Čišćenje spajanjem ključna je funkcija za poslovne operacije, poput direktnog marketinga putem pošte i dobivanja jedinstvenog izvora istine. Međutim, mnoge organizacije i dalje vjeruju da je postupak čišćenja spajanjem ograničen samo na Excel tehnike i funkcije koje vrlo malo popravljaju sve složenije potrebe za kvalitetom podataka.
Ovaj vodič pomoći će poslovnim i IT korisnicima da razumiju postupak čišćenja objedinjavanja i možda će ih natjerati da shvate zašto njihovi timovi više ne mogu nastaviti spajanje i pročišćavanje kroz Excel.
Počnimo!
Šta je postupak ili funkcija spajanja proizvoda?
Čišćenje spajanjem postupak je spajanja nekoliko izvora podataka na jedno mjesto, a istovremeno uklanjanje loših zapisa i duplikata iz izvora.
To se jednostavno može opisati u sljedećem primjeru:
Primijetite da gornja slika ima tri slična zapisa s višestrukim problemima u vezi s kvalitetom podataka. Nakon primjene funkcije pročišćavanja stapanja na ovaj zapis, on će se transformirati u čisti i pojedinačni izlaz, kao što je primjer u nastavku:
Nakon spajanja i čišćenja duplikata iz više izvora podataka, rezultat prikazuje konsolidiranu verziju izvornog zapisa. Sljedeći stupac [Industrija] dodan je zapisu, podrijetlom iz još jedne verzije zapisa.
Izlaz postupka spajanja ispiranja stvara zapise koji sadrže jedinstvene informacije koje služe poslovnoj svrsi podataka. U gornjem primjeru, nakon optimizacije, podaci će poslužiti kao zapis koji je pouzdan za marketere u poštanskim kampanjama.
Najbolji postupci spajanja i čišćenja podataka
Bez obzira na industriju, posao ili veličinu kompanije, procesi pročišćavanja spajanja služe kao osnova za ciljeve pogona podataka. Iako je vježba bila ograničena samo na kombinaciju i uklanjanje, danas se spajanje i pročišćavanje razvilo u osnovni mehanizam koji omogućava korisnicima da detaljno analiziraju svoje podatke.
Uprkos tome što je proces sada u velikoj mjeri automatiziran spojiti softver za pročišćavanje i alate, korisnici i dalje trebaju održavati najbolje prakse za čišćenje stapanja podataka. Evo nekih koje vam toplo preporučujem:
- Fokusiranje na kvalitetu podataka: Prije izvođenja postupka spajanja, neophodno je očistiti i standardizirati podatke, jer to osigurava lakši postupak dedupiranja. Ako napravite dedukciju bez čišćenja podataka, rezultati će vas samo razočarati.
- Držeći se realnog plana: To je u slučaju da vam jednostavan postupak spajanja podataka nije prioritet. Preporučuje se da uspostavite plan koji će vam pomoći da procijenite vrstu zapisa koje želite spojiti i očistiti.
- Optimizacija vašeg modela podataka: Generalno, nakon početnog postupka spajanja, kompanije razvijaju bolje razumijevanje svog modela podataka. Jednom kada se razvije preliminarno razumijevanje vašeg modela, možete napraviti KPI i smanjiti vrijeme koje se troši na cjelokupni proces.
- Održavanje evidencije o popisima: Čišćenje liste ne znači nužno potpuno brisanje liste. Bilo koji softver za objedinjavanje podataka omogućit će vam spremanje zapisa i održavanje baze podataka o svakoj promjeni koja je izvršena na popisu.
- Čuvanje jedinstvenog izvora istine: Kada se podaci o korisnicima dostavljaju iz nekoliko zapisa, neslaganja se suočavaju zbog različitih informacija. U ovom slučaju, spajanje i pročišćavanje pomaže stvoriti jedan izvor istine. To uključuje sve potrebne informacije o kupcu.
Prednosti samoposlužnog softvera za objedinjavanje
Učinkovito rješenje za stvaranje jedinstvenog izvora istine uz istovremeno pridržavanje preostalih najboljih praksi je nabavka softvera za pročišćavanje stapanja. Takav alat će prepisati stare zapise koristeći nove informacije kroz proces preživljavanja podataka.
Štaviše, samoposlužni alati za pročišćavanje spajanja mogu poslovnim korisnicima omogućiti da prikladno objedine i očiste svoje zapise podataka, a da im ne bude potrebno da imaju detaljno znanje ili iskustvo u programiranju.
Idealan alat za pročišćavanje spajanja može poslovnim korisnicima pomoći u:
- Priprema podataka kroz procjenu grešaka i dosljednost informacija
- Čišćenje i normalizacija podataka u skladu sa definisanim poslovnim pravilima
- Usklađivanje višestrukih lista putem kombinacije uspostavljenih algoritama
- Uklanjanje duplikata s velikom stopom preciznosti
- Stvaranje zlatnih zapisa i dobijanje jedinstvenog izvora istine
- & mnogo više
Nepotrebno je reći da u eri u kojoj je automatizacija postala ključna za poslovni uspjeh, kompanije ne mogu priuštiti odlaganje optimizacije svojih poslovnih podataka. Stoga su moderni alati za spajanje / pročišćavanje podataka sada postali vodeće rješenje za stare probleme povezane sa složenim procesima spajanja i pročišćavanja podataka.
Ljestvica podataka
Podaci kompanije jedna su od njihovih najcjenjenijih imovina - i kao i svaka druga imovina, podatke treba njegovati. Iako su se kompanije laserski usredotočile na prikupljanje sve veće količine informacija i pojačavanje njihovog prikupljanja podataka, prikupljeni podaci na kraju ostaju uspavani i zauzimaju skupi CRM ili prostor za pohranu duži vremenski period. U takvim slučajevima podatke treba očistiti prije nego što se mogu koristiti u poslovnu upotrebu.
Međutim, složeni postupak spajanja / pročišćavanja može se pojednostaviti putem softvera za pročišćavanje koji se na jednom mjestu koristi za spajanje izvora podataka i stvaranje zapisa koji su zapravo vrijedni.
Data Ladder je softverska kompanija za kvalitet podataka koja je posvećena pomaganju poslovnim korisnicima da izvuku maksimum iz svojih podataka pomoću alata za podudaranje podataka, profiliranje, deduplikaciju i obogaćivanje. Bilo da se radi o uparivanju miliona zapisa putem naših nejasnih algoritama za podudaranje ili o transformiranju složenih podataka o proizvodu pomoću semantičke tehnologije, alati za kvalitet podataka Data Ladder pružaju vrhunski nivo usluge bez premca u industriji.
Preuzmite besplatnu probnu verziju
