Хигијена података: Кратки водич за уклањање података

Хигијена података - шта је то спајање чишћења

Чишћење спајањем је кључна функција за пословне операције, попут директног маркетинга путем поште и добијања јединственог извора истине. Међутим, многе организације и даље верују да је поступак чишћења обједињавањем ограничен само на Екцел технике и функције које врло мало поправљају све сложеније потребе за квалитетом података.

Овај водич ће помоћи пословним и ИТ корисницима да разумеју поступак чишћења обједињавања и можда ће их навести да схвате зашто њихови тимови више не могу да наставе спајање и прочишћавање кроз Екцел.

Почнимо!

Шта је поступак или функција обједињавања?

Чишћење обједињавањем је поступак довођења неколико извора података на једно место, истовремено уклањање лоших записа и дупликата из извора.

То се једноставно може описати у следећем примеру:

Подаци о клијенту

Приметите да горња слика има три слична записа са вишеструким проблемима у вези са квалитетом података. Применом функције испирања стапања на овај запис, он ће се трансформисати у чист и јединствен излаз, као што је пример у наставку:

Дуплирани подаци

Спајањем и уклањањем дупликата из више извора података, резултат приказује обједињену верзију оригиналног записа. Запису је додата још једна колона [Индустрија], која потиче из још једне верзије записа.

Излази из поступка обједињавања стварају записе који садрже јединствене информације које служе пословној сврси података. У горњем примеру, након оптимизације, подаци ће служити као запис који је поуздан за маркетиншке стручњаке у поштанским кампањама.

Најбоље праксе за спајање и чишћење података

Без обзира на индустрију, пословање или величину компаније, процеси чишћења обједињавањем служе као основа за циљеве погона података. Иако је вежба била ограничена само на комбинацију и уклањање, данас су спајање и прочишћавање еволуирали у основни механизам који омогућава корисницима да детаљно анализирају своје податке.

Упркос томе што је процес сада у великој мери аутоматизован спојити софтвер за чишћење и алате, корисници и даље морају да одржавају најбоље праксе за чишћење обједињавања података. Следећа су нека од којих вам топло препоручујем:

  • Фокусирање на квалитет података: Пре извођења операције спајања, неопходно је очистити и стандардизовати податке, јер то осигурава лакши поступак дедупирања. Ако направите дедукцију без чишћења података, резултати ће вас само разочарати.
  • Држећи се реалног плана: То је у случају да вам једноставан поступак спајања података није приоритет. Препоручује се да успоставите план који ће вам помоћи да процените врсту записа које желите да обједините и очистите.
  • Оптимизација вашег модела података: Генерално, након почетног поступка спајања, компаније развијају боље разумевање свог модела података. Једном када се развије прелиминарно разумевање вашег модела, можете да направите КПИ и да смањите време које се троши на целокупан процес.
  • Одржавање евиденције листа: Чишћење листе не значи нужно потпуно брисање листе. Било који софтвер за обједињавање података омогућиће вам да сачувате записе и одржавате базу података о свакој промени која је извршена на листи.
  • Чување јединственог извора истине: Када се подаци о корисницима достављају из неколико записа, неслагања се суочавају због различитих информација. У овом случају спајање и прочишћавање помажу у стварању јединственог извора истине. То укључује све потребне информације о купцу.

Предности самопослужног софтвера за обједињавање

Учинковито решење за стварање јединственог извора истине уз истовремено придржавање преосталих најбољих пракси је набавка софтвера за прочишћавање обједињавања. Такав алат ће преписати старе записе користећи нове информације кроз процес преживљавања података.

Штавише, самопослужни алати за прочишћавање обједињавања могу пословним корисницима омогућити да прикладно обједине и очисте своје записе података, а да им не буде неопходно да имају детаљно знање или искуство у програмирању.

Идеалан алат за прочишћавање спајања може пословним корисницима помоћи у:

  • Припрема података кроз процену грешака и доследност информација
  • Чишћење и нормализација података у складу са дефинисаним пословним правилима
  • Подударање више листа путем комбинације успостављених алгоритама
  • Уклањање дупликата са великом стопом тачности
  • Стварање златних записа и добијање јединственог извора истине
  • & много више

Непотребно је рећи да у ери у којој је аутоматизација постала неопходна за пословни успех, компаније не могу приуштити одлагање оптимизације својих пословних података. Тако су модерни алати за спајање / прочишћавање података сада постали водеће решење за старе проблеме повезане са сложеним процесима спајања и прочишћавања података.

Лествица података

Подаци компаније су једно од њихових највреднијих средстава - и као и свако друго средство, и њих треба његовати. Иако су компаније постале ласерски фокусиране на прибављање све веће количине информација и појачавање њиховог прикупљања података, прикупљени подаци на крају остају успавани и заузимају скупи ЦРМ или простор за складиштење на дужи временски период. У таквим случајевима податке треба очистити пре него што се могу користити у пословну употребу.

Међутим, сложени поступак спајања / прочишћавања може се поједноставити помоћу софтвера за обједињавање, који вам помаже обједињавање извора података и стварање записа који су заиста вредни.

Дата Ладдер је софтверска компанија за квалитет података која је посвећена помагању пословним корисницима да извуку максимум из својих података помоћу алата за подударање података, профилисање, дедупликацију и обогаћивање. Било да се ради о упаривању милиона записа путем наших нејасних алгоритама за подударање или о трансформисању сложених података о производу помоћу семантичке технологије, алати за квалитет података Дата Ладдер пружају врхунски ниво услуге без премца у индустрији.

Преузмите бесплатну пробну верзију

Шта ви мислите?

Ова страница користи Акисмет како би смањила нежељену пошту. Сазнајте како се ваш коментар обрађује.