Kial Datumpurigado Estas Kritika kaj Kiel Vi Povas Efektivigi Datumajn Purecajn Procezojn kaj Solvojn

Purigado de Datumoj: Kiel Purigi Viajn Datumojn

Malbona datumkvalito estas kreskanta zorgo por multaj komercaj gvidantoj ĉar ili ne sukcesas plenumi siajn celitajn celojn. La teamo de datumaj analizistoj - kiu supozeble produktas fidindajn datumojn - pasigas 80% de sia tempo purigante kaj preparante datumojn, kaj nur 20% de la tempo restas fari la realan analizon. Ĉi tio havas grandegan efikon sur la produktiveco de la teamo ĉar ili devas permane validigi la datumkvaliton de multoblaj datumaroj.

84% de ĉefoficistoj zorgas pri la kvalito de la datumoj, sur kiuj ili bazas siajn decidojn.

Tutmonda CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

Post alfronti tiajn problemojn, organizoj serĉas aŭtomatigitan, pli simplan kaj precizan manieron purigi kaj normigi datumojn. En ĉi tiu blogo, ni rigardos kelkajn el la bazaj agadoj implikitaj en datuma purigado, kaj kiel vi povas efektivigi ilin.

Kio Estas Datuma Purigado?

Datumpurigado estas larĝa termino, kiu rilatas al la procezo fari datumojn uzeblaj por iu ajn celita celo. Ĝi estas datumkvalita fiksprocezo, kiu forigas malĝustajn kaj nevalidajn informojn de datumaroj kaj normigitaj valoroj por atingi konsekvencan vidon tra ĉiuj malsimilaj fontoj. La procezo kutime inkluzivas la sekvajn agadojn:

  1. Forigu kaj anstataŭigu – Kampoj en datumaro ofte enhavas gvidajn aŭ spurajn signojn aŭ interpunkciojn, kiuj ne utilas kaj devas esti anstataŭigitaj aŭ forigitaj por pli bona analizo (kiel spacoj, nuloj, oblikvoj, ktp.). 
  2. Analizu kaj kunfandi – Kelkfoje kampoj enhavas aldonitajn datenelementojn, ekzemple la Adreso kampo enhavas Strata NumeroStrato NomoUrboŜtato, ktp. En tiaj kazoj, agregitaj kampoj devas esti analizitaj en apartajn kolumnojn, dum kelkaj kolumnoj devas esti kunfanditaj por akiri pli bonan vidon de datumoj - aŭ io kiu funkcias por via uzokazo.
  3. Transformi datumtipojn – Ĉi tio implicas ŝanĝi la datumspecon de kampo, kiel transformo Telefonnumero kampo kiu estis antaŭe ĉeno al nombro. Ĉi tio certigas, ke ĉiuj valoroj en la kampo estas precizaj kaj validaj. 
  4. Valigi ŝablonojn – Iuj kampoj laŭsupoze sekvas validan ŝablonon aŭ formaton. Por tio, la procezo de purigado de datumoj rekonas aktualajn ŝablonojn kaj transformas ilin por certigi precizecon. Ekzemple, la Usona Telefono nombro sekvante la ŝablonon: AAA-BBB-CCCC
  5. Forigi bruon – Datumaj kampoj ofte enhavas vortojn, kiuj ne aldonas multe da valoro kaj do enkondukas bruon. Ekzemple, konsideru ĉi tiujn kompaniojn "XYZ Inc.", "XYZ Incorporated", "XYZ LLC". Ĉiuj kompanioj nomoj estas samaj, sed viaj analizaj procezoj povas konsideri ilin unikaj, kaj forigi vortojn kiel Inc., LLC kaj Incorporated povas plibonigi la precizecon de via analizo.
  6. Kongruu datumojn por detekti duplikatojn – Datumaroj kutime enhavas plurajn rekordojn por la sama ento. Malgrandaj variadoj en klientnomoj povas konduki vian teamon fari plurajn enskribojn en via klientdatumbazo. Pura kaj normigita datumaro devus enhavi unikajn rekordojn - unu rekordon per unuo. 

Strukturitaj kontraŭ Nestrukturitaj Datumoj

Unu moderna aspekto de ciferecaj datumoj estas, ke ĝi ne kongruas en konvenado en nombra kampo aŭ teksta valoro. Strukturitaj datumoj estas kun kiuj kompanioj kutime laboras - kvanta datumoj stokitaj en specifaj formatoj kiel kalkultabeloj aŭ tabeloj por labori kun pli facile. Tamen, entreprenoj laboras kun nestrukturitaj datumoj pli kaj pli ankaŭ... jen kvalita datumon.

Ekzemplo de nestrukturitaj datumoj estas natura lingvo de teksto, audio kaj videofontoj. Unu ofta en merkatado estas kolekti marksenton de interretaj recenzoj. La stelopcio estas strukturita (ekz. poentaro de 1 ĝis 5 steloj), sed la komento estas nestrukturita kaj la kvalitaj datumoj devas esti prilaboritaj per naturlingva prilaborado (NLP) algoritmoj por formi kvantan valoron de sento.

Kiel Certigi Purajn Datumojn?

La plej efika rimedo por certigi purajn datumojn estas revizii ĉiun enirpunkton en viajn platformojn kaj programe ĝisdatigi ilin por certigi, ke datumoj estas ĝuste enmetitaj. Ĉi tio povas esti plenumita en kelkaj manieroj:

  • Postulantaj kampoj – certigi ke formo aŭ integriĝo devas trapasi specifajn kampojn.
  • Uzante kampajn datumtipojn – disponigante limigitajn listojn por elekto, regulajn esprimojn por formati datumojn, kaj stoki datumojn en la taŭgaj datumtipoj por limigi datumojn al la taŭga formato kaj tipo stokita.
  • Triaparta servo integriĝo - Integrado de triaj iloj por certigi ke datumoj estas konvene stokitaj, kiel adreskampo kiu validas la adreson, povas provizi konsekvencajn, kvalitajn datumojn.
  • Validigo – Havi viajn klientojn validigi ilian telefonnumeron aŭ retadreson povas certigi ke precizaj datumoj estas konservitaj.

Enirpunkto ne devas esti nur formo, ĝi devus esti la konektilo inter ĉiu sistemo, kiu pasas datumojn de unu sistemo al alia. Firmaoj ofte utiligas platformojn por ĉerpi, transformi kaj ŝargi (ETL) datumojn inter sistemoj por certigi, ke puraj datumoj estas stokitaj. Firmaoj estas instigitaj agi malkovro de datumoj revizioj por dokumenti ĉiujn enirpunktojn, prilaborajn kaj uzpunktojn por la datenoj en ilia kontrolo. Ĉi tio estas kritika por certigi konformecon al sekurecnormoj kaj privatecaj regularoj ankaŭ.

Kiel Purigi Viajn Datumojn?

Dum havi purajn datumojn estus optimuma, heredaj sistemoj kaj malstreĉa disciplino por importi kaj kapti datumojn ofte ekzistas. Ĉi tio faras purigadon de datumoj parto de la agadoj de la plej multaj merkatigteamoj. Ni esploris la procezojn, kiujn implicas procezoj de purigado de datumoj. Jen la laŭvolaj manieroj, kiel via organizo povas efektivigi purigadon de datumoj:

Opcio 1: Uzante Kod-Bazitan Aliron

python kaj R estas du ofte uzataj programlingvoj por kodi solvojn por manipuli datumojn. Skribi skriptojn por purigi datumojn povas ŝajni utila ĉar vi povas agordi la algoritmojn laŭ la naturo de viaj datumoj, tamen povas esti malfacile konservi ĉi tiujn skriptojn laŭlonge de la tempo. Plie, la plej granda defio kun ĉi tiu aliro estas kodi ĝeneraligitan solvon, kiu funkcias bone kun diversaj datumaroj, prefere ol malmola kodigo de specifaj scenaroj. 

Opcio 2: Uzante Platformajn Integrigajn Ilojn

Multaj platformoj ofertas programajn aŭ senkodajn konektiloj movi datumojn inter sistemoj en la taŭga formato. Enkonstruitaj aŭtomatigaj platformoj gajnas popularecon, por ke platformoj povu integriĝi pli facile inter la ilaro de sia kompanio. Ĉi tiuj iloj ofte inkluzivas ekigitajn aŭ planitajn procezojn, kiuj povas esti rulitaj dum importado, pridemandado aŭ skribado de datumoj de unu sistemo al alia. Iuj platformoj, kiel Robota Procezo-Aŭtomatigo (RPA) platformoj, povas eĉ enigi datumojn en ekranoj kiam datenintegriĝoj ne estas disponeblaj.

Opcio 3: Uzado de Artefarita Inteligenteco

Realmondaj datumaroj estas tre diversaj kaj efektivigi rektajn limojn sur la kampoj povas doni malprecizajn rezultojn. Jen kie artefarita inteligenteco (AI) povas esti tre helpema. Trejnaj modeloj pri ĝustaj, validaj kaj precizaj datumoj kaj poste uzi la trejnitajn modelojn pri envenantaj rekordoj povas helpi marki anomaliojn, identigi purigajn ŝancojn ktp.

Kelkaj el la procezoj, kiuj povas esti plibonigitaj per AI dum purigado de datumoj, estas menciitaj sube:

  • Detektante anomaliojn en kolono.
  • Identigi malĝustajn interrilatajn dependecojn.
  • Trovi duplikatajn rekordojn per clustering.
  • Elektante majstrajn rekordojn surbaze de la komputita verŝajneco.

Opcio 4: Uzante Memservajn Datumajn Kvalitajn Ilojn

Iuj vendistoj ofertas diversajn datumkvalitajn funkciojn pakitaj kiel iloj, kiel ekzemple programoj pri purigado de datumoj. Ili uzas industriajn gvidajn kaj ankaŭ proprietajn algoritmojn por profilado, purigado, normigado, kongruo kaj kunfandado de datumoj tra diversaj fontoj. Tiaj iloj povas funkcii kiel plug-and-play kaj postulas la malplej kvanton da enŝipiĝo-tempo kompare kun aliaj aliroj. 

Datuma Ŝtupetaro

La rezultoj de datenanalizprocezo estas same bonaj kiel la kvalito de la enirdatenoj. Tial, kompreni la defiojn de datumkvalito kaj efektivigi fin-al-finan solvon por ĝustigi ĉi tiujn erarojn povas helpi konservi viajn datumojn puraj, normigitaj kaj uzeblaj por iu ajn celita celo. 

Data Ladder ofertas plenriĉan ilaron, kiu helpas vin forigi malkonsekvencajn kaj nevalidajn valorojn, krei kaj validigi ŝablonojn kaj atingi normigitan vidon tra ĉiuj datumfontoj, certigante altan datumkvaliton, precizecon kaj uzeblecon.

Data Ladder - Datuma Puriga Programaro

Vizitu Data Ladder por Pliaj Informoj