Gegevenshygiëne: in rappe hantlieding foar purge fan gegevensfúzje

Gegevenshygiëne - Wat is in fúzje purge

In purge purge is in wichtige funksje foar saaklike operaasjes lykas direct mail marketing en it krijen fan ien boarne fan wierheid. In protte organisaasjes leauwe lykwols noch dat it fusearjen fan purge-proses allinich beheind is ta Excel-techniken en funksjes dy't heul wat dogge om hieltyd kompleksere behoeften fan datakwaliteit te ferbetterjen.

Dizze hantlieding sil bedriuwen en IT-brûkers helpe om it fúzje-purge-proses te begripen, en mooglik meitsje se te realisearjen wêrom't har teams net langer trochgean kinne mei fúzje en suverjen fia Excel.

Litte wy begjinne!

Wat is in gearfoegingsproses as -funksje?

Purge purge is it proses om ferskate boarnen fan gegevens op ien plak te bringen, wylst tagelyk minne records en duplikaat fan 'e boarne fuortsmiten wurde.

It kin gewoan wurde beskreaun yn it folgjende foarbyld:

Klientgegevens

Merken dat de boppesteande ôfbylding trije ferlykbere records hat mei meardere problemen yn ferbân mei datakwaliteit. By it tapassen fan in fúzje-reinigingsfunksje op dizze record sil it wurde omfoarme ta in skjinne en unike útfier, lykas it hjirûnder foarbyld:

Gegevens duplisearje

By it gearfoegjen en suverjen fan de duplikaat út meardere gegevensboarnen toant it resultaat in konsolidearre ferzje fan it orizjinele rekord. In oare kolom [Yndustry] is tafoege oan it rekord, ôfkomstich fan noch in oare ferzje fan 'e plaat.

De útfier fan in fúzje-purge-proses makket records dy't unike ynformaasje befetsje dy't it saaklike doel fan gegevens tsjinnet. Yn it boppesteande foarbyld sille de gegevens by it optimalisearjen tsjinje as in rekord dat betrouber is foar marketeers yn e-postkampanjes.

Bêste praktiken foar it gearfoegjen en fuortsmiten fan gegevens

Unôfhinklik fan 'e yndustry, bedriuw as bedriuwsgrutte, fusearje purge-prosessen as basis foar data-drive-doelstellingen. Hoewol de oefening allinich beheind wie ta kombinaasje en eliminaasje, is hjoed fusearjen en suverjen útgroeid ta in essensjeel meganisme dat brûkers yn steat stelt har gegevens yn detail te analysearjen.

Nettsjinsteande it proses dat no foar in grut part automatysk is fia wiidweidige purge software fusearje en ark, brûkers moatte noch de bêste praktiken hanthavenje foar purge fan gegevensfúzje. De folgjende binne guon dy't ik jo oanbefelje om te folgjen:

  • Fokus bliuwe op datakwaliteit: Foardat jo in fúzje-purge-operaasje útfiere, is it essensjeel om gegevens te skjin te meitsjen en te standardisearjen, om't dit soarget dat it ûntlûkenproses makliker is. As jo ​​ôfbrekke sûnder de gegevens skjin te meitsjen, sille de resultaten jo allinich teloarstelle.
  • Fêsthâlde oan in realistysk plan: Dit is foar it gefal dat in ienfâldich proses foar gegevensfúzje gjin prioriteit foar jo is. It wurdt oanrikkemandearre in plan op te stellen dat sil helpe by it beoardieljen fan it type records dat jo wolle fusearje en purge.
  • Optimalisearjen fan jo gegevensmodel: Oer it algemien, nei in earste purge-proses foar fúzje, ûntwikkelje bedriuwen in better begryp fan har datamodel. As ienris in foarriedich begryp fan jo model is ûntwikkele, kinne jo KPI's meitsje en de tiid dy't wurdt bestege oan it algemiene proses ferminderje.
  • In register fan listen behâlde: In list fuortsmite is net needsaaklik it heulendal wiskjen fan 'e list. Elke purge-software foar gegevensfusje sil jo ynskeakelje de records te bewarjen en in databank te ûnderhâlden fan elke feroaring dy't oan 'e list is makke.
  • Ien boarne fan wierheid hâlde: As brûkersgegevens wurde ûntfongen út ferskate records, wurde ôfwikingen konfrontearre troch ûnderskate ynformaasje. Yn dit gefal helpt fusearjen en suverjen ien boarne fan wierheid te meitsjen. Dit omfettet alle nedige ynformaasje oer de klant.

De foardielen fan selsbetingste software foar fusearje purge

In effektive oplossing foar it meitsjen fan ien boarne fan 'e wierheid, wylst jo derfoar soargje dat jo de oerbleaune best practices folgje, is it krijen fan in fúzje-purge-software. Sa'n ark sil âlde records oerskriuwe mei nije ynformaasje fia in proses fan gegevensferliening.

Boppedat kinne self-service fusie-purge-ark saaklike brûkers ynskeakelje om har gegevensrekords gemaklik te fusearjen en te suverjen sûnder dat se needsaaklik binne kennis of ûnderfining oer programmearjende kennis te hawwen.

It ideale purge purge-ark kin saaklike brûkers helpe mei:

  • Gegevens tariede fia beoardieling fan flaters en konsistinsje fan ynformaasje
  • Gegevens skjinmeitsje en normalisearje yn oerienstimming mei definieare bedriuwsregels
  • Meardere listen oerienkomme fia in kombinaasje fan fêststelde algoritmen
  • Dûbele duplikaten fuortsmite mei in hege krektens
  • Gouden records meitsje en ien boarne fan wierheid krije
  • & folle mear

Unodvendig oft te sizzen, yn in tiidrek wêryn automatisearring essensjeel wurden is foar saaklik sukses, kinne bedriuwen it net betelje om har bedriuwsgegevens te optimalisearjen. Sadwaande binne moderne fúzje- / purge-ark foar gegevens no de flaggeskipoplossing wurden foar âldere problemen relatearre oan komplekse prosessen foar it gearfoegjen en fuortsmiten fan gegevens.

Data Ladder

Gegevens fan in bedriuw is ien fan har weardefolste aktiva - en krekt lykas alle oare aktiva, moatte gegevens koestere wurde. Hoewol bedriuwen binne laser wurden rjochte op it krijen fan tanimmende hoemannichte ynformaasje en it fersterkjen fan har gegevensynsammeling, bliuwt de ferwurven gegevens sliepend en duorje lange tiid djoere CRM of opslachromte. Yn sokke gefallen moatte de gegevens wurde suvere foardat se kinne wurde brûkt foar saaklik gebrûk.

It komplekse proses fan fusearjen / suverjen kin lykwols wurde ferienfâldige troch in one-stop fusie-purge-software dy't jo helpt om gegevensboarnen te fusearjen en records te meitsjen dy't eins weardefol binne.

Data Ladder is in softwarebedriuw foar datakwaliteit wijd oan it helpen fan saaklike brûkers om it measte út har gegevens te krijen fia ark foar datafoarstelling, profilearring, deduplikaasje en ferriking. Oft it oerienkomt mei miljoenen records fia ús fuzzy matching algoritmen, of it transformearjen fan komplekse produktgegevens fia semantyske technology, de datakwaliteitstools fan Data Ladder leverje in superieur servicenivo dat ongeëvenaard is yn 'e sektor.

Download in fergese proef

Wat tinksto?

Dizze side brûkt Akismet om spam te ferleegjen. Learje hoe't jo kommentaargegevens ferwurke wurde.