Kako spojiti čišćenje velikih baza podataka

Šta je Merge Purge i kako ga izvesti

Prosječno preduzeće koristi 464 prilagođene aplikacije da digitalizuje svoje poslovne procese. Ali kada je u pitanju generiranje korisnih uvida, podaci koji se nalaze u različitim izvorima moraju se kombinirati i spojiti zajedno. Ovisno o broju uključenih izvora i strukturi podataka pohranjenih u ovim bazama podataka, ovo može biti prilično složen zadatak. Iz tog razloga, imperativ je da kompanije razumiju izazove i proces spajanja velikih baza podataka.  

U ovom članku ćemo razgovarati o tome šta je proces čišćenja spajanjem i vidjeti kako možete spojiti čišćenje velikih baza podataka. Počnimo. 

Šta je čišćenje spajanjem?

Objedinjavanje je sistematski proces koji provjerava sve zapise koji se nalaze na različitim izvorima i implementira više algoritama koji čiste, standardiziraju i uklanjaju duplikate podataka kako bi stvorili jedinstven, sveobuhvatan prikaz vaših entiteta, kao što su kupci, proizvodi, zaposleni, itd. veoma koristan proces, posebno za organizacije vođene podacima.  

Primjer: Spajanje podataka o klijentima za čišćenje 

Razmotrimo skup podataka o klijentima kompanije. Informacije o klijentima se prikupljaju na više mjesta, uključujući web obrasce na odredišnim stranicama, alate za automatizaciju marketinga, kanale plaćanja, alate za praćenje aktivnosti itd. Ako želite izvršiti atribuciju potencijalnog klijenta kako biste razumjeli tačan put koji je doveo do konverzije potencijalnog klijenta, trebali bi vam svi ovi detalji na jednom mjestu. Spajanje i čišćenje velikih skupova podataka o kupcima da biste dobili pregled od 360 stepeni vaše baze klijenata može otvoriti velika vrata vašem poslovanju, kao što je donošenje zaključaka o ponašanju kupaca, konkurentnim strategijama cijena, analiza tržišta i još mnogo toga. 

Kako spojiti čišćenje velikih baza podataka? 

Proces pročišćavanja spajanjem može biti malo složen jer ne želite da izgubite informacije ili da završite s netočnim informacijama u rezultirajućem skupu podataka. Iz tog razloga, neke procese izvodimo prije stvarnog procesa spajanja. Pogledajmo sve korake koji su uključeni tokom ovog procesa. 

  1. Povezivanje svih baza podataka na centralni izvor – Prvi korak u ovom procesu je povezivanje baza podataka sa centralnim izvorom. Ovo se radi kako bi se podaci objedinili na jednom mjestu kako bi se proces spajanja mogao bolje planirati uzimajući u obzir sve izvore i podatke koji su uključeni. Ovo može zahtijevati da povučete podatke sa više mjesta, kao što su lokalne datoteke, baze podataka, pohrana u oblaku ili druge aplikacije trećih strana. 

  1. Profiliranje podataka za otkrivanje strukturalnih detalja - Profiliranje podataka znači pokretanje agregatne i statističke analize vaših uvezenih podataka kako biste otkrili njihove strukturne detalje i identificirali potencijalne mogućnosti čišćenja i transformacije. Na primjer, profil podataka će vam pokazati listu svih atributa prisutnih u svakoj bazi podataka, kao i njihovu stopu popunjavanja, tip podataka, maksimalnu dužinu karaktera, uobičajeni obrazac, format i druge slične detalje. Pomoću ovih informacija možete razumjeti razlike prisutne u povezanim skupovima podataka i ono što trebate uzeti u obzir i popraviti prije spajanja podataka. 

  1. Otklanjanje heterogenosti podataka – strukturne i leksičke Heterogenost podataka odnosi se na strukturne i leksičke razlike prisutne između dva ili više skupova podataka. Primjer strukturalne heterogenosti je kada jedan skup podataka sadrži tri stupca za ime (Prvo, srednji, I Prezime), dok drugi sadrži samo jednu (Puno ime). Naprotiv, leksička heterogenost ima veze sa sadržajem prisutnim u koloni, npr. Puno ime stupac u jednoj bazi podataka pohranjuje ime kao Jane Doe, dok ga drugi skup podataka pohranjuje kao Doe, Jane

  1. Čišćenje, raščlanjivanje i filtriranje podataka – Nakon što dobijete izvještaje o profilu podataka i budete svjesni razlika koje su prisutne između vaših skupova podataka, sada možete početi da popravljate stvari koje mogu uzrokovati probleme tokom procesa objedinjavanja. Ovo može uključivati: 
    • Popunjavanje praznih vrijednosti, 
    • Transformacija tipova podataka određenih atributa, 
    • Uklanjanje ili zamjena netačnih vrijednosti, 
    • Raščlanjivanje atributa radi identifikacije manjih podkomponenti ili spajanje dva ili više atributa zajedno kako bi se formirao jedan stupac, 
    • Filtriranje atributa na osnovu zahtjeva rezultirajućeg skupa podataka i tako dalje. 

  1. Usklađivanje podataka za otkrivanje entiteta i uklanjanje duplikata – Ovo je vjerovatno glavni dio vašeg procesa čišćenja objedinjavanja podataka: uparivanje zapisa da biste saznali koji zapisi pripadaju istom entitetu, a koji su potpuni duplikat postojećeg zapisa. Zapisi obično sadrže jedinstvene identifikacijske atribute, kao što je SSN za kupce. Ali u nekim slučajevima ovi atributi mogu nedostajati. Prije nego što možete efikasno spojiti podatke da biste dobili jedinstveni prikaz vaših entiteta, morate izvršiti uparivanje podataka da biste pronašli duplikate zapisa ili one koji pripadaju entitetu. U slučaju nedostajućih identifikatora, možete izvesti algoritam fuzzy matching koji bira kombinaciju atributa iz oba zapisa i izračunava vjerovatnoću da oni pripadaju istom entitetu. 

  1. Dizajniranje pravila čišćenja spajanjem – Kada identifikujete podudarne zapise, može biti teško odabrati glavni zapis i označiti druge kao duplikate. Za ovo možete dizajnirati skup pravila čišćenja spajanja podataka koja upoređuju zapise prema definisanim kriterijumima i uslovno biraju glavni zapis, uklanjaju duplikate ili, u nekim slučajevima, prepisuju podatke u zapisima. Na primjer, možda želite automatizirati sljedeće: 
    • Zadržite rekord koji ima najduži Adresa,  
    • Izbrišite duple zapise koji dolaze iz određenog izvora podataka, i 
    • Prepiši Telefonski broj od određenog izvora do glavnog zapisa. 

  1. Spajanje i čišćenje podataka da biste dobili zlatni rekord – Ovo je završni korak procesa u kojem se događa izvršenje procesa objedinjavanja. Poduzeti su svi prethodni koraci kako bi se osigurala uspješna implementacija procesa i pouzdana proizvodnja rezultata. Ako koristite napredno spojiti softver za pročišćavanje, možete izvesti prethodne procese kao i proces spajanja čišćenja unutar istog alata za nekoliko minuta. 

I eto ga – spajanje velikih baza podataka da biste dobili jedinstveni prikaz vaših entiteta. Proces može biti jednostavan, ali tokom njegovog izvođenja nailazi se na niz izazova, kao što je prevazilaženje problema integracije, heterogenosti i skalabilnosti, kao i suočavanje sa nerealnim očekivanjima drugih uključenih strana. Korištenje softverskog alata koji olakšava automatizaciju i ponovljivost određenih procesa može definitivno pomoći vašim timovima u spajanju velikih baza podataka brzo, efikasno i precizno. 

Isprobajte Data Ladder Merge Purge danas

Šta ti misliš?

Ova stranica koristi Akismet kako bi smanjila neželjenu poštu. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.