dhënave dixhitale është se ato nuk janë konsistente në përshtatjen në një fushë numerike ose vlerë tekstuale. Të dhënat e strukturuara janë ato me të cilat kompanitë zakonisht punojnë – sasior të dhënat e ruajtura në formate specifike si tabela ose tabela për të punuar më lehtë. Megjithatë, bizneset po punojnë me të dhëna të pastrukturuara gjithnjë e më shumë… kjo është cilësor të dhënave.

Një shembull i të dhënave të pastrukturuara është gjuha natyrore nga burime teksti, audio dhe video. Një e zakonshme në marketing është nxjerrja e ndjenjës së markës nga rishikimet në internet. Opsioni yll është i strukturuar (p.sh. rezultati nga 1 deri në 5 yje), por komenti është i pastrukturuar dhe të dhënat cilësore duhet të përpunohen përmes përpunimit të gjuhës natyrore (NLP) algoritme për të formuar një vlerë sasiore të sentimentit.

Si të sigurojmë të dhëna të pastra?

Mjeti më efektiv për të siguruar të dhëna të pastra është të auditoni çdo pikë hyrjeje në platformat tuaja dhe t'i përditësoni ato në mënyrë programore për t'u siguruar që të dhënat janë futur siç duhet. Kjo mund të realizohet në disa mënyra:

  • Kërkon fusha – sigurimi i një formulari ose integrimi duhet të kalojë fusha specifike.
  • Përdorimi i llojeve të të dhënave në terren – sigurimi i listave të kufizuara për përzgjedhje, shprehje të rregullta për të formatuar të dhënat dhe ruajtja e të dhënave në llojet e duhura të të dhënave për të kufizuar të dhënat në formatin dhe llojin e duhur të ruajtur.
  • Integrimi i shërbimit të palëve të treta – integrimi i mjeteve të palëve të treta për të siguruar që të dhënat të ruhen siç duhet, si një fushë adrese që vërteton adresën, mund të sigurojë të dhëna të qëndrueshme dhe cilësore.
  • Sanksionim – nëse klientët tuaj të verifikojnë numrin e tyre të telefonit ose adresën e emailit, mund të sigurohet që të dhënat e sakta të ruhen.

Një pikë hyrëse nuk duhet të jetë thjesht një formë, ajo duhet të jetë lidhësi midis çdo sistemi që kalon të dhëna nga një sistem në tjetrin. Kompanitë shpesh përdorin platforma për nxjerrjen, transformimin dhe ngarkimin e të dhënave (ETL) midis sistemeve për të siguruar ruajtjen e të dhënave të pastra. Kompanitë inkurajohen të performojnë zbulimi i të dhënave auditimet për të dokumentuar të gjitha pikat e hyrjes, përpunimit dhe shfrytëzimit të të dhënave brenda kontrollit të tyre. Kjo është thelbësore për të siguruar përputhjen me standardet e sigurisë dhe rregulloret e privatësisë gjithashtu.

Si të pastroni të dhënat tuaja?

Ndërkohë që do të ishte optimale të kesh të dhëna të pastra, shpesh ekzistojnë sisteme të vjetra dhe disiplinë e dobët për importimin dhe kapjen e të dhënave. Kjo e bën pastrimin e të dhënave pjesë të shumicës së aktiviteteve të ekipeve të marketingut. Ne shikuam proceset që përfshijnë proceset e pastrimit të të dhënave. Këtu janë mënyrat opsionale që organizata juaj mund të zbatojë pastrimin e të dhënave:

Opsioni 1: Përdorimi i një qasjeje të bazuar në kod

Piton  R janë dy gjuhë programimi që përdoren zakonisht për kodimin e zgjidhjeve për të manipuluar të dhënat. Shkrimi i skripteve për të pastruar të dhënat mund të duket i dobishëm pasi mund t'i akordoni algoritmet sipas natyrës së të dhënave tuaja, megjithatë, mund të jetë e vështirë të ruani këto skripta me kalimin e kohës. Për më tepër, sfida më e madhe me këtë qasje është kodimi i një zgjidhjeje të përgjithësuar që funksionon mirë me grupe të dhënash të ndryshme, në vend të skenarëve specifikë të kodimit të fortë. 

Opsioni 2: Përdorimi i Mjeteve të Integrimit të Platformës

Shumë platforma ofrojnë programatike ose pa kod lidhje për të lëvizur të dhënat ndërmjet sistemeve në formatin e duhur. Platformat e integruara të automatizimit po fitojnë popullaritet në mënyrë që platformat të integrohen më lehtë midis grupeve të mjeteve të kompanisë së tyre. Këto mjete shpesh përfshijnë procese të aktivizuara ose të planifikuara që mund të ekzekutohen gjatë importimit, kërkimit ose shkrimit të të dhënave nga një sistem në tjetrin. Disa platforma, si p.sh Automatizimi i Procesit Robotik (RPA) platformat, madje mund të futin të dhëna në ekrane kur integrimet e të dhënave nuk janë të disponueshme.

Opsioni 3: Përdorimi i inteligjencës artificiale

Të dhënat e botës reale janë shumë të ndryshme dhe zbatimi i kufizimeve të drejtpërdrejta në fusha mund të japë rezultate të pasakta. Këtu është inteligjenca artificiale (AI) mund të jetë shumë e dobishme. Modelet e trajnimit mbi të dhënat e sakta, të vlefshme dhe të sakta dhe më pas përdorimi i modeleve të trajnuara në të dhënat hyrëse mund të ndihmojë në identifikimin e anomalive, identifikimin e mundësive të pastrimit, etj.

Disa nga proceset që mund të përmirësohen me AI gjatë pastrimit të të dhënave janë përmendur më poshtë:

  • Zbulimi i anomalive në një kolonë.
  • Identifikimi i varësive të pasakta relacionale.
  • Gjetja e të dhënave të dyfishta përmes grupimit.
  • Përzgjedhja e të dhënave kryesore bazuar në gjasat e llogaritura.

Opsioni 4: Përdorimi i Veglave të Cilësisë së të Dhënave të Vetë-Shërbimit

Disa shitës ofrojnë funksione të ndryshme të cilësisë së të dhënave të paketuara si mjete, si p.sh softuer për pastrimin e të dhënave. Ata përdorin algoritme lider në industri, si dhe të pronarit për profilizimin, pastrimin, standardizimin, përputhjen dhe bashkimin e të dhënave nëpër burime të ndryshme. Mjete të tilla mund të veprojnë si plug-and-play dhe kërkojnë kohën më të vogël të hyrjes në krahasim me qasjet e tjera. 

Shkalla e të Dhënave

Rezultatet e një procesi të analizës së të dhënave janë po aq të mira sa cilësia e të dhënave hyrëse. Për këtë arsye, të kuptuarit e sfidave të cilësisë së të dhënave dhe zbatimi i një zgjidhjeje nga fundi në fund për korrigjimin e këtyre gabimeve mund të ndihmojë për t'i mbajtur të dhënat tuaja të pastra, të standardizuara dhe të përdorshme për çdo qëllim të synuar. 

Data Ladder ofron një paketë veglash të pasur me veçori që ju ndihmon të eliminoni vlerat jokonsistente dhe të pavlefshme, të krijoni dhe vërtetoni modele dhe të arrini një pamje të standardizuar në të gjitha burimet e të dhënave, duke siguruar cilësi, saktësi dhe përdorshmëri të lartë të të dhënave.

Data Ladder - Softuer për pastrimin e të dhënave

Vizitoni shkallën e të dhënave për më shumë informacion