Kiel Kunfandi Purigi Grandajn Datumbazojn

Kio estas Merge Purge kaj Kiel Fari Unu

Averaĝa entrepreno uzas 464 kutimaj aplikoj ciferecigi ĝiajn komercajn procezojn. Sed kiam temas pri generi utilajn komprenojn, la datumoj loĝantaj ĉe malsimilaj fontoj devas esti kombinitaj kaj kunfanditaj. Depende de la nombro da fontoj implikitaj kaj la strukturo de datumoj stokitaj en ĉi tiuj datumbazoj, tio povas esti sufiĉe kompleksa tasko. Tial, estas nepre, ke kompanioj komprenu la defiojn kaj procezon de kunfandado de grandaj datumbazoj.  

En ĉi tiu artikolo, ni diskutos, kio estas la kunfanpuriga procezo kaj vidos kiel vi povas kunfandi purigi grandajn datumbazojn. Ni komencu. 

Kio Estas Merge Purge?

Kunfandi-purigo estas sistema procezo, kiu ekzamenas ĉiujn rekordojn loĝantajn ĉe malsamaj fontoj kaj efektivigas multoblajn algoritmojn, kiuj purigas, normigas kaj malduplikas datumojn por krei ununuran, ampleksan vidon de viaj entoj, kiel klientoj, produktoj, dungitoj, ktp. Ĝi estas tre utila procezo, precipe por datumaj organizoj.  

Ekzemplo: Kunfandi purigajn klientajn registrojn 

Ni konsideru la klientan datumaron de kompanio. Klienta informo estas kaptita ĉe pluraj lokoj, inkluzive de retformularoj sur surteriĝo-paĝoj, merkataj aŭtomatigaj iloj, pagkanaloj, agado-spuraj iloj, ktp. Se vi volus plenumi gvidan atribuon por kompreni la ĝustan vojon, kiu kondukis al gvida konvertiĝo, vi bezonus ĉiujn ĉi tiujn detalojn en unu loko. Kunfandi kaj purigi grandajn klientajn datumarojn por akiri 360an vidon de via klientbazo povas malfermi grandajn pordojn por via komerco, kiel fari konkludojn pri klienta konduto, konkurencivaj prezoj-strategioj, merkata analizo kaj multe pli. 

Kiel Kunfandi Purigi Grandajn Datumarojn? 

La kunfanda puriga procezo povas esti iom kompleksa ĉar vi ne volas perdi informojn aŭ fini kun malĝustaj informoj en via rezulta datumaro. Tial ni plenumas iujn procezojn antaŭ la reala kunfanda puriga procezo. Ni rigardu ĉiujn paŝojn implikitajn dum ĉi tiu procezo. 

  1. Konektante ĉiujn datumbazojn al centra fonto – La unua paŝo en ĉi tiu procezo estas konekti la datumbazojn al centra fonto. Ĉi tio estas farita por kunigi datumojn en unu loko, por ke la kunfanda procezo estu pli bone planita konsiderante ĉiujn fontojn kaj datumojn implikitajn. Ĉi tio povas postuli vin eltiri datumojn de kelkaj lokoj, kiel lokaj dosieroj, datumbazoj, nuba stokado aŭ aliaj triapartaj aplikoj. 

  1. Profilaj datumoj por malkovri strukturajn detalojn - Profilado de datumoj signifas ruli agregacian kaj statistikan analizon pri viaj importitaj datumoj por malkovri ĝiajn strukturajn detalojn kaj identigi eblajn purigajn kaj transformajn ŝancojn. Ekzemple, datumprofilo montros al vi liston de ĉiuj atributoj ĉeestantaj en ĉiu datumbazo, same kiel ilian plenigrapidecon, datumtipo, maksimuma signolongo, komuna ŝablono, formato kaj aliaj tiaj detaloj. Kun ĉi tiu informo, vi povas kompreni la diferencojn ĉeestantajn en la konektitaj datumaroj kaj kion vi devas konsideri kaj ripari antaŭ kunfandi datumojn. 

  1. Forigante datuman heterogenecon - strukturan kaj leksikan Datenheterogeneco rilatas al la strukturaj kaj vortfaradaj diferencoj ĉeestantaj inter du aŭ pli da datumaroj. Ekzemplo de struktura heterogeneco estas kiam unu datumaro enhavas tri kolumnojn por nomo (Unua, MezKaj Familia nomo), dum la alia nur enhavas unu (Plena nomo). Male, leksika heterogeneco rilatas al la enhavo ĉeestanta ene de kolumno, ekzemple la Plena nomo kolumno en unu datumbazo konservas la nomon kiel Jane Doe, dum la alia datumaro konservas ĝin kiel Doe, Jane

  1. Purigado, analizado kaj filtrado de datumoj – Post kiam vi havas la raportojn pri datumprofilo kaj konscias pri la diferencoj ĉeestantaj inter viaj datumaroj, vi nun povas komenci ripari aferojn, kiuj povas kaŭzi problemojn dum la kunfanda puriga procezo. Ĉi tio povas inkluzivi: 
    • Plenigante malplenajn valorojn, 
    • Transformi datumtipojn de certaj atributoj, 
    • Forigi aŭ anstataŭigi malĝustajn valorojn, 
    • Analizante atributon por identigi pli malgrandajn subkomponentojn, aŭ kunfandi du aŭ pli da atributoj kune por formi unu kolumnon, 
    • Filtrado de atributoj bazitaj sur la postuloj de la rezulta datumaro, ktp. 

  1. Kongruaj datumoj por malkovri entojn kaj maldupliki – Ĉi tio verŝajne estas la ĉefa parto de via puriga procezo de kunfandado de datumoj: kongruaj registroj por ekscii kiuj registroj apartenas al la sama ento kaj kiuj estas kompleta duplikato de ekzistanta registro. Rekordoj kutime enhavas unike identigajn atributojn, kiel ekzemple SSN por klientoj. Sed en iuj kazoj, ĉi tiuj atributoj povas manki. Antaŭ ol vi povas efike kunfandi datumojn por akiri ununuran vidon de viaj entoj, vi devas plenumi datumajn kongruojn por trovi duplikatajn registrojn aŭ tiujn, kiuj apartenas al unuo. En kazo de mankantaj identigiloj, vi povas plenumi malklaran kongruan algoritmon, kiu elektas kombinaĵon de atributoj el ambaŭ registroj, kaj kalkulas la verŝajnecon de ili apartenantaj al la sama ento. 

  1. Desegnante kunfandi purigajn regulojn – Kiam vi identigis la kongruajn rekordojn, povas esti malfacile elekti la majstran rekordon kaj etikedi aliajn kiel duplikatajn. Por ĉi tio, vi povas desegni aron de datumaj kunfandaj purigaj reguloj, kiuj komparas rekordojn laŭ la difinitaj kriterioj kaj kondiĉe elekti majstran rekordon, dedupliki aŭ en iuj kazoj, anstataŭi datumojn en rekordoj. Ekzemple, vi eble volas aŭtomatigi la jenajn: 
    • Konservu la rekordon havanta la plej longan Adreso,  
    • Forigu duplikatajn rekordojn venantajn de specifa datumfonto, kaj 
    • Anstataŭigu la Telefonnumero de specifa fonto al la majstra rekordo. 

  1. Kunfandado kaj purigado de datumoj por akiri la oran rekordon – Ĉi tio estas la fina paŝo de la procezo, kie okazas la plenumo de kunfanda puriga procezo. Ĉiuj antaŭaj paŝoj estis faritaj por certigi sukcesan procedan efektivigon kaj fidindan rezulton. Se vi uzas altnivelan kunfandi purigan programon, Vi povas plenumi la antaŭajn procezojn same kiel la kunfandan purigan procezon ene de la sama ilo en demando de minutoj. 

Kaj jen vi havas ĝin - kunfandi grandajn datumbazojn por akiri ununuran vidon de viaj entoj. La procezo povas esti simpla, sed kelkaj defioj estas renkontitaj dum ĝia ekzekuto, kiel venkado de integriĝo, heterogeneco kaj skalebloproblemoj, same kiel trakti nerealismajn atendojn de aliaj partioj implikitaj. Uzado de programaro, kiu faciligas aŭtomatigon kaj ripeteblon de certaj procezoj, certe povas helpi viajn teamojn kunfandi grandajn datumbazojn rapide, efike kaj precize. 

Provu Data Ladder Merge Purge Hodiaŭ

Kion vi pensas?

Ĉi tiu retejo uzas Akismeton por redukti spamon. Lernu, kiel via komento datiĝas.