Zašto je čišćenje podataka kritično i kako možete implementirati procese i rješenja čistoće podataka

Čišćenje podataka: Kako očistiti svoje podatke

Loš kvalitet podataka je sve veća zabrinutost mnogih poslovnih lidera jer ne uspijevaju ostvariti svoje ciljane ciljeve. Tim analitičara podataka – koji bi trebao proizvesti pouzdane uvide u podatke – provodi 80% svog vremena čisteći i pripremajući podatke, i samo 20% vremena ostaje da se uradi stvarna analiza. Ovo ima ogroman utjecaj na produktivnost tima jer moraju ručno provjeravati kvalitet podataka višestrukih skupova podataka.

84% izvršnih direktora zabrinuto je za kvalitet podataka na kojima zasnivaju svoje odluke.

Globalni izgledi izvršnog direktora, Forbes Insight & KPMG

Nakon što se suoče s takvim problemima, organizacije traže automatizirani, jednostavniji i precizniji način čišćenja i standardizacije podataka. U ovom blogu ćemo pogledati neke od osnovnih aktivnosti uključenih u čišćenje podataka i kako ih možete implementirati.

Šta je čišćenje podataka?

Čišćenje podataka je širok pojam koji se odnosi na proces upotrebljivosti podataka za bilo koju namjenu. To je proces popravljanja kvaliteta podataka koji eliminiše netačne i nevažeće informacije iz skupova podataka i standardiziranih vrijednosti kako bi se postigao dosljedan pogled na sve različite izvore. Proces obično uključuje sljedeće aktivnosti:

  1. Uklonite i zamijenite – Polja u skupu podataka često sadrže početne ili prateće znakove ili interpunkcijske znakove koji nisu od koristi i treba ih zamijeniti ili ukloniti radi bolje analize (kao što su razmaci, nule, kose crte itd.). 
  2. Parsirajte i spojite – Ponekad polja sadrže agregirane elemente podataka, na primjer, the Adresa polje sadrži Broj uliceIme ulicegradstanje, itd. U takvim slučajevima, agregirana polja moraju biti raščlanjena u zasebne kolone, dok se neke kolone moraju spojiti zajedno da bi se dobio bolji prikaz podataka – ili nešto što radi za vaš slučaj upotrebe.
  3. Transformirajte tipove podataka – Ovo uključuje promjenu tipa podataka polja, kao što je transformacija Telefonski broj polje koje je ranije bilo niz to broj. Ovo osigurava da su sve vrijednosti u polju tačne i valjane. 
  4. Potvrdite obrasce – Neka polja bi trebala slijediti važeći obrazac ili format. Za to, proces čišćenja podataka prepoznaje trenutne obrasce i transformiše ih kako bi se osigurala tačnost. Na primjer, the US Phone broj slijedeći obrazac: AAA-BBB-CCCC
  5. Uklonite buku – Polja podataka često sadrže riječi koje ne dodaju veliku vrijednost i stoga unose buku. Na primjer, uzmite u obzir nazive ovih kompanija 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Sva imena kompanija su ista, ali vaši procesi analize ih mogu smatrati jedinstvenima, a uklanjanje riječi kao što su Inc., LLC i Incorporated može poboljšati tačnost vaše analize.
  6. Uskladite podatke za otkrivanje duplikata – Skupovi podataka obično sadrže više zapisa za isti entitet. Male varijacije u imenima kupaca mogu dovesti do toga da vaš tim unese višestruke unose u vašu bazu podataka kupaca. Čist i standardizovan skup podataka treba da sadrži jedinstvene zapise – jedan zapis po entitetu. 

Strukturirani naspram nestrukturiranih podataka

Jedan moderni aspekt digitalnih podataka je da nisu dosljedni u uklapanju u numeričko polje ili tekstualnu vrijednost. Strukturirani podaci su ono sa čime kompanije obično rade – kvantitativni podaci pohranjeni u određenim formatima kao što su proračunske tablice ili tabele za lakši rad. Međutim, preduzeća sve više rade i sa nestrukturiranim podacima… to je kvalitativno podataka.

Primjer nestrukturiranih podataka je prirodni jezik iz tekstualnih, audio i video izvora. Jedno uobičajeno u marketingu je prikupljanje sentimenta brenda iz online recenzija. Opcija zvjezdica je strukturirana (npr. ocjena od 1 do 5 zvjezdica), ali komentar je nestrukturiran i kvalitativni podaci se moraju obraditi kroz obradu prirodnog jezika (NLP) algoritmi za formiranje kvantitativne vrijednosti osjećaja.

Kako osigurati čiste podatke?

Najefikasnije sredstvo za osiguranje čistih podataka je revizija svake ulazne tačke u vaše platforme i programsko ažuriranje kako bi se osiguralo da su podaci ispravno uneseni. To se može postići na više načina:

  • Obavezna polja – osiguravanje da obrazac ili integracija moraju proći određena polja.
  • Korištenje tipova podataka na terenu – pružanje ograničenih lista za odabir, regularnih izraza za formatiranje podataka i pohranjivanje podataka u odgovarajućim tipovima podataka kako bi se podaci ograničili na odgovarajući format i tip pohranjenog.
  • Integracija usluga treće strane – Integrisanje alata treće strane kako bi se osiguralo da su podaci pravilno pohranjeni, kao što je polje adrese koje potvrđuje adresu, može pružiti konzistentne, kvalitetne podatke.
  • potvrđivanje – da vaši klijenti potvrde svoj broj telefona ili adresu e-pošte može osigurati pohranjivanje tačnih podataka.

Ulazna tačka ne mora biti samo obrazac, ona bi trebala biti konektor između svakog sistema koji prenosi podatke iz jednog sistema u drugi. Kompanije često koriste platforme za izdvajanje, transformaciju i učitavanje (ETL) podataka između sistema kako bi osigurale pohranjivanje čistih podataka. Kompanije se ohrabruju da rade otkrivanje podataka revizije za dokumentovanje svih ulaznih tačaka, tačaka obrade i korišćenja za podatke pod njihovom kontrolom. Ovo je ključno za osiguravanje usklađenosti sa sigurnosnim standardima i propisima o privatnosti.

Kako očistiti svoje podatke?

Iako bi posedovanje čistih podataka bilo optimalno, često postoje stari sistemi i slaba disciplina za uvoz i hvatanje podataka. To čini čišćenje podataka dijelom aktivnosti većine marketinških timova. Proučili smo procese koje uključuju procesi čišćenja podataka. Evo opcionih načina na koje vaša organizacija može implementirati čišćenje podataka:

Opcija 1: Korištenje pristupa zasnovanog na kodu

pitonR su dva uobičajena programska jezika za kodiranje rješenja za manipulaciju podacima. Pisanje skripti za čišćenje podataka može se činiti korisnim jer možete podesiti algoritme prema prirodi vaših podataka, ali ipak može biti teško održavati ove skripte tokom vremena. Štaviše, najveći izazov s ovim pristupom je kodiranje generaliziranog rješenja koje dobro radi s različitim skupovima podataka, umjesto tvrdog kodiranja specifičnih scenarija. 

Opcija 2: Korištenje alata za integraciju platforme

Mnoge platforme nude programske ili bezkodne programe konektori za premeštanje podataka između sistema u odgovarajućem formatu. Ugrađene platforme za automatizaciju postaju sve popularnije tako da se platforme mogu lakše integrirati između skupova alata njihove kompanije. Ovi alati često uključuju pokrenute ili zakazane procese koji se mogu pokrenuti pri uvozu, postavljanju upita ili pisanju podataka iz jednog sistema u drugi. Neke platforme, kao Automatizacija robotskih procesa (RPA) platforme, čak mogu unositi podatke na ekrane kada integracije podataka nisu dostupne.

Opcija 3: Upotreba umjetne inteligencije

Skupovi podataka iz stvarnog svijeta su vrlo raznoliki i primjena direktnih ograničenja na poljima može dati netačne rezultate. Ovo je mjesto gdje umjetna inteligencija (AI) može biti od velike pomoći. Obuka modela na ispravnim, valjanim i tačnim podacima, a zatim korištenje obučenih modela na ulaznim zapisima može pomoći u označavanju anomalija, identificiranju mogućnosti čišćenja itd.

Neki od procesa koji se mogu poboljšati pomoću AI tokom čišćenja podataka navedeni su u nastavku:

  • Otkrivanje anomalija u koloni.
  • Identificiranje netačnih relacijskih ovisnosti.
  • Pronalaženje duplikata zapisa kroz grupisanje.
  • Odabir glavnih zapisa na osnovu izračunate vjerovatnoće.

Opcija 4: Korištenje samouslužnih alata za kvalitet podataka

Određeni dobavljači nude različite funkcije kvaliteta podataka upakovane kao alate, kao što su softver za čišćenje podataka. Oni koriste vodeće u industriji, kao i vlasničke algoritme za profiliranje, čišćenje, standardizaciju, uparivanje i spajanje podataka iz različitih izvora. Takvi alati mogu djelovati kao plug-and-play i zahtijevaju najmanje vremena za onboarding u poređenju s drugim pristupima. 

Ljestvica podataka

Rezultati procesa analize podataka su dobri koliko i kvalitet ulaznih podataka. Iz tog razloga, razumijevanje izazova kvaliteta podataka i implementacija end-to-end rješenja za ispravljanje ovih grešaka može pomoći da vaši podaci budu čisti, standardizirani i upotrebljivi za bilo koju namjeravanu svrhu. 

Data Ladder nudi komplet alata bogat funkcijama koji vam pomaže da eliminišete nedosljedne i nevažeće vrijednosti, kreirate i potvrdite obrasce i postignete standardizirani pogled na sve izvore podataka, osiguravajući visok kvalitet podataka, tačnost i upotrebljivost.

Data Ladder - softver za čišćenje podataka

Posjetite Data Ladder za više informacija