Hoe kinne jo grutte databases fusearje Purge

Wat is in gearfoegjen purge en hoe't jo ien útfiere

In gemiddelde bedriuw brûkt 464 oanpaste applikaasjes om har saaklike prosessen te digitalisearjen. Mar as it giet om it generearjen fan brûkbere ynsjoggen, moatte de gegevens dy't by ferskate boarnen wenje wurde kombinearre en gearfoege. Ofhinklik fan it oantal belutsen boarnen en de struktuer fan gegevens opslein yn dizze databases, kin dit nochal in komplekse taak wêze. Om dizze reden is it ymperatyf dat bedriuwen de útdagings en it proses fan it fusearjen fan grutte databases begripe.  

Yn dit artikel sille wy beprate wat it proses fan fusearjen is en sjen hoe't jo grutte databases kinne fusearje. Litte wy begjinne. 

Wat is in fúzje purge?

Merge purge is in systematysk proses dat alle records skermt dy't yn ferskate boarnen wenje en meardere algoritmen ymplementearret dy't gegevens skjinmeitsje, standerdisearje en deduplicate om in ienige, wiidweidige werjefte fan jo entiteiten te meitsjen, lykas klanten, produkten, meiwurkers, ensfh. heul nuttich proses, foaral foar data-oandreaune organisaasjes.  

Foarbyld: Merge purge klant records 

Litte wy de klantdataset fan in bedriuw beskôgje. Klantynformaasje wurdt op meardere plakken fêstlein, ynklusyf webformulieren op lâningssiden, ark foar marketingautomatisaasje, betellingskanalen, ark foar folgjen fan aktiviteit, ensfh. As jo ​​​​lead-attribution woene útfiere om it krekte paad te begripen dat late ta leadkonverzje, soene jo al dizze details op ien plak nedich hawwe. It gearfoegjen en skjinmeitsjen fan grutte klantdatasets om in 360 werjefte fan jo klantbasis te krijen kin grutte doarren iepenje foar jo bedriuw, lykas konklúzjes meitsje oer klantgedrach, konkurrearjende priisstrategyen, merkanalyse, en folle mear. 

Hoe kinne jo grutte databases fusearje purge? 

It proses fan fusearjen kin in bytsje kompleks wêze, om't jo gjin ynformaasje wolle ferlieze of einigje wolle mei ferkearde ynformaasje yn jo resultearjende dataset. Om dizze reden fiere wy guon prosessen út foardat it eigentlike fusearjen fan purgeproses. Litte wy sjen nei alle stappen belutsen by dit proses. 

  1. Alle databases ferbine mei in sintrale boarne - De earste stap yn dit proses is om de databases te ferbinen mei in sintrale boarne. Dit wurdt dien om gegevens op ien plak byinoar te bringen, sadat it fúzjeproses better pland wurde kin troch alle belutsen boarnen en gegevens te beskôgjen. Dit kin jo fereaskje dat jo gegevens fan in oantal plakken lûke, lykas lokale bestannen, databases, wolk opslach, of oare applikaasjes fan tredden. 

  1. Profilearjen fan gegevens om strukturele details te ûntdekken - Data profilearring betsjut it útfieren fan aggregaasje- en statistyske analyse op jo ymporteare gegevens om har strukturele details te ûntdekken en potinsjele kânsen foar skjinmeitsjen en transformearjen te identifisearjen. Bygelyks, in gegevensprofyl sil jo in list sjen litte fan alle attributen dy't oanwêzich binne yn elke databank, lykas har fillrate, gegevenstype, maksimale karakterlingte, mienskiplik patroan, opmaak en oare sokke details. Mei dizze ynformaasje kinne jo de ferskillen yn 'e ferbûne datasets begripe en wat jo moatte beskôgje en reparearje foardat jo gegevens gearfoegje. 

  1. Eliminearje gegevens heterogeniteit - struktureel en leksikaal Data heterogeniteit ferwiist nei de strukturele en leksikale ferskillen oanwêzich tusken twa of mear datasets. In foarbyld fan strukturele heterogeniteit is as ien dataset trije kolommen foar in namme befettet (Earste, Midden, en Achternamme), wylst de oare gewoan ien befettet (Folsleine namme). Krektoarsom, leksikale heterogeniteit hat te krijen mei de ynhâld dy't yn in kolom oanwêzich is, bygelyks de Folsleine namme kolom yn ien databank bewarret de namme as Jane Doe, wylst de oare dataset it opslacht as Doe, Jane

  1. Gegevens skjinmeitsje, parsearje en filterje - Sadree't jo de gegevensprofylrapporten hawwe en jo bewust binne fan 'e ferskillen oanwêzich tusken jo datasets, kinne jo no begjinne om dingen te reparearjen dy't problemen kinne feroarsaakje tidens it fúzjereinigingsproses. Dit kin omfetsje: 
    • Lege wearden ynfolje, 
    • Transformearje gegevenstypen fan bepaalde attributen, 
    • It eliminearjen of ferfangen fan ferkearde wearden, 
    • In attribút parsearje om lytsere subkomponinten te identifisearjen, of twa of mear attributen tegearre te fusearjen om ien kolom te foarmjen, 
    • Filtering attributen basearre op de easken fan de resultearjende dataset, ensafuorthinne. 

  1. Gegevens oerienkomme om entiteiten te ûntdekken en te deduplikearjen - Dit is wierskynlik it haaddiel fan jo proses foar gegevensfúzje: oerienkommende records om út te finen hokker records ta deselde entiteit hearre en hokker in folslein duplikaat binne fan in besteande record. Records befetsje meastal unyk identifisearjende attributen, lykas SSN foar klanten. Mar yn guon gefallen kinne dizze attributen ûntbrekke. Foardat jo gegevens effektyf kinne fusearje om ien werjefte fan jo entiteiten te krijen, moatte jo gegevens oerienkomme om dûbele records te finen as dejingen dy't ta in entiteit hearre. Yn gefal fan ûntbrekkende identifiers kinne jo fuzzy oerienkommende algoritme útfiere dy't in kombinaasje fan attributen út beide records selekteart en de kâns berekkent dat se ta deselde entiteit hearre. 

  1. Untwerp fan regels foar fusearje purge - As jo ​​de oerienkommende records hawwe identifisearre, kin it lestich wêze om it masterrekord te selektearjen en oaren as duplikaat te labeljen. Hjirfoar kinne jo in set fan gegevensfúzje-reinigingsregels ûntwerpe dy't records fergelykje neffens de definieare kritearia en betingst selektearje masterrekord, deduplicate, of yn guon gefallen, gegevens oerskriuwe yn records. Jo kinne bygelyks it folgjende automatisearje wolle: 
    • Bewarje it rekord hawwende de langste Adres,  
    • Wiskje dûbele records dy't komme út in spesifike gegevens boarne, en 
    • Oerskriuwe de Telefoannûmer fan in spesifike boarne nei it masterrekord. 

  1. Gegevens gearfoegje en skjinmeitsje om it gouden rekord te krijen - Dit is de lêste stap fan it proses wêrby't de útfiering fan fusearjen fan purge-proses bart. Alle foarôfgeande stappen waarden nommen om suksesfolle proses-ymplemintaasje en betroubere resultaatproduksje te garandearjen. As jo ​​avansearre purge software fusearje, kinne jo de foarige prosessen útfiere en ek it fusearjen fan purge-proses binnen itselde ark yn in kwestje fan minuten. 

En dêr hawwe jo it - fusearje grutte databases om ien werjefte fan jo entiteiten te krijen. It proses kin ienfâldich wêze, mar in oantal útdagings wurde tsjinkaam tidens de útfiering, lykas it oerwinnen fan yntegraasje, heterogeniteit, en skaalberensproblemen, en ek omgean mei ûnrealistyske ferwachtingen fan oare belutsen partijen. It brûken fan in software-ark dat automatisearring en werhelling fan bepaalde prosessen makliker makket, kin jo teams grif helpe by it fusearjen fan grutte databases fluch, effektyf en sekuer. 

Besykje hjoed gegevensladder Merge Purge

Wat tinksto?

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