Зашто је чишћење података кључно и како можете да примените процесе и решења за чистоћу података

Чишћење података: Како очистити своје податке

Лош квалитет података је све већа забринутост многих пословних лидера јер не успевају да остваре своје циљане циљеве. Тим аналитичара података – који би требало да производи поуздане увиде у податке – троши 80% свог времена на чишћење и припрему података, и само 20% времена остаје да се уради стварна анализа. Ово има огроман утицај на продуктивност тима јер они морају ручно да потврде квалитет података више скупова података.

84% извршних директора је забринуто за квалитет података на којима заснивају своје одлуке.

Глобални изгледи генералног директора, Форбес Инсигхт & КПМГ

Након што се суоче са таквим проблемима, организације траже аутоматизован, једноставнији и тачнији начин чишћења и стандардизације података. У овом блогу ћемо погледати неке од основних активности укључених у чишћење података и како их можете имплементирати.

Шта је чишћење података?

Чишћење података је широк појам који се односи на процес употребљивости података у било коју сврху. То је процес поправљања квалитета података који елиминише нетачне и неважеће информације из скупова података и стандардизованих вредности како би се постигао конзистентан приказ у свим различитим изворима. Процес обично укључује следеће активности:

  1. Уклоните и замените – Поља у скупу података често садрже почетне или пратеће знакове или знакове интерпункције који нису од користи и треба их заменити или уклонити ради боље анализе (као што су размаци, нуле, косе црте итд.). 
  2. Парсирајте и спојите – Понекад поља садрже агрегиране елементе података, на пример, адреса поље садржи Улица бројИме улицеградДржава, итд. У таквим случајевима, обједињена поља морају бити рашчлањена у засебне колоне, док се неке колоне морају спојити заједно да би се добио бољи приказ података – или нешто што ради за ваш случај употребе.
  3. Трансформишите типове података – Ово укључује промену типа података поља, као што је трансформација Број телефона поље које је раније било низ до Број. Ово осигурава да су све вредности у пољу тачне и валидне. 
  4. Потврдите обрасце – Нека поља би требало да прате важећи образац или формат. За то, процес чишћења података препознаје тренутне обрасце и трансформише их да би се осигурала тачност. На пример, тхе амерички телефон Број пратећи образац: ААА-БББ-ЦЦЦЦ
  5. Уклоните буку – Поља података често садрже речи које не додају велику вредност и стога уносе буку. На пример, узмите у обзир називе ових компанија „КСИЗ Инц.“, „КСИЗ Инцорпоратед“, „КСИЗ ЛЛЦ“. Сва имена компанија су иста, али ваши процеси анализе их могу сматрати јединственима, а уклањање речи као што су Инц., ЛЛЦ и Инцорпоратед може побољшати тачност ваше анализе.
  6. Упарите податке да бисте открили дупликате – Скупови података обично садрже више записа за исти ентитет. Мале варијације у именима купаца могу довести до тога да ваш тим унесе вишеструке уносе у вашу базу података клијената. Чист и стандардизован скуп података треба да садржи јединствене записе – један запис по ентитету. 

Структурирани насупрот неструктурираним подацима

Један савремени аспект дигиталних података је да нису доследни у уклапању у нумеричко поље или текстуалну вредност. Структурирани подаци су оно са чиме компаније обично раде – квантитативан подаци ускладиштени у одређеним форматима као што су табеле или табеле за лакши рад. Међутим, предузећа све више раде и са неструктурираним подацима... то је квалитативно података.

Пример неструктурираних података је природни језик из текстуалних, аудио и видео извора. Једно уобичајено у маркетингу је прикупљање сентимента бренда из онлајн рецензија. Опција звездица је структурирана (нпр. оцена од 1 до 5 звездица), али коментар је неструктуриран и квалитативни подаци морају бити обрађени путем обраде природног језика (НЛП) алгоритми за формирање квантитативне вредности осећања.

Како осигурати чисте податке?

Најефикасније средство за осигуравање чистих података је ревизија сваке улазне тачке у ваше платформе и програмско ажурирање како би се осигурало да су подаци правилно унети. Ово се може постићи на више начина:

  • Обавезна поља – осигуравање да образац или интеграција морају проћи одређена поља.
  • Коришћење типова података на терену – обезбеђивање ограничених листа за избор, регуларних израза за форматирање података и складиштење података у одговарајућим типовима података да би се подаци ограничили на одговарајући формат и тип ускладиштеног.
  • Интеграција услуга треће стране – Интегрисање алата трећих страна како би се осигурало да су подаци правилно ускладиштени, као што је поље адресе које потврђује адресу, може да обезбеди конзистентне, квалитетне податке.
  • Валидација – да ваши клијенти потврде свој број телефона или адресу е-поште може осигурати да се тачни подаци чувају.

Улазна тачка не треба да буде само образац, она треба да буде конектор између сваког система који преноси податке из једног система у други. Компаније често користе платформе за издвајање, трансформацију и учитавање (ЕТЛ) података између система како би осигурале складиштење чистих података. Компаније се подстичу да раде откривање података ревизије за документовање свих улазних тачака, тачака обраде и коришћења података под њиховом контролом. Ово је критично за обезбеђивање усклађености са безбедносним стандардима и прописима о приватности.

Како очистити своје податке?

Иако би поседовање чистих података било оптимално, често постоје застарели системи и слаба дисциплина за увоз и хватање података. Ово чини чишћење података дијелом активности већине маркетиншких тимова. Размотрили смо процесе које процеси чишћења података укључују. Ево опционих начина на које ваша организација може да примени чишћење података:

Опција 1: Коришћење приступа заснованог на коду

Питон  R су два уобичајена програмска језика за кодирање решења за манипулисање подацима. Писање скрипти за чишћење података може изгледати корисно јер алгоритме можете подесити у складу са природом ваших података, али може бити тешко одржавати ове скрипте током времена. Штавише, највећи изазов са овим приступом је кодирање генерализованог решења које добро функционише са различитим скуповима података, а не тврдо кодирање специфичних сценарија. 

Опција 2: Коришћење алата за интеграцију платформе

Многе платформе нуде програмске или безкодне програме конектори за премештање података између система у одговарајућем формату. Уграђене платформе за аутоматизацију постају све популарније тако да се платформе могу лакше интегрисати између скупова алата њихове компаније. Ови алати често укључују покренуте или заказане процесе који се могу покренути при увозу, постављању упита или писању података из једног система у други. Неке платформе, нпр Аутоматизација роботских процеса (РПА) платформе, могу чак да уносе податке на екране када интеграције података нису доступне.

Опција 3: Коришћење вештачке интелигенције

Скупови података из стварног света су веома разнолики и примена директних ограничења на поља може дати нетачне резултате. Овде је вештачка интелигенција (AI) може бити од велике помоћи. Обука модела за исправне, валидне и тачне податке, а затим коришћење обучених модела на улазним записима може помоћи у означавању аномалија, идентификацији могућности чишћења итд.

Неки од процеса који се могу побољшати помоћу АИ током чишћења података наведени су у наставку:

  • Откривање аномалија у колони.
  • Идентификовање нетачних релационих зависности.
  • Проналажење дупликата записа кроз груписање.
  • Избор главних записа на основу израчунате вероватноће.

Опција 4: Коришћење самоуслужних алата за квалитет података

Одређени добављачи нуде различите функције квалитета података упаковане у алате, као нпр софтвер за чишћење података. Они користе водеће у индустрији, као и власничке алгоритме за профилисање, чишћење, стандардизацију, упаривање и спајање података из различитих извора. Такви алати могу да делују као плуг-анд-плаи и захтевају најмање времена за интеграцију у поређењу са другим приступима. 

Лествица података

Резултати процеса анализе података су добри колико и квалитет улазних података. Из тог разлога, разумевање изазова квалитета података и имплементација свеобухватног решења за исправљање ових грешака може помоћи да ваши подаци буду чисти, стандардизовани и употребљиви за било коју намену. 

Дата Ладдер нуди комплет алата богат функцијама који вам помаже да елиминишете недоследне и неважеће вредности, креирате и потврдите обрасце и постигнете стандардизовани приказ свих извора података, обезбеђујући висок квалитет података, тачност и употребљивост.

Дата Ладдер - софтвер за чишћење података

Посетите Дата Ладдер за више информација