ЦРМ и платформе податакаЕ-трговина и малопродајаМаркетинг путем е-поште и аутоматизација маркетинга путем е-поште

Стандардизација података: Дефинишите, тестирајте и трансформишите

Док се организације померају ка успостављању културе података у целом предузећу, многе се још увек боре да исправе своје податке. Извлачење података из различитих извора и добијање различитих формата и репрезентација онога што би требало да буду исте информације – узрокује озбиљне препреке на вашем путу према подацима.

Тимови доживљавају кашњења и грешке док обављају своје рутинске операције или извлаче увиде из скупова података. Такви проблеми приморавају предузећа да уведу механизам за стандардизацију података – који осигурава да су подаци присутни у доследном и једнообразном погледу у целој организацији. 

Хајде да дубље погледамо процес стандардизације података: шта то значи, кораке које подразумева и како можете постићи стандардни приказ података у вашем предузећу.

Шта је стандардизација података?

Једноставно речено, стандардизација података је процес трансформације вредности података из погрешног формата у исправан. Да би се омогућио стандардизован, уједначен и конзистентан приказ података у целој организацији, вредности података морају бити у складу са захтеваним стандардом – у контексту поља података којима припадају.

Пример грешака стандардизације података

На пример, евиденција истог клијента који живи на две различите локације не би требало да садржи неслагања у именима и презименима, имејл адреси, броју телефона и адреси становања:

Ime Адреса Е-поште Број телефона Датум рођења Пол Адреса становања
Јохн Онеел јохн.неал@гмаил.цом 5164659494 14 / 2 / 1987. M 11400 В Олимпиц БЛ # 200
Извор КСНУМКС

Име Презиме Адреса Е-поште Број телефона Датум рођења Пол Адреса становања
јохн О'неал јохн.неал_гмаил.цом + КСНУМКС КСНУМКС-КСНУМКС-КСНУМКС 2 / 14 / 1987. Мушки 11400 В Олимпиц 200
Извор КСНУМКС

У горњем примеру можете видети следеће врсте недоследности:

  1. Структурно: Први извор покрива Име купца као једно поље, док га други чува као два поља – Име и Презиме.
  2. Узорак: Први извор има а важећи образац е-поште наметнута у пољу за адресу е-поште, док другом видно недостаје @ симбол. 
  3. Тип података: Први извор дозвољава само цифре у пољу за број телефона, док други има поље типа стринг које такође садржи симболе и размаке.
  4. Формат: Први извор има датум рођења у формату ММ/ДД/ГГГГ, док га други има у формату ДД/ММ/ГГГГ. 
  5. Вредност домена: Први извор дозвољава да се родна вредност чува као М или Ф, док други извор чува комплетан образац – Мушки или Женски.

Такве недоследности података доводе вас до озбиљних грешака које могу довести до тога да ваше пословање изгуби много времена, трошкова и труда. Из тог разлога, имплементација енд-то-енд механизма за стандардизација података је кључно за одржавање хигијене ваших података.

Како стандардизовати податке?

Стандардизација података је једноставан процес у четири корака. Али у зависности од природе недоследности присутних у вашим подацима и онога што покушавате да постигнете, методе и технике које се користе за стандардизацију могу да варирају. Овде представљамо опште правило које свака организација може да користи да би превазишла своје грешке у стандардизацији. 

  1. Дефинишите шта је стандард

Да бисте постигли било које стање, прво морате дефинисати шта је то стање. У првом кораку сваког процеса стандардизације података је да се идентификује шта је потребно да се постигне. Најбољи начин да сазнате шта вам је потребно је да разумете пословне захтеве. Морате да скенирате своје пословне процесе да бисте видели који су подаци потребни и у ком формату. Ово ће вам помоћи да поставите основну линију за ваше захтеве за подацима.

Стандардна дефиниција података помаже у идентификацији:

  • Средства података кључна за ваш пословни процес, 
  • Неопходна поља података о тим средствима,
  • Тип података, формат и образац њихове вредности морају да одговарају,
  • Опсег прихватљивих вредности за ова поља и тако даље.

  1. Тестирајте скупове података у односу на дефинисани стандард

Када добијете стандардну дефиницију, следећи корак је да тестирате колико се ваши скупови података понашају у односу на њих. Један од начина да се ово процени је коришћење профилисање података алати који генеришу свеобухватне извештаје и проналазе информације као што је проценат вредности које су у складу са захтевима поља података, као што су:

  • Да ли вредности прате тражени тип и формат података?
  • Да ли вредности леже изван прихватљивог опсега?
  • Да ли вредности користе скраћене форме, као што су скраћенице и надимци?
  • Јесте адресе стандардизоване по потреби – као нпр УСПС стандардизација за америчке адресе?

  1. Трансформишите неусаглашене вредности

Сада је коначно дошло време да трансформишемо вредности које нису у складу са дефинисаним стандардом. Хајде да погледамо уобичајене технике трансформације података које се користе.

  • Парсинг података – Нека поља података морају прво да се рашчлане да би се добиле потребне компоненте података. На пример, рашчлањивање поља за име да бисте одвојили име, средње и презиме, као и све префиксе или суфиксе који су присутни у вредности.
  • Конверзија типа и формата података – Можда ћете морати да уклоните неусаглашене знакове током конверзије, на пример, уклоните симболе и писма са телефонског броја који садржи само цифре.
  • Усклађивање и валидација шаблона – Конверзија узорка се врши конфигурисањем регуларног израза за образац. За вредности адресе е-поште које су у складу са регуларним изразом, морају се рашчланити и трансформисати у дефинисани образац. адреса е-поште се може потврдити коришћењем редовног израза:

^[a-zA-Z0-9+_.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+$

  • Проширење скраћеница – Имена компанија, адресе и имена особа често садрже скраћене форме које могу довести до тога да ваш скуп података садржи различите приказе истих информација. На пример, можда ћете морати да проширите државе, као што је претварање Њујорка у Њујорк.
  • Уклањање шума и исправљање правописа – Одређене речи заправо не додају никакво значење вредности, већ уместо тога уносе много буке у скуп података. Такве вредности се могу идентификовати у скупу података тако што ћете га покренути на речнику који садржи ове речи, означити их и одлучити које да се трајно уклоне. Исти процес се може извршити да би се пронашле правописне грешке и грешке у куцању.

  1. Поново тестирајте скуп података у односу на дефинисани стандард

У последњем кораку, трансформисани скуп података се поново тестира у односу на дефинисани стандард да би се сазнао проценат грешака стандардизације података које су исправљене. За грешке које и даље остају у вашем скупу података, можете подесити или реконфигурисати своје методе и поново покренути податке кроз процес. 

Упаковати

Количина података која се данас генерише – и разноврсност алата и технологија који се користе за прикупљање ових података – наводе компаније да се суоче са ужасним нередом података. Имају све што им је потребно, али нису сасвим сигурни зашто подаци нису присутни у прихватљивом и употребљивом облику и облику. Усвајање алата за стандардизацију података може помоћи у исправљању таквих недоследности и омогућити преко потребну културу података у вашој организацији.

Зара Зиад

Зара Зиад је аналитичар маркетинга производа у Лествица података са искуством у ИТ. Она је страствена у дизајнирању креативне стратегије садржаја која наглашава стварна питања хигијене података са којима се данас суочавају многе организације. Она производи садржај за саопштавање решења, савета и пракси који могу помоћи предузећима да имплементирају и постигну инхерентни квалитет података у својим процесима пословне интелигенције. Она настоји да креира садржај који је усмерен ка широком спектру публике, од техничког особља до крајњег корисника, као и да га пласира на различитим дигиталним платформама.

Шта ви мислите?

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

Повезани чланци