Standardizimi i të dhënave: Përcaktoni, testoni dhe transformoni

Standardizimi i të dhënave

Ndërsa organizatat zhvendosen drejt krijimit të një kulture të dhënash në të gjithë ndërmarrjen, shumë janë ende duke luftuar për të marrë të dhënat e tyre siç duhet. Tërheqja e të dhënave nga burime të ndryshme dhe marrja e formateve dhe paraqitjeve të ndryshme të asaj që supozohet të jetë i njëjti informacion - shkakton pengesa serioze në udhëtimin tuaj të të dhënave.

Ekipet përjetojnë vonesa dhe gabime gjatë kryerjes së operacioneve të tyre rutinë ose nxjerrjes së njohurive nga grupet e të dhënave. Probleme të tilla i detyrojnë bizneset të prezantojnë një mekanizëm standardizimi të të dhënave - që siguron që të dhënat të jenë të pranishme në një pamje të qëndrueshme dhe uniforme në të gjithë organizatën. 

Le të hedhim një vështrim më të thellë në procesin e standardizimit të të dhënave: çfarë do të thotë, hapat që ai përfshin dhe si mund të arrini një pamje standarde të të dhënave në ndërmarrjen tuaj.

Çfarë është standardizimi i të dhënave?

E thënë thjesht, standardizimi i të dhënave është procesi i transformimit të vlerave të të dhënave nga një format i pasaktë në një të saktë. Për të mundësuar një pamje të standardizuar, uniforme dhe konsistente të të dhënave në të gjithë organizatën, vlerat e të dhënave duhet të jenë në përputhje me standardin e kërkuar - në kontekstin e fushave të të dhënave të cilave u përkasin.

Shembull i gabimeve të standardizimit të të dhënave

Për shembull, të dhënat e të njëjtit klient që banojnë në dy vendndodhje të ndryshme nuk duhet të përmbajnë mospërputhje në emrat dhe mbiemrat, adresën e emailit, numrin e telefonit dhe adresën e banimit:

Emër Email Adresa Numri i telefonit Data e lindjes Gjini Adresa e banimit
John Oneel john.neal@gmail.com 5164659494 14 / 2 / 1987 M 11400 W Olimpic BL # 200
Burimi 1

Emri Mbiemri Email Adresa Numri i telefonit Data e lindjes Gjini Adresa e banimit
John O'neal john.neal_gmail.com + 1 516-465-9494 2 / 14 / 1987 Mashkull 11400 W Olimpic 200
Burimi 2

Në shembullin e mësipërm, mund të shihni llojet e mëposhtme të mospërputhjeve:

  1. Strukturore: Burimi i parë mbulon emrin e klientit si një fushë të vetme, ndërsa i dyti e ruan atë si dy fusha - Emri dhe Mbiemri.
  2. model: Burimi i parë ka një model i vlefshëm i postës elektronike zbatohet në fushën e adresës së emailit, ndërsa në të dytin mungon dukshëm @ simbol. 
  3. Lloji i të dhënave: Burimi i parë lejon vetëm shifra në fushën "Numri i telefonit", ndërsa i dyti ka një fushë të tipit varg që përmban edhe simbole dhe hapësira.
  4. Format: Burimi i parë e ka datën e lindjes në formatin MM/DD/VVVV, ndërsa i dyti në formatin DD/MM/VVVV. 
  5. Vlera e domenit: Burimi i parë lejon që vlera e gjinisë të ruhet si M ose F, ndërsa burimi i dytë ruan formën e plotë - Mashkull ose Femër.

Mospërputhje të tilla të dhënash ju bëjnë të bëni gabime serioze që mund të bëjnë që biznesi juaj të humbasë shumë kohë, kosto dhe përpjekje. Për këtë arsye, zbatimi i një mekanizmi nga fundi në fund për standardizimi i të dhënave është thelbësore për të ruajtur higjienën e të dhënave tuaja.

Si të standardizohen të dhënat?

Standardizimi i të dhënave është një proces i thjeshtë me katër hapa. Por në varësi të natyrës së mospërputhjeve të pranishme në të dhënat tuaja dhe asaj që po përpiqeni të arrini, metodat dhe teknikat e përdorura për standardizim mund të ndryshojnë. Këtu, ne paraqesim një rregull të përgjithshëm të përgjithshëm që çdo organizatë mund të përdorë për të kapërcyer gabimet e standardizimit. 

  1. Përcaktoni se cili është standardi

Për të arritur një gjendje, së pari duhet të përcaktoni se çfarë është në të vërtetë shteti. Në hapin e parë të çdo procesi të standardizimit të të dhënave është identifikimi i asaj që nevojitet për t'u arritur. Mënyra më e mirë për të ditur se çfarë ju nevojitet është të kuptoni kërkesat e biznesit. Ju duhet të skanoni proceset e biznesit tuaj për të parë se cilat të dhëna kërkohen dhe në cilin format. Kjo do t'ju ndihmojë të vendosni një bazë për kërkesat tuaja të të dhënave.

Një përkufizim standard i të dhënave ndihmon në identifikimin:

  • Asetet e të dhënave thelbësore për procesin e biznesit tuaj, 
  • Fushat e nevojshme të të dhënave të atyre aseteve,
  • Lloji, formati dhe modeli i të dhënave, vlerat e tyre duhet të jenë në përputhje me,
  • Gama e vlerave të pranueshme për këto fusha, e kështu me radhë.

  1. Testoni grupet e të dhënave kundrejt standardit të përcaktuar

Pasi të keni një përkufizim standard, hapi tjetër është të testoni se sa mirë funksionojnë grupet e të dhënave tuaja ndaj tyre. Një mënyrë për ta vlerësuar këtë është përdorimi profilizimi i të dhënave mjete që gjenerojnë raporte gjithëpërfshirëse dhe gjejnë informacione si përqindja e vlerave në përputhje me kërkesat e fushës së të dhënave, si p.sh.

  • A ndjekin vlerat llojin dhe formatin e kërkuar të të dhënave?
  • A janë vlerat jashtë kufijve të pranueshëm?
  • A përdorin vlerat forma të shkurtuara, të tilla si shkurtesat dhe pseudonimet?
  • Janë adresat e standardizuara sipas nevojës – si p.sh Standardizimi i USPS për adresat në SHBA?

  1. Transformoni vlerat jokonformuese

Tani më në fund është koha për të transformuar vlerat që nuk përputhen me standardin e përcaktuar. Le të hedhim një vështrim në teknikat e zakonshme të transformimit të të dhënave të përdorura.

  • Analiza e të dhënave – Disa fusha të të dhënave duhet së pari të analizohen për të marrë komponentët e nevojshëm të të dhënave. Për shembull, analizimi i fushës së emrit për të ndarë emrat e parë, të mesëm dhe të fundit, si dhe çdo parashtesë ose prapashtesë të pranishme në vlerë.
  • Lloji i të dhënave dhe konvertimi i formatit – Mund t'ju duhet të hiqni karaktere që nuk përputhen gjatë konvertimit, për shembull, duke hequr simbolet dhe alfabetet nga një numër telefoni vetëm me shifra.
  • Përputhja dhe vërtetimi i modelit – Konvertimi i modelit bëhet duke konfiguruar një shprehje të rregullt për modelin. Për vlerat e adresës së emailit që përputhen me një shprehje të rregullt, ato duhet të analizohen dhe transformohen në modelin e përcaktuar. një adresë emaili mund të vërtetohet duke përdorur regex:

^[a-zA-Z0-9+_.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+$

  • Zgjerimi i shkurtesës – Emrat e kompanive, adresat dhe emrat e personave shpesh përmbajnë forma të shkurtuara që mund të bëjnë që grupi juaj i të dhënave të përmbajë paraqitje të ndryshme të të njëjtit informacion. Për shembull, mund t'ju duhet të zgjeroni shtetet e vendeve, si p.sh. konvertimi i NY në Nju Jork.
  • Heqja e zhurmës dhe korrigjimi i drejtshkrimit – Disa fjalë në të vërtetë nuk i shtojnë ndonjë kuptim një vlere, dhe në vend të kësaj, futin shumë zhurmë në një grup të dhënash. Vlera të tilla mund të identifikohen në një grup të dhënash duke e drejtuar atë kundër një fjalori që përmban këto fjalë, duke i shënuar ato dhe duke vendosur se cilat të hiqen përgjithmonë. I njëjti proces mund të ekzekutohet për të gjetur gabime drejtshkrimore dhe gabime në shtypje.

  1. Ritestoni grupin e të dhënave kundrejt standardit të përcaktuar

Në hapin e fundit, grupi i të dhënave i transformuar ritestohet kundrejt standardit të përcaktuar për të gjetur përqindjen e gabimeve të standardizimit të të dhënave që u rregulluan. Për gabimet që mbeten ende në grupin tuaj të të dhënave, mund të akordoni ose rikonfiguroni metodat tuaja dhe t'i ekzekutoni përsëri të dhënat gjatë procesit. 

Mbylle

Sasia e të dhënave që gjenerohen sot – dhe shumëllojshmëria e mjeteve dhe teknologjive të përdorura për të kapur këto të dhëna – po i bën kompanitë të përballen me rrëmujën e tmerrshme të të dhënave. Ata kanë gjithçka që u nevojitet, por nuk janë plotësisht të sigurt pse të dhënat nuk janë të pranishme në një formë dhe formë të pranueshme dhe të përdorshme. Miratimi i mjeteve të standardizimit të të dhënave mund të ndihmojë në korrigjimin e mospërputhjeve të tilla dhe të mundësojë një kulturë shumë të nevojshme të të dhënave në të gjithë organizatën tuaj.

Çfarë mendoni ju?

Kjo faqe përdor Akismet për të reduktuar spamin. Mësoni se si përpunohet komenti juaj.