Higiena podatkov: kratek vodnik za čiščenje podatkov

Higiena podatkov - kaj je združitev čiščenja

Čiščenje združevanja je ključna funkcija za poslovne operacije, kot je neposredno trženje po pošti in pridobivanje enega samega vira resnice. Vendar številne organizacije še vedno verjamejo, da je postopek čiščenja z združitvijo omejen zgolj na Excelove tehnike in funkcije, ki zelo malo rešujejo vse bolj zapletene potrebe po kakovosti podatkov.

Ta priročnik bo uporabnikom in uporabnikom informacijske tehnologije pomagal razumeti postopek čiščenja združevanja in jih morda prepričal, zakaj njihove ekipe ne morejo več nadaljevati združevanja in čiščenja v Excelu.

Začnimo!

Kaj je postopek ali funkcija združitve?

Merge purge je postopek združevanja več virov podatkov na enem mestu, hkrati pa odstranjevanje slabih zapisov in dvojnikov iz vira.

Lahko ga preprosto opišemo v naslednjem primeru:

Podatki o strankah

Opazite, da ima zgornja slika tri podobne zapise z več težavami, povezanimi s kakovostjo podatkov. Po uporabi funkcije čiščenja spajanja za ta zapis se bo pretvoril v čist in edinstven izhod, kot je primer spodaj:

Podvojeni podatki

Po združitvi in ​​odstranjevanju dvojnikov iz več virov podatkov rezultat prikaže prečiščeno različico prvotnega zapisa. Zapisu je dodan še en stolpec [Industrija], pridobljen iz še ene različice zapisa.

Rezultat postopka čiščenja združevanja ustvari zapise, ki vsebujejo edinstvene informacije, ki služijo poslovnemu namenu podatkov. V zgornjem primeru bodo podatki po optimizaciji služili kot zapis, ki je zanesljiv za tržnike v poštnih kampanjah.

Najboljše prakse združevanja in čiščenja podatkov

Ne glede na panogo, podjetje ali velikost podjetja so postopki čiščenja z združitvijo osnova za cilje podatkovnega pogona. Čeprav je bila vaja omejena zgolj na kombinacijo in odstranjevanje, sta se danes združevanje in čiščenje razvili v bistven mehanizem, ki uporabnikom omogoča zelo podrobno analizo njihovih podatkov.

Kljub temu, da je postopek zdaj v veliki meri avtomatiziran skozi obsežno spajanje programske opreme za čiščenje in orodja morajo uporabniki še vedno vzdrževati najboljše prakse za čiščenje združevanja podatkov. Spodaj je nekaj, ki vam jih toplo priporočam:

  • Ostanite osredotočeni na kakovost podatkov: Pred izvedbo postopka čiščenja z združitvijo je bistveno očistiti in standardizirati podatke, saj s tem zagotovimo, da je postopek odstranjevanja preprostejši. Če boste odšteli podatke brez čiščenja podatkov, vas bodo rezultati samo razočarali.
  • Držite se realističnega načrta: To je v primeru, da preprost postopek združevanja podatkov za vas ni prednostna naloga. Priporočljivo je, da pripravite načrt, ki bo pomagal oceniti vrsto zapisov, ki jih želite združiti in očistiti.
  • Optimizacija podatkovnega modela: Na splošno podjetja po začetnem postopku čiščenja združijo boljše razumevanje svojega podatkovnega modela. Ko se razvije predhodno razumevanje vašega modela, lahko sestavite ključne kazalnike uspešnosti in zmanjšate čas, porabljen za celoten postopek.
  • Vzdrževanje evidence seznamov: Za čiščenje seznama ni nujno, da ga v celoti izbrišete. Vsaka programska oprema za čiščenje združevanja podatkov vam omogoča shranjevanje zapisov in vzdrževanje baze podatkov o vsaki spremembi na seznamu.
  • Ohranjanje enega samega vira resnice: Ko uporabniški podatki izvirajo iz več zapisov, pride do razhajanj zaradi različnih informacij. V tem primeru združevanje in čiščenje pomaga ustvariti en sam vir resnice. Sem spadajo vse potrebne informacije o kupcu.

Prednosti samopostrežne programske opreme Merge Purge

Učinkovita rešitev za ustvarjanje enega samega vira resnice, obenem pa upoštevanje preostalih najboljših praks, je pridobitev programske opreme za čiščenje merge. Tako orodje bo prek zapisa preživelih podatkov prepisalo stare zapise z novimi informacijami.

Poleg tega lahko samopostrežna orodja za čiščenje mergenosti poslovnim uporabnikom omogočijo udobno združevanje in čiščenje njihovih podatkovnih zapisov, ne da bi jim bilo treba imeti poglobljeno programsko znanje ali izkušnje.

Idealno orodje za čiščenje merge lahko pomaga poslovnim uporabnikom pri:

  • Priprava podatkov z oceno napak in doslednostjo informacij
  • Čiščenje in normalizacija podatkov v skladu z določenimi poslovnimi pravili
  • Ujemanje več seznamov s kombinacijo uveljavljenih algoritmov
  • Odstranjevanje dvojnikov z visoko stopnjo natančnosti
  • Ustvarjanje zlatih zapisov in pridobivanje enega samega vira resnice
  • & veliko več

Ni treba posebej poudarjati, da si podjetja v dobi, ko je avtomatizacija postala ključna za poslovni uspeh, ne morejo privoščiti odlašanja z optimizacijo svojih poslovnih podatkov. Tako so sodobna orodja za združevanje / čiščenje podatkov postala vodilna rešitev za starostne težave, povezane s kompleksnimi procesi združevanja in čiščenja podatkov.

Lestvica podatkov

Podatki podjetja so eno izmed njihovih najbolj dragocenih sredstev - in tako kot vsako drugo sredstvo je treba tudi podatke negovati. Čeprav so se podjetja lasersko osredotočila na pridobivanje vedno večje količine informacij in krepitev njihovega zbiranja podatkov, na koncu pridobljeni podatki ostanejo v mirujočem stanju in za daljši čas zavzamejo drag CRM ali prostor za shranjevanje. V takih primerih je treba podatke očistiti, preden jih je mogoče uporabiti v poslovno uporabo.

Vendar je zapleten postopek združevanja / čiščenja mogoče poenostaviti s programsko opremo za čiščenje na enem mestu, ki vam pomaga združiti vire podatkov in ustvariti dejansko dragocene zapise.

Data Ladder je podjetje za programsko opremo za kakovost podatkov, ki je namenjeno poslovnim uporabnikom pomagati kar najbolje izkoristiti svoje podatke z orodji za ujemanje, profiliranje, razmnoževanje in obogatitev podatkov. Ne glede na to, ali gre za ujemanje milijonov zapisov z našimi mehkimi algoritmi za ujemanje ali za pretvorbo zapletenih podatkov o izdelkih s semantično tehnologijo, orodja za kakovost podatkov Data Ladder zagotavljajo vrhunsko raven storitev, ki je v industriji neprimerljiva.

Prenesite brezplačno preskusno različico

Kaj menite?

Ta stran uporablja Akismet za zmanjšanje nezaželene pošte. Preberite, kako se vaš komentar obravnava.