Miksi tietojen puhdistaminen on kriittistä ja kuinka voit toteuttaa tietojen puhtausprosesseja ja ratkaisuja

Tietojen puhdistaminen: Kuinka puhdistaa tietosi

Tietojen huono laatu on kasvava huolenaihe monille yritysjohtajille, koska he eivät saavuta asetettuja tavoitteita. Data-analyytikkoryhmä – jonka oletetaan tuottavan luotettavaa dataa – käyttää 80 % ajastaan ​​tietojen puhdistamiseen ja valmisteluun. vain 20 % ajasta jää tehdä varsinainen analyysi. Tällä on valtava vaikutus tiimin tuottavuuteen, koska heidän on tarkistettava useiden tietojoukkojen tietojen laatu manuaalisesti.

84 % toimitusjohtajista on huolissaan niiden tietojen laadusta, joihin he perustavat päätöksensä.

Globaali toimitusjohtaja Outlook, Forbes Insight & KPMG

Tällaisten ongelmien jälkeen organisaatiot etsivät automatisoitua, yksinkertaisempaa ja tarkempaa tapaa tietojen puhdistamiseen ja standardointiin. Tässä blogissa tarkastellaan joitain tietojen puhdistamiseen liittyviä perustoimintoja ja kuinka voit toteuttaa ne.

Mitä on tietojen puhdistaminen?

Tietojen puhdistaminen on laaja termi, joka viittaa prosessiin, jossa tiedot saatetaan käytettäväksi mihin tahansa aiottuun tarkoitukseen. Se on tietojen laadun korjausprosessi, joka eliminoi virheelliset ja virheelliset tiedot tietojoukoista ja standardoiduista arvoista, jotta saadaan yhtenäinen näkymä kaikista erilaisista lähteistä. Prosessi sisältää yleensä seuraavat toiminnot:

  1. Poista ja vaihda – Tietojoukon kentät sisältävät usein alku- tai jälkimerkkejä tai välimerkkejä, joista ei ole hyötyä ja jotka on korvattava tai poistettava paremman analyysin vuoksi (kuten välilyöntejä, nollia, kauttaviivoja jne.). 
  2. Jäsennä ja yhdistä – Joskus kentät sisältävät aggregoituja tietoelementtejä, esimerkiksi Osoite kenttä sisältää KatunumeroKadun nimiKaupunkiOsavaltio, jne. Tällaisissa tapauksissa kootut kentät on jäsennettävä erillisiin sarakkeisiin, kun taas jotkin sarakkeet on yhdistettävä, jotta saat paremman kuvan tiedoista – tai jotain, joka toimii käyttötapauksessasi.
  3. Muunna tietotyyppejä – Tämä sisältää kentän tietotyypin muuttamisen, kuten muuntamisen Puhelinnumero kenttä, joka oli aiemmin jono että numero. Tämä varmistaa, että kaikki kentän arvot ovat tarkkoja ja kelvollisia. 
  4. Vahvista kuviot – Joidenkin kenttien oletetaan noudattavan kelvollista mallia tai muotoa. Tätä varten tietojen puhdistusprosessi tunnistaa nykyiset kuviot ja muuntaa ne tarkkuuden varmistamiseksi. Esimerkiksi, Yhdysvaltain puhelin numero seuraa mallia: AAA-BBB-CCCC
  5. Poista melu – Tietokentät sisältävät usein sanoja, jotka eivät tuota paljon lisäarvoa ja aiheuttavat siten melua. Harkitse esimerkiksi näitä yritysten nimiä 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Kaikkien yritysten nimet ovat samat, mutta analyysiprosessisi voivat pitää niitä ainutlaatuisina, ja sanojen kuten Inc., LLC ja Incorporated poistaminen voi parantaa analyysisi tarkkuutta.
  6. Etsi kaksoiskappaleet yhdistämällä tiedot – Tietojoukot sisältävät yleensä useita tietueita samalle entiteetille. Pienet vaihtelut asiakkaiden nimissä voivat saada tiimisi tekemään useita merkintöjä asiakastietokantaasi. Puhtaan ja standardoidun tietojoukon tulee sisältää yksilöllisiä tietueita – yksi tietue yksikköä kohden. 

Strukturoitu vs. jäsentämätön data

Yksi digitaalisen tiedon nykyaikainen piirre on, että se ei ole johdonmukainen numeeriseen kenttään tai tekstiarvoon sovitettaessa. Strukturoidun datan kanssa yritykset yleensä työskentelevät – määrällinen Tiettyihin muotoihin, kuten laskentataulukoihin tai taulukoihin, tallennettuja tietoja, joiden kanssa on helpompi työskennellä. Yritykset kuitenkin työskentelevät yhä enemmän myös strukturoimattoman datan kanssa… näin on laadullinen tietoja.

Esimerkki jäsentämättömästä tiedosta on luonnollinen kieli teksti-, ääni- ja videolähteistä. Yksi yleinen markkinoinnissa on bränditunnelman kerääminen online-arvosteluista. Tähtivaihtoehto on jäsennelty (esim. pisteet 1 - 5 tähteä), mutta kommentti on jäsentämätön ja laadulliset tiedot on käsiteltävä luonnollisen kielen käsittelyllä (NLP) algoritmeja tunteiden kvantitatiivisen arvon muodostamiseksi.

Kuinka varmistaa tietojen puhtaus?

Tehokkain tapa varmistaa tietojen puhtaus on tarkastaa kaikki alustasi sisääntulokohdat ja päivittää ne ohjelmallisesti varmistaaksesi, että tiedot syötetään oikein. Tämä voidaan suorittaa useilla tavoilla:

  • Pakolliset kentät – sen varmistaminen, että lomakkeen tai integroinnin on läpäistävä tietyt kentät.
  • Käytä kenttätietotyyppejä – rajoitettujen luetteloiden tarjoaminen valintaa varten, säännölliset lausekkeet tietojen muotoilemiseksi ja tietojen tallentaminen oikeisiin tietotyyppeihin, jotta tiedot voidaan rajoittaa oikeaan muotoon ja tyyppiin.
  • Kolmannen osapuolen palveluintegraatio – Kolmannen osapuolen työkalujen integroiminen tietojen asianmukaisen säilytyksen varmistamiseksi, kuten osoitekenttä, joka vahvistaa osoitteen, voi tarjota johdonmukaisia ​​ja laadukkaita tietoja.
  • Validation – Kun asiakkaat vahvistavat puhelinnumeronsa tai sähköpostiosoitteensa, voit varmistaa, että tiedot tallennetaan oikein.

Sisääntulopisteen ei tarvitse olla vain lomake, sen tulee olla liitin jokaisen järjestelmän välillä, joka siirtää tietoja järjestelmästä toiseen. Yritykset käyttävät usein alustoja poimia, muuntaa ja ladata (ETL) dataa järjestelmien välillä varmistaakseen puhtaan tiedon tallentamisen. Yrityksiä kannustetaan esiintymään tietojen löytäminen auditoinnit dokumentoidakseen kaikki heidän hallinnassaan olevien tietojen sisääntulokohdat, käsittely- ja käyttöpisteet. Tämä on tärkeää myös turvallisuusstandardien ja tietosuojamääräysten noudattamisen varmistamiseksi.

Kuinka puhdistaa tietosi?

Vaikka puhtaat tiedot olisivat optimaalista, vanhoja järjestelmiä ja löyhää kurinalaisuutta tiedon tuonnissa ja tallentamisessa on usein olemassa. Tämä tekee tietojen puhdistamisesta osan useimpien markkinointitiimien toimintaa. Tarkastelimme prosesseja, joita tietojen puhdistusprosessit sisältävät. Tässä on valinnaisia ​​tapoja, joilla organisaatiosi voi toteuttaa tietojen puhdistamisen:

Vaihtoehto 1: Koodipohjaisen lähestymistavan käyttäminen

Python että R ovat kaksi yleisesti käytettyä ohjelmointikieltä datan käsittelyyn tarkoitettujen ratkaisujen koodaukseen. Komentosarjojen kirjoittaminen tietojen puhdistamiseen voi vaikuttaa hyödylliseltä, koska voit säätää algoritmeja tietojesi luonteen mukaan, mutta näiden komentosarjojen ylläpitäminen voi kuitenkin olla vaikeaa ajan myötä. Lisäksi tämän lähestymistavan suurin haaste on koodata yleistetty ratkaisu, joka toimii hyvin erilaisten tietojoukkojen kanssa, sen sijaan, että koodattaisiin tiettyjä skenaarioita. 

Vaihtoehto 2: Platform Integration Toolsin käyttö

Monet alustat tarjoavat ohjelmallista tai kooditonta Liittimet siirtää tietoja järjestelmien välillä oikeassa muodossa. Sisäänrakennetut automaatioalustat ovat yleistymässä, jotta alustat voivat integroitua helpommin yrityksensä työkalusarjojen välillä. Nämä työkalut sisältävät usein laukaistuja tai ajoitettuja prosesseja, joita voidaan ajaa tuomalla, kyselyillä tai kirjoittamalla tietoja järjestelmästä toiseen. Jotkut alustat, esim Robottiprosessien automatisointi (Etelä-Afrikka) -alustoille, voivat jopa syöttää tietoja näytöille, kun tietointegraatioita ei ole saatavilla.

Vaihtoehto 3: Tekoälyn käyttö

Reaalimaailman tietojoukot ovat hyvin erilaisia, ja suorien rajoitusten toteuttaminen kenttiin voi antaa epätarkkoja tuloksia. Tässä on tekoäly (AI) voi olla erittäin hyödyllinen. Oikeiden, pätevien ja tarkkojen tietojen kouluttaminen ja sitten koulutettujen mallien käyttäminen saapuviin tietueisiin voi auttaa ilmoittamaan poikkeavuuksista, tunnistamaan puhdistusmahdollisuuksia jne.

Alla on mainittu joitakin prosesseja, joita voidaan parantaa tekoälyllä tietojen puhdistuksen aikana:

  • Poikkeavuuksien havaitseminen sarakkeessa.
  • Väärien relaatioriippuvuuksien tunnistaminen.
  • Päällekkäisten tietueiden etsiminen klusteroinnin avulla.
  • Päätietueiden valinta lasketun todennäköisyyden perusteella.

Vaihtoehto 4: Itsepalvelutietojen laatutyökalujen käyttäminen

Tietyt toimittajat tarjoavat erilaisia ​​työkaluiksi pakattuja tiedonlaatutoimintoja, kuten tietojen puhdistusohjelmisto. Ne käyttävät alan johtavia sekä patentoituja algoritmeja profilointiin, puhdistamiseen, standardointiin, täsmäämiseen ja yhdistämiseen eri lähteistä. Tällaiset työkalut voivat toimia plug-and-play-muodossa ja vaativat vähiten käyttöönottoaikaa muihin lähestymistapoihin verrattuna. 

Datatikkaat

Tietojen analysointiprosessin tulokset ovat yhtä hyviä kuin syöttötiedon laatu. Tästä syystä tietojen laadun haasteiden ymmärtäminen ja kokonaisvaltaisen ratkaisun käyttöönotto näiden virheiden korjaamiseksi voivat auttaa pitämään tietosi puhtaina, standardoituina ja käyttökelpoisina mihin tahansa tarkoitukseen. 

Data Ladder tarjoaa monipuolisen työkalupakin, joka auttaa poistamaan epäjohdonmukaiset ja virheelliset arvot, luomaan ja vahvistamaan malleja sekä saavuttamaan standardoidun näkymän kaikista tietolähteistä, mikä varmistaa korkean tiedon laadun, tarkkuuden ja käytettävyyden.

Data Ladder - Tietojen puhdistusohjelmisto

Vieraile Data Ladderissa saadaksesi lisätietoja