Wêrom gegevensreiniging kritysk is en hoe jo prosessen en oplossingen foar gegevensreinigens kinne ymplementearje

Gegevensreiniging: Hoe jo gegevens skjinmeitsje

Mine gegevenskwaliteit is in tanimmende soarch foar in protte saaklike lieders, om't se har doelearde doelen net foldwaan. It team fan gegevensanalisten - dat betroubere gegevensynsjoch moat produsearje - besteegje 80% fan har tiid oan it skjinmeitsjen en tarieden fan gegevens, en mar 20% fan 'e tiid is oerbleaun om de eigentlike analyze te dwaan. Dit hat in enoarme ynfloed op de produktiviteit fan it team, om't se de gegevenskwaliteit fan meardere datasets manuell moatte validearje.

84% fan CEO's binne soargen oer de kwaliteit fan 'e gegevens wêrop se har besluten basearje.

Global CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

Nei it konfrontearjen fan sokke problemen sykje organisaasjes nei in automatisearre, ienfâldiger en krekter manier om gegevens skjin te meitsjen en te standerdisearjen. Yn dit blog sille wy sjen nei guon fan 'e basisaktiviteiten belutsen by gegevensreiniging, en hoe't jo se kinne ymplementearje.

Wat is gegevensreiniging?

Gegevensreiniging is in brede term dy't ferwiist nei it proses fan it brûken fan gegevens foar elk bedoeld doel. It is in proses foar it befestigjen fan gegevenskwaliteit dat ferkearde en ûnjildige ynformaasje elimineert fan datasets en standerdisearre wearden om in konsekwint werjefte te berikken oer alle ferskillende boarnen. It proses omfettet normaal de folgjende aktiviteiten:

  1. Fuortsmite en ferfange - Fjilden yn in dataset befetsje faak liedende of tracing-tekens of ynterpunksjes dy't fan gjin nut binne en moatte wurde ferfongen of fuortsmiten foar bettere analyze (lykas spaasjes, nullen, slashes, ensfh.). 
  2. Parse en gearfoegje - Soms befetsje fjilden aggregearre gegevens eleminten, Bygelyks, de Adres fjild befettet HûsnûmerStrjitnammegefoelensSteat, ensfh Yn sokke gefallen moatte aggregearre fjilden wurde parsed yn aparte kolommen, wylst guon kolommen moatte wurde gearfoege om in better sicht fan gegevens - of eat dat wurket foar jo gebrûk gefal.
  3. Transformearje gegevenstypen - Dit omfettet it feroarjen fan it gegevenstype fan in fjild, lykas in transformaasje Telefoannûmer fjild dat earder wie string nei Nûmer. Dit soarget derfoar dat alle wearden yn it fjild krekt en jildich binne. 
  4. Validearje patroanen - Guon fjilden moatte in jildich patroan of opmaak folgje. Dêrfoar herkent it proses fan gegevensreiniging hjoeddeistige patroanen en transformeart se om krektens te garandearjen. Bygelyks, de US Phone Nûmer nei it patroan: AAA-BBB-CCCC
  5. Fuortsmite lûd - Gegevensfjilden befetsje faak wurden dy't net folle wearde tafoegje en dêrtroch lûd yntrodusearje. Besjoch bygelyks dizze bedriuwsnammen 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Alle bedriuwsnammen binne itselde, mar jo analyseprosessen kinne se as unyk beskôgje, en it fuortsmiten fan wurden lykas Inc., LLC, en Incorporated kin de krektens fan jo analyse ferbetterje.
  6. Match gegevens om duplikaten te detektearjen - Datasets befetsje normaal meardere records foar deselde entiteit. Lytse fariaasjes yn klantnammen kinne jo team liede om meardere yngongen te meitsjen yn jo klantdatabase. In skjinne en standerdisearre dataset moat unike records befetsje - ien record per entiteit. 

Strukturearre fersus Unstrukturearre gegevens

Ien modern aspekt fan digitale gegevens is dat it net konsekwint is yn it passend yn in numerike fjild of tekstwearde. Strukturearre gegevens is wêrmei bedriuwen typysk wurkje - kwantitatyf gegevens opslein yn spesifike formaten lykas spreadsheets of tabellen om makliker te wurkjen. Bedriuwen wurkje lykwols ek hieltyd mear mei net-strukturearre gegevens ... dit is kwalitatyf data.

In foarbyld fan net-strukturearre gegevens is natuerlike taal út tekst, audio, en fideo boarnen. Ien gewoane yn marketing is it sammeljen fan merksentimint út online resinsjes. De stjeropsje is strukturearre (bgl. skoare fan 1 oant 5 stjerren), mar it kommentaar is net strukturearre en de kwalitative gegevens moatte ferwurke wurde troch natuerlike taalferwurking (NLP) algoritmen om in kwantitative wearde fan sentimint te foarmjen.

Hoe kinne jo skjinne gegevens soargje?

De meast effektive manier om skjinne gegevens te garandearjen is om elk yngongspunt yn jo platfoarms te kontrolearjen en se programmatysk te aktualisearjen om te soargjen dat gegevens goed binne ynfierd. Dit kin berikt wurde op in oantal manieren:

  • Fereaskje fjilden - it garandearjen fan in formulier as yntegraasje moat spesifike fjilden passe.
  • Gebrûk fan fjildgegevenstypen - it leverjen fan beheinde listen foar seleksje, reguliere útdrukkingen om gegevens op te meitsjen, en gegevens opslaan yn 'e juste gegevenstypen om gegevens te beheinen ta it juste formaat en it opsleine type.
  • Tsjinstenyntegraasje fan tredden - yntegrearjen fan ark fan tredden om te soargjen dat gegevens goed opslein wurde, lykas in adresfjild dat it adres validearret, kin konsekwinte kwaliteitsgegevens leverje.
  • Validaasje - as jo klanten har tillefoannûmer of e-postadres validearje kinne soargje dat krekte gegevens wurde opslein.

In yngongspunt hoecht net allinich in formulier te wêzen, it moat de ferbining wêze tusken elk systeem dat gegevens fan it iene systeem nei it oare trochjaan. Bedriuwen brûke faak platfoarms om (ETL) gegevens te ekstrahearjen, te transformearjen en te laden tusken systemen om te soargjen dat skjinne gegevens wurde opslein. Bedriuwen wurde stimulearre om te prestearjen gegevens ûntdekking audits om alle yngongspunten, ferwurkings- en gebrûkspunten foar de gegevens binnen har kontrôle te dokumintearjen. Dit is kritysk foar it garandearjen fan neilibjen fan feiligensnoarmen en privacyregeljouwing.

Hoe kinne jo gegevens skjinmeitsje?

Wylst it hawwen fan skjinne gegevens optimaal soe wêze, bestean legacy systemen en lakse dissipline foar it ymportearjen en fêstlizzen fan gegevens faak. Dit makket it skjinmeitsjen fan gegevens in diel fan 'e aktiviteiten fan' e measte marketingteams. Wy hawwe sjoen nei de prosessen dy't prosessen foar gegevensreiniging befetsje. Hjir binne de opsjonele manieren wêrop jo organisaasje gegevensreiniging kin ymplementearje:

Opsje 1: In koade-basearre oanpak brûke

Python en R binne twa faak brûkte programmeartalen foar kodearingsoplossingen om gegevens te manipulearjen. Skripten skriuwe om gegevens skjin te meitsjen kin foardielich lykje, om't jo de algoritmen kinne ôfstimme neffens de aard fan jo gegevens, dochs kin it lestich wêze om dizze skripts oer de tiid te behâlden. Boppedat is de grutste útdaging mei dizze oanpak om in generalisearre oplossing te kodearjen dy't goed wurket mei ferskate datasets, yn stee fan hurdkodearjen fan spesifike senario's. 

Opsje 2: Platformyntegraasje-ark brûke

In protte platfoarms biede programmatysk as codeless Anschlüsse om gegevens tusken systemen yn it goede formaat te ferpleatsen. Ynboude automatisearringsplatfoarms winne populariteit, sadat platfoarms makliker kinne yntegrearje tusken de arksets fan har bedriuw. Dizze ark omfetsje faak triggere of plande prosessen dy't kinne wurde útfierd by it ymportearjen, opfreegje of skriuwen fan gegevens fan it iene systeem nei it oare. Guon platfoarms, lykas Robotyske prosesautomatisaasje (RPA) platfoarms, kinne sels gegevens yn skermen ynfiere as gegevensyntegraasjes net beskikber binne.

Opsje 3: Mei help fan keunstmjittige yntelliginsje

Datasets yn 'e echte wrâld binne heul ferskaat en it ymplementearjen fan direkte beheiningen op 'e fjilden kin unkrekte resultaten jaan. Dit is wêr keunstmjittige yntelliginsje (AI) kin tige nuttich wêze. Trainingsmodellen op juste, jildige en krekte gegevens en dan it brûken fan de oplate modellen op ynkommende records kinne helpe om anomalies te flagge, kânsen foar skjinmeitsjen te identifisearjen, ensfh.

Guon fan 'e prosessen dy't kinne wurde ferbettere mei AI tidens gegevensreiniging wurde hjirûnder neamd:

  • Detecting anomalies yn in kolom.
  • Identifisearje ferkearde relasjonele ôfhinklikens.
  • Dûbele records fine fia klustering.
  • Selektearje master records basearre op de berekkene kâns.

Opsje 4: Gebrûk fan ark foar self-service gegevenskwaliteit

Bepaalde leveransiers biede ferskate funksjes foar gegevenskwaliteit ferpakt as ark, lykas software foar gegevensreiniging. Se brûke liedende yn 'e sektor as proprietêre algoritmen foar profilearjen, skjinmeitsjen, standerdisearjen, oerienkomme en gearfoegje fan gegevens oer ferskate boarnen. Sokke ark kinne fungearje as plug-and-play en fereaskje it minste bedrach fan onboarding tiid yn ferliking mei oare oanpak. 

Data Ladder

De resultaten fan in data-analyzeproses binne like goed as de kwaliteit fan de ynfiergegevens. Om dizze reden kin it begripen fan de útdagings fan gegevenskwaliteit en it ymplementearjen fan in end-to-end oplossing foar it ferbetterjen fan dizze flaters helpe om jo gegevens skjin, standerdisearre en brûkber te hâlden foar elk bedoeld doel. 

Data Ladder biedt in funksje-rike toolkit dy't jo helpt om inkonsistente en ûnjildige wearden te eliminearjen, patroanen te meitsjen en te falidearjen, en in standerdisearre werjefte te berikken oer alle gegevensboarnen, en garandearje fan hege gegevenskwaliteit, krektens en brûkberens.

Data Ladder - Data Cleansing Software

Besykje Data Ladder foar mear ynformaasje