Nima uchun ma'lumotlarni tozalash juda muhim va siz ma'lumotlarni tozalash jarayonlari va echimlarini qanday amalga oshirishingiz mumkin

Ma'lumotlarni tozalash: ma'lumotlarni qanday tozalash kerak

Ma'lumotlar sifatining pastligi ko'plab biznes rahbarlarini tashvishga solmoqda, chunki ular o'z maqsadlariga erisha olmaydilar. Ishonchli ma'lumotlar tahlilini ishlab chiqishi kerak bo'lgan ma'lumotlar tahlilchilari jamoasi o'z vaqtining 80 foizini ma'lumotlarni tozalash va tayyorlashga sarflaydi va faqat 20% vaqt haqiqiy tahlil qilish uchun qoldi. Bu jamoaning samaradorligiga katta ta'sir ko'rsatadi, chunki ular bir nechta ma'lumotlar to'plamining ma'lumotlar sifatini qo'lda tekshirishlari kerak.

Bosh direktorlarning 84 foizi o‘z qarorlariga asoslanayotgan ma’lumotlar sifati haqida qayg‘uradi.

Global CEO Outlook, Forbes Insight va KPMG

Bunday muammolarga duch kelgandan so'ng, tashkilotlar ma'lumotlarni tozalash va standartlashtirishning avtomatlashtirilgan, sodda va aniqroq usulini izlaydi. Ushbu blogda biz ma'lumotlarni tozalash bilan bog'liq ba'zi asosiy tadbirlarni va ularni qanday amalga oshirishni ko'rib chiqamiz.

Ma'lumotlarni tozalash nima?

Ma'lumotni tozalash - bu ma'lumotlarni har qanday maqsadda foydalanishga yaroqli qilish jarayoniga ishora qiluvchi keng atama. Bu ma'lumotlar sifatini aniqlash jarayoni bo'lib, barcha turli manbalarda izchil ko'rinishga erishish uchun ma'lumotlar to'plamlari va standartlashtirilgan qiymatlardan noto'g'ri va noto'g'ri ma'lumotlarni yo'q qiladi. Jarayon odatda quyidagi tadbirlarni o'z ichiga oladi:

  1. O'chiring va almashtiring – Maʼlumotlar toʻplamidagi maydonlar koʻpincha hech qanday foydasi boʻlmagan yetakchi yoki kuzatuvchi belgilar yoki tinish belgilarini oʻz ichiga oladi va yaxshiroq tahlil qilish uchun almashtirilishi yoki olib tashlanishi kerak (masalan, boʻshliqlar, nollar, qiyshiq chiziq va boshqalar). 
  2. Tahlil qilish va birlashtirish – Ba'zan maydonlar jamlangan ma'lumotlar elementlarini o'z ichiga oladi, masalan, manzil maydonni o'z ichiga oladi Ko'cha raqamiKo'cha nomituyg'ularDavlat, va hokazo. Bunday hollarda jamlangan maydonlar alohida ustunlarga ajratilishi kerak, maʼlumotlarning yaxshiroq koʻrinishi uchun baʼzi ustunlar esa birlashtirilishi kerak – yoki sizning foydalanish holatingizga mos keladigan narsa.
  3. Ma'lumotlar turlarini o'zgartirish - Bu maydonning ma'lumotlar turini o'zgartirishni o'z ichiga oladi, masalan, transformatsiya Telefon raqami ilgari bo'lgan maydon String uchun soni. Bu sohadagi barcha qiymatlarning to'g'ri va haqiqiyligini ta'minlaydi. 
  4. Shakllarni tasdiqlash – Ayrim maydonlar yaroqli naqsh yoki formatga amal qilishi kerak. Buning uchun ma'lumotlarni tozalash jarayoni joriy naqshlarni taniydi va aniqligini ta'minlash uchun ularni o'zgartiradi. Masalan, AQSh telefoni soni naqsh bo'yicha: AAA-BBB-CCCC
  5. Shovqinni olib tashlang – Maʼlumotlar maydonlarida koʻpincha katta qiymat qoʻshmaydigan soʻzlar boʻladi va shu sababli shovqin keltirib chiqaradi. Masalan, "XYZ Inc.", "XYZ Incorporated", "XYZ LLC" kabi kompaniya nomlarini ko'rib chiqing. Barcha kompaniya nomlari bir xil, ammo sizning tahlil jarayonlaringiz ularni noyob deb hisoblashi mumkin va Inc., LLC va Incorporated kabi so'zlarni olib tashlash tahlilingiz aniqligini oshirishi mumkin.
  6. Dublikatlarni aniqlash uchun ma'lumotlarni moslashtiring - Ma'lumotlar to'plami odatda bir xil ob'ekt uchun bir nechta yozuvlarni o'z ichiga oladi. Mijoz nomlaridagi ozgina o'zgarishlar jamoangizni mijozlar ma'lumotlar bazasiga bir nechta yozuvlar kiritishiga olib kelishi mumkin. Toza va standartlashtirilgan ma'lumotlar to'plami noyob yozuvlarni o'z ichiga olishi kerak - har bir ob'ekt uchun bitta yozuv. 

Strukturaviy va tuzilmagan ma'lumotlar

Raqamli ma'lumotlarning zamonaviy jihati shundaki, u raqamli maydon yoki matn qiymatiga mos kelmaydi. Strukturaviy ma'lumotlar - bu kompaniyalar odatda ishlaydigan narsadir - kantitativ elektron jadvallar yoki jadvallar kabi maxsus formatlarda saqlanadigan ma'lumotlar bilan ishlash osonroq. Biroq, korxonalar tuzilmagan ma'lumotlar bilan tobora ko'proq ishlamoqda ... bu shunday sifatli ma'lumotlar.

Strukturaviy bo'lmagan ma'lumotlarga misol qilib matn, audio va video manbalardan olingan tabiiy tildir. Marketingda keng tarqalganlardan biri bu onlayn sharhlardan brend hissiyotlarini yig'ishdir. Yulduzcha varianti tuzilgan (masalan, 1 dan 5 gacha ball), lekin sharh tuzilmagan va sifatli maʼlumotlar tabiiy tilda qayta ishlanishi kerak (NLP) hissiyotning miqdoriy qiymatini shakllantirish algoritmlari.

Qanday qilib toza ma'lumotlarni ta'minlash mumkin?

Toza ma'lumotlarni ta'minlashning eng samarali usuli - platformalaringizga har bir kirish nuqtasini tekshirish va ma'lumotlar to'g'ri kiritilganligiga ishonch hosil qilish uchun ularni dasturiy yangilash. Bunga bir necha usullar bilan erishish mumkin:

  • Maydonlar talab qilinadi - shakl yoki integratsiya muayyan maydonlardan o'tishini ta'minlash.
  • Maydondagi ma'lumotlar turlaridan foydalanish - tanlash uchun cheklangan ro'yxatlar, ma'lumotlarni formatlash uchun muntazam ifodalar va ma'lumotlarni to'g'ri format va saqlangan turga cheklash uchun ma'lumotlarni tegishli ma'lumotlar turlarida saqlash.
  • Uchinchi tomon xizmatlari integratsiyasi – maʼlumotlarning toʻgʻri saqlanishini taʼminlash uchun uchinchi tomon vositalarini birlashtirish, masalan, manzilni tasdiqlovchi manzil maydoni, izchil va sifatli maʼlumotlarni taqdim etishi mumkin.
  • Tasdiqlash – mijozlaringizning telefon raqamlari yoki elektron pochta manzillarini tasdiqlashlari aniq ma’lumotlarning saqlanishini ta’minlaydi.

Kirish nuqtasi shunchaki shakl bo'lishi kerak emas, u ma'lumotlarni bir tizimdan ikkinchisiga o'tkazadigan har bir tizim o'rtasidagi ulagich bo'lishi kerak. Kompaniyalar ko'pincha toza ma'lumotlar saqlanishini ta'minlash uchun tizimlar o'rtasida ma'lumotlarni ajratib olish, o'zgartirish va yuklash (ETL) uchun platformalardan foydalanadilar. Kompaniyalar ishlashga rag'batlantiriladi ma'lumotlar kashfiyoti ularning nazorati ostidagi ma'lumotlar uchun barcha kirish nuqtalarini, qayta ishlash va foydalanish nuqtalarini hujjatlashtirish uchun auditlar. Bu xavfsizlik standartlari va maxfiylik qoidalariga muvofiqligini ta'minlash uchun ham juda muhimdir.

Ma'lumotlaringizni qanday tozalash kerak?

Toza ma'lumotlarga ega bo'lish maqbul bo'lsa-da, ma'lumotlarni import qilish va qo'lga kiritish uchun eski tizimlar va zaif intizom ko'pincha mavjud. Bu ma'lumotlarni tozalashni ko'pchilik marketing guruhlari faoliyatining bir qismiga aylantiradi. Biz ma'lumotlarni tozalash jarayonlarini o'z ichiga olgan jarayonlarni ko'rib chiqdik. Tashkilotingiz maʼlumotlarni tozalashni amalga oshirishi mumkin boʻlgan ixtiyoriy usullar:

Variant 1: Kodga asoslangan yondashuvdan foydalanish

Python va R Ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish uchun echimlarni kodlash uchun ikkita keng tarqalgan dasturlash tilidir. Ma'lumotlarni tozalash uchun skriptlarni yozish foydali bo'lib tuyulishi mumkin, chunki siz algoritmlarni ma'lumotlaringizning tabiatiga ko'ra sozlashingiz mumkin, ammo vaqt o'tishi bilan bu skriptlarni saqlab qolish qiyin bo'lishi mumkin. Bundan tashqari, ushbu yondashuv bilan bog'liq eng katta qiyinchilik - bu qattiq kodlashning o'ziga xos stsenariylarini emas, balki turli xil ma'lumotlar to'plamlari bilan yaxshi ishlaydigan umumlashtirilgan yechimni kodlash. 

Variant 2: Platforma integratsiyasi vositalaridan foydalanish

Ko'pgina platformalar dasturiy yoki kodsiz taklif qiladi ulagichlar ma'lumotlarni tizimlar o'rtasida to'g'ri formatda ko'chirish. O'rnatilgan avtomatlashtirish platformalari mashhurlikka erishmoqda, shuning uchun platformalar o'z kompaniyalarining asboblar to'plamlari o'rtasida osonroq integratsiyalashishi mumkin. Ushbu vositalar ko'pincha bir tizimdan boshqasiga ma'lumotlarni import qilish, so'rash yoki yozishda ishga tushirilishi mumkin bo'lgan ishga tushirilgan yoki rejalashtirilgan jarayonlarni o'z ichiga oladi. Ba'zi platformalar, masalan Robotik jarayonlarni avtomatlashtirish (RP) platformalar, hatto ma'lumotlar integratsiyasi mavjud bo'lmaganda ham ma'lumotlarni ekranlarga kiritishi mumkin.

Variant 3: Sun'iy intellektdan foydalanish

Haqiqiy dunyo ma'lumotlar to'plami juda xilma-xildir va maydonlarda to'g'ridan-to'g'ri cheklovlarni amalga oshirish noto'g'ri natijalar berishi mumkin. Bu erda sun'iy intellekt (AI) juda foydali bo'lishi mumkin. Modellarni to'g'ri, haqiqiy va aniq ma'lumotlarga o'rgatish va keyin kiruvchi yozuvlarda o'rgatilgan modellardan foydalanish anomaliyalarni aniqlashga, tozalash imkoniyatlarini aniqlashga va hokazolarga yordam beradi.

Ma'lumotlarni tozalash jarayonida sun'iy intellekt yordamida yaxshilanishi mumkin bo'lgan ba'zi jarayonlar quyida keltirilgan:

  • Ustundagi anomaliyalarni aniqlash.
  • Noto'g'ri bog'liqliklarni aniqlash.
  • Klasterlash orqali ikki nusxadagi yozuvlarni topish.
  • Hisoblangan ehtimollik asosida asosiy yozuvlarni tanlash.

Variant 4: O'z-o'ziga xizmat ko'rsatish ma'lumotlar sifati vositalaridan foydalanish

Ba'zi sotuvchilar asboblar sifatida paketlangan turli xil ma'lumotlar sifati funktsiyalarini taklif qiladilar, masalan ma'lumotlarni tozalash dasturi. Ular turli xil manbalar bo'ylab ma'lumotlarni profillash, tozalash, standartlashtirish, moslashtirish va birlashtirish uchun sanoatda etakchi, shuningdek, xususiy algoritmlardan foydalanadilar. Bunday vositalar "plug-and-play" vazifasini bajarishi mumkin va boshqa yondashuvlarga qaraganda eng kam vaqtni talab qiladi. 

Ma'lumot narvoni

Ma'lumotlarni tahlil qilish jarayonining natijalari kiritilgan ma'lumotlarning sifati kabi yaxshi. Shu sababli, ma'lumotlar sifati bilan bog'liq muammolarni tushunish va ushbu xatolarni to'g'rilash uchun yakuniy yechimni amalga oshirish ma'lumotlaringizni toza, standartlashtirilgan va har qanday maqsadda foydalanishga yaroqli saqlashga yordam beradi. 

Data Ladder sizga nomuvofiq va noto'g'ri qiymatlarni yo'q qilish, naqshlarni yaratish va tasdiqlash hamda barcha ma'lumotlar manbalarida standartlashtirilgan ko'rinishga erishish, ma'lumotlarning yuqori sifati, aniqligi va foydalanish qulayligini ta'minlashga yordam beradigan xususiyatlarga boy asboblar to'plamini taklif etadi.

Ma'lumotlar narvon - ma'lumotlarni tozalash dasturi

Qo'shimcha ma'lumot olish uchun Data Ladder-ga tashrif buyuring