Zakaj je čiščenje podatkov ključnega pomena in kako lahko izvajate postopke in rešitve za čistočo podatkov

Čiščenje podatkov: Kako očistiti svoje podatke

Slaba kakovost podatkov je vse večja skrb za mnoge poslovneže, saj ne dosegajo zastavljenih ciljev. Skupina podatkovnih analitikov – ki naj bi zagotavljala zanesljive vpoglede v podatke – porabi 80 % svojega časa za čiščenje in pripravo podatkov ter le 20% časa je prepuščeno dejanski analizi. To ima velik vpliv na produktivnost ekipe, saj morajo ročno potrditi kakovost podatkov več nizov podatkov.

84 % izvršnih direktorjev je zaskrbljenih zaradi kakovosti podatkov, na katerih temeljijo svoje odločitve.

Globalni CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

Po soočenju s takšnimi težavami organizacije iščejo avtomatiziran, enostavnejši in natančnejši način čiščenja in standardizacije podatkov. V tem blogu si bomo ogledali nekaj osnovnih dejavnosti, povezanih s čiščenjem podatkov, in kako jih lahko izvajate.

Kaj je čiščenje podatkov?

Čiščenje podatkov je širok pojem, ki se nanaša na postopek, da se podatki uporabijo za kakršen koli namen. Gre za postopek določanja kakovosti podatkov, ki odpravlja napačne in neveljavne informacije iz podatkovnih nizov in standardiziranih vrednosti, da se doseže dosleden pogled v vseh različnih virih. Postopek običajno vključuje naslednje dejavnosti:

  1. Odstranite in zamenjajte – Polja v naboru podatkov pogosto vsebujejo vodilne ali sledilne znake ali ločila, ki niso uporabna in jih je treba zaradi boljše analize zamenjati ali odstraniti (kot so presledki, ničle, poševnice itd.). 
  2. Razčlenite in združite – Včasih polja vsebujejo združene podatkovne elemente, na primer Naslov: polje vsebuje Številka uliceIme ulicemestoDržavaitd. V takih primerih je treba združena polja razčleniti v ločene stolpce, medtem ko je treba nekatere stolpce združiti skupaj, da dobite boljši pogled na podatke – ali nekaj, kar deluje za vaš primer uporabe.
  3. Preoblikovanje podatkovnih tipov – To vključuje spreminjanje vrste podatkov polja, kot je preoblikovanje Telefonska številka polje, ki je bilo prej String do Število. To zagotavlja, da so vse vrednosti v polju točne in veljavne. 
  4. Potrdite vzorce – Nekatera polja naj bi sledila veljavnemu vzorcu ali obliki. Za to proces čiščenja podatkov prepozna trenutne vzorce in jih preoblikuje, da zagotovi natančnost. Na primer, telefon ZDA Število po vzorcu: AAA-BBB-CCCC
  5. Odstranite hrup – Podatkovna polja pogosto vsebujejo besede, ki ne dodajajo veliko vrednosti in zato povzročajo hrup. Na primer, upoštevajte imena teh podjetij 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Vsa imena podjetij so enaka, vendar jih vaši analizni procesi lahko štejejo za edinstvene, in odstranitev besed, kot sta Inc., LLC in Incorporated, lahko izboljša natančnost vaše analize.
  6. Ujemanje podatkov za odkrivanje dvojnikov – Nabori podatkov običajno vsebujejo več zapisov za isto entiteto. Majhne razlike v imenih strank lahko vašo ekipo pripeljejo do več vnosov v vašo bazo podatkov o strankah. Čist in standardiziran nabor podatkov mora vsebovati edinstvene zapise – en zapis na entiteto. 

Strukturirani in nestrukturirani podatki

Eden od sodobnih vidikov digitalnih podatkov je, da niso dosledni pri vgradnji v številsko polje ali besedilno vrednost. Podjetja običajno delajo s strukturiranimi podatki – količinsko podatki, shranjeni v posebnih oblikah, kot so preglednice ali tabele, za lažje delo. Vendar pa podjetja vedno bolj delajo tudi z nestrukturiranimi podatki ... to je kvalitativno podatkov.

Primer nestrukturiranih podatkov je naravni jezik iz besedilnih, zvočnih in video virov. Eden pogostih v trženju je pridobivanje razpoloženja blagovne znamke iz spletnih pregledov. Možnost zvezdice je strukturirana (npr. ocena od 1 do 5 zvezdic), vendar je komentar nestrukturiran in kvalitativne podatke je treba obdelati z obdelavo naravnega jezika (NLP) algoritme za oblikovanje kvantitativne vrednosti sentimenta.

Kako zagotoviti čiste podatke?

Najučinkovitejše sredstvo za zagotavljanje čistih podatkov je revizija vsake vstopne točke v vaše platforme in programsko posodobitev le-teh, da se zagotovi pravilen vnos podatkov. To je mogoče doseči na več načinov:

  • Obvezna polja – zagotavljanje, da mora obrazec ali integracija prenesti določena polja.
  • Uporaba terenskih podatkovnih tipov – zagotavljanje omejenih seznamov za izbiro, regularnih izrazov za formatiranje podatkov in shranjevanje podatkov v ustreznih vrstah podatkov, da omejite podatke na pravilno shranjeno obliko in vrsto.
  • Integracija storitev tretjih oseb – integracijo orodij tretjih oseb za zagotovitev pravilnega shranjevanja podatkov, kot je naslovno polje, ki potrdi naslov, lahko zagotovi dosledne in kakovostne podatke.
  • Potrditev – če vaše stranke potrdijo svojo telefonsko številko ali e-poštni naslov, lahko zagotovite, da so shranjeni točni podatki.

Vstopna točka ne mora biti le obrazec, ampak mora biti povezovalec med vsakim sistemom, ki prenaša podatke iz enega sistema v drugega. Podjetja pogosto uporabljajo platforme za ekstrakcijo, pretvorbo in nalaganje (ETL) podatkov med sistemi, da zagotovijo shranjevanje čistih podatkov. Podjetja se spodbuja k nastopu odkrivanje podatkov revizije, da dokumentirajo vse vstopne točke, točke obdelave in uporabe za podatke pod njihovim nadzorom. To je ključnega pomena tudi za zagotavljanje skladnosti z varnostnimi standardi in predpisi o zasebnosti.

Kako očistiti svoje podatke?

Čeprav bi bili čisti podatki optimalni, pogosto obstajajo stari sistemi in ohlapna disciplina za uvoz in zajemanje podatkov. Zaradi tega je čiščenje podatkov del dejavnosti večine marketinških ekip. Preučili smo procese, ki jih vključujejo procesi čiščenja podatkov. Tu so izbirni načini, kako lahko vaša organizacija izvede čiščenje podatkov:

Možnost 1: Uporaba pristopa, ki temelji na kodi

Python in R sta dva pogosto uporabljena programska jezika za kodiranje rešitev za manipulacijo podatkov. Pisanje skriptov za čiščenje podatkov se lahko zdi koristno, saj lahko algoritme prilagodite glede na naravo vaših podatkov, kljub temu pa je lahko te skripte sčasoma težko vzdrževati. Poleg tega je največji izziv pri tem pristopu kodiranje posplošene rešitve, ki dobro deluje z različnimi nabori podatkov, ne pa trdo kodiranje specifičnih scenarijev. 

2. možnost: uporaba orodij za integracijo platforme

Številne platforme ponujajo programsko ali brezkodno priključki za premikanje podatkov med sistemi v ustrezni obliki. Vgrajene platforme za avtomatizacijo postajajo vse bolj priljubljene, tako da se platforme lahko lažje integrirajo med nabore orodij njihovega podjetja. Ta orodja pogosto vključujejo sprožene ali načrtovane procese, ki se lahko izvajajo pri uvozu, poizvedovanju ali zapisovanju podatkov iz enega sistema v drugega. Nekatere platforme, npr Robotska procesna avtomatizacija (RPA) platforme, lahko celo vnaša podatke na zaslone, ko integracije podatkov niso na voljo.

Možnost 3: Uporaba umetne inteligence

Nabori podatkov iz resničnega sveta so zelo raznoliki in izvajanje neposrednih omejitev na poljih lahko prinese netočne rezultate. Tukaj je umetna inteligenca (AI) je lahko v veliko pomoč. Usposabljanje modelov na pravilnih, veljavnih in natančnih podatkih in nato uporaba izurjenih modelov na vhodnih zapisih lahko pomaga označiti nepravilnosti, prepoznati priložnosti za čiščenje itd.

Nekateri procesi, ki jih je mogoče izboljšati z AI med čiščenjem podatkov, so omenjeni spodaj:

  • Odkrivanje anomalij v stolpcu.
  • Prepoznavanje napačnih relacijskih odvisnosti.
  • Iskanje podvojenih zapisov z združevanjem v skupine.
  • Izbira glavnih zapisov na podlagi izračunane verjetnosti.

4. možnost: uporaba samopostrežnih orodij za kakovost podatkov

Nekateri prodajalci ponujajo različne funkcije kakovosti podatkov, pakirane kot orodja, kot npr programska oprema za čiščenje podatkov. Uporabljajo vodilne v industriji in lastniške algoritme za profiliranje, čiščenje, standardizacijo, ujemanje in združevanje podatkov v različnih virih. Takšna orodja lahko delujejo kot plug-and-play in zahtevajo najmanj časa za vključitev v primerjavi z drugimi pristopi. 

Lestvica podatkov

Rezultati postopka analize podatkov so tako dobri kot kakovost vhodnih podatkov. Zaradi tega lahko razumevanje izzivov kakovosti podatkov in implementacija celovite rešitve za odpravljanje teh napak pomagata, da bodo vaši podatki čisti, standardizirani in uporabni za kakršen koli namen. 

Data Ladder ponuja zbirko orodij, bogato s funkcijami, ki vam pomaga odpraviti nedosledne in neveljavne vrednosti, ustvariti in potrditi vzorce ter doseči standardiziran pogled na vse vire podatkov, kar zagotavlja visoko kakovost, natančnost in uporabnost podatkov.

Data Ladder – programska oprema za čiščenje podatkov

Za več informacij obiščite Data Ladder