Деректерді тазалау неге маңызды және деректерді тазалау процестері мен шешімдерін қалай жүзеге асыруға болады

Деректерді тазалау: деректерді қалай тазартуға болады

Төмен деректер сапасы көптеген бизнес басшыларын алаңдатады, өйткені олар мақсатты мақсаттарына жете алмайды. Деректерді талдаушылар тобы - бұл сенімді деректер туралы түсініктер шығаруы керек - уақытының 80% деректерді тазалауға және дайындауға жұмсайды және уақыттың 20% ғана нақты талдау жасау қалды. Бұл топтың өнімділігіне үлкен әсер етеді, өйткені олар бірнеше деректер жиынының деректер сапасын қолмен тексеруі керек.

Бас директорлардың 84%-ы шешім қабылдайтын деректердің сапасына алаңдайды.

Global CEO Outlook, Forbes Insight және KPMG

Осындай мәселелерге тап болғаннан кейін ұйымдар деректерді тазалаудың және стандарттаудың автоматтандырылған, қарапайым және дәлірек әдісін іздейді. Бұл блогта біз деректерді тазалауға қатысты кейбір негізгі әрекеттерді және оларды қалай жүзеге асыруға болатынын қарастырамыз.

Деректерді тазалау дегеніміз не?

Деректерді тазалау - бұл деректерді кез келген мақсатты мақсатта қолдануға болатын ету процесіне қатысты кең термин. Бұл барлық бөлек көздер бойынша дәйекті көрініске қол жеткізу үшін деректер жиынынан және стандартталған мәндерден қате және жарамсыз ақпаратты жоятын деректер сапасын түзету процесі. Процесс әдетте келесі әрекеттерді қамтиды:

  1. Алып тастаңыз және ауыстырыңыз – Деректер жиынындағы өрістер жиі пайдасыз және жақсырақ талдау үшін ауыстыруды немесе жоюды қажет ететін жетекші немесе бақылау таңбаларын немесе тыныс белгілерін қамтиды (бос орындар, нөлдер, қиғаш сызықтар және т.б.). 
  2. Талдау және біріктіру – Кейде өрістерде жинақталған деректер элементтері болады, мысалы, мекен-жай өрісті қамтиды Көше нөміріКөше атауысезіммемлекет, және т.б. Мұндай жағдайларда жинақталған өрістер бөлек бағандарға талдануы керек, ал кейбір бағандар деректерді жақсырақ көру үшін біріктірілуі керек – немесе сіздің пайдалану жағдайыңыз үшін жұмыс істейтін нәрсе.
  3. Деректер түрлерін түрлендіру – Бұл өрістің деректер түрін өзгертуді қамтиды, мысалы, түрлендіру Телефон нөмірі бұрын болған өріс String дейін нөмір. Бұл өрістегі барлық мәндердің дәл және жарамды болуын қамтамасыз етеді. 
  4. Үлгілерді растау – Кейбір өрістер жарамды үлгіні немесе пішімді сақтауы керек. Ол үшін деректерді тазалау процесі ағымдағы үлгілерді таниды және дәлдікті қамтамасыз ету үшін оларды түрлендіреді. Мысалы, АҚШ телефоны нөмір үлгі бойынша: AAA-BBB-CCCC
  5. Шуды жою – Деректер өрістерінде көп мән қоспайтын сөздер жиі кездеседі, демек, шуды тудырады. Мысалы, «XYZ Inc.», «XYZ Incorporated», «XYZ LLC» компанияларының атауларын қарастырыңыз. Барлық компания атаулары бірдей, бірақ талдау процестеріңіз оларды бірегей деп санауы мүмкін және Inc., LLC және Incorporated сияқты сөздерді жою талдауыңыздың дәлдігін жақсартады.
  6. Көшірмелерді анықтау үшін деректерді сәйкестендіріңіз – Деректер жиындарында әдетте бір нысан үшін бірнеше жазбалар болады. Тұтынушы атауларындағы шамалы ауытқулар сіздің командаңызды тұтынушы дерекқорында бірнеше жазбалар жасауға әкелуі мүмкін. Таза және стандартталған деректер жинағы бірегей жазбаларды қамтуы керек – бір нысанға бір жазба. 

Құрылымдалған және құрылымдалмаған деректер

Цифрлық деректердің заманауи аспектісі - оның сандық өріске немесе мәтіндік мәнге сәйкес келмеуі. Құрылымдық деректер - бұл компаниялар әдетте жұмыс істейтін нәрсе - сандық оңай жұмыс істеу үшін электрондық кестелер немесе кестелер сияқты арнайы пішімдерде сақталған деректер. Дегенмен, бизнес құрылымдалмаған деректермен көбірек жұмыс істейді ... бұл сапалы деректер.

Құрылымдалмаған деректердің мысалы ретінде мәтіндік, дыбыстық және бейне көздерінен алынған табиғи тіл жатады. Маркетингтегі кең таралғандардың бірі - желідегі шолулардан бренд сезімін жинау. Жұлдызша опциясы құрылымдалған (мысалы, 1-ден 5 жұлдызға дейінгі ұпай), бірақ түсініктеме құрылымдалмаған және сапалы деректер табиғи тілде өңдеу арқылы өңделуі керек (НЛП) сезімнің сандық мәнін қалыптастыру алгоритмдері.

Таза деректерді қалай қамтамасыз етуге болады?

Таза деректерді қамтамасыз етудің ең тиімді құралы - платформалардағы әрбір кіру нүктесін тексеру және деректердің дұрыс енгізілгеніне көз жеткізу үшін оларды бағдарламалық түрде жаңарту. Бұған бірнеше жолдармен қол жеткізуге болады:

  • Міндетті өрістер – пішінді немесе интеграцияны қамтамасыз ету нақты өрістерден өтуі керек.
  • Өріс деректерінің түрлерін пайдалану – таңдау үшін шектеулі тізімдерді, деректерді пішімдеу үшін тұрақты өрнектерді және деректерді дұрыс пішімдеу мен сақталған түрге шектеу үшін деректерді тиісті деректер түрлерінде сақтау.
  • Үшінші тарап қызметтерін біріктіру – мекенжайды растайтын мекенжай өрісі сияқты деректердің дұрыс сақталуын қамтамасыз ету үшін үшінші тарап құралдарын біріктіру дәйекті, сапалы деректерді қамтамасыз ете алады.
  • Тексеру – тұтынушыларыңыздың телефон нөмірін немесе электрондық пошта мекенжайын растауы нақты деректердің сақталуын қамтамасыз етеді.

Кіру нүктесі жай ғана пішін емес, ол деректерді бір жүйеден екіншісіне тасымалдайтын әрбір жүйе арасындағы қосқыш болуы керек. Компаниялар таза деректердің сақталуын қамтамасыз ету үшін жүйелер арасында деректерді шығару, түрлендіру және жүктеу (ETL) үшін платформаларды жиі пайдаланады. Компаниялар орындауға ынталандырылады деректерді ашу олардың бақылауындағы деректер үшін барлық кіру нүктелерін, өңдеу және пайдалану нүктелерін құжаттау үшін аудиттер. Бұл қауіпсіздік стандарттары мен құпиялылық ережелеріне сәйкестікті қамтамасыз ету үшін де маңызды.

Деректерді қалай тазартуға болады?

Таза деректер оңтайлы болғанымен, деректерді импорттау және түсіру үшін бұрынғы жүйелер мен нашар тәртіп жиі бар. Бұл деректерді тазалауды көптеген маркетингтік топтардың әрекеттерінің бір бөлігіне айналдырады. Біз деректерді тазарту процестеріне қатысты процестерді қарастырдық. Міне, ұйымыңыз деректерді тазалауды жүзеге асыра алатын қосымша әдістер:

1-нұсқа: кодқа негізделген тәсілді пайдалану

Python және R деректерді өңдеуге арналған шешімдерді кодтау үшін жиі қолданылатын екі бағдарламалау тілі болып табылады. Деректерді тазалау үшін сценарийлерді жазу пайдалы болып көрінуі мүмкін, өйткені сіз алгоритмдерді деректеріңіздің сипатына қарай реттей аласыз, дегенмен бұл сценарийлерді уақыт өте келе сақтау қиын болуы мүмкін. Сонымен қатар, бұл тәсілдің ең үлкен қиындығы нақты сценарийлерді қатаң кодтаудан гөрі әртүрлі деректер жиынымен жақсы жұмыс істейтін жалпылама шешімді кодтау болып табылады. 

2-нұсқа: Платформаны біріктіру құралдарын пайдалану

Көптеген платформалар бағдарламалық немесе кодсыз ұсынады қосқыштар деректерді жүйе арасында дұрыс пішімде жылжыту. Кірістірілген автоматтандыру платформалары танымал болуда, осылайша платформалар компанияның құралдар жинағы арасында оңай интеграциялануы мүмкін. Бұл құралдар көбінесе бір жүйеден екіншісіне деректерді импорттау, сұрау немесе жазу кезінде іске қосылуы мүмкін іске қосылған немесе жоспарланған процестерді қамтиды. Кейбір платформалар, мысалы Роботтандырылған процестерді автоматтандыру (РПА) платформалар, тіпті деректер интеграциясы қол жетімді болмаған кезде экрандарға деректерді енгізе алады.

3-нұсқа: Жасанды интеллектті пайдалану

Нақты әлемдегі деректер жиынтығы өте әртүрлі және өрістерге тікелей шектеулерді енгізу дұрыс емес нәтижелер беруі мүмкін. Бұл жерде жасанды интеллект (AI) өте пайдалы болуы мүмкін. Дұрыс, жарамды және дәл деректер бойынша үлгілерді оқыту, содан кейін кіріс жазбалардағы оқытылған үлгілерді пайдалану аномалияларды белгілеуге, тазалау мүмкіндіктерін анықтауға және т.б. көмектеседі.

Деректерді тазалау кезінде AI көмегімен жақсартуға болатын кейбір процестер төменде көрсетілген:

  • Бағандағы ауытқуларды анықтау.
  • Қате қатынастық тәуелділіктерді анықтау.
  • Кластерлеу арқылы қайталанатын жазбаларды табу.
  • Есептелген ықтималдық негізінде негізгі жазбаларды таңдау.

4-нұсқа: өзіне-өзі қызмет көрсету деректер сапасы құралдарын пайдалану

Кейбір жеткізушілер құралдар ретінде пакеттелген деректер сапасының әртүрлі функцияларын ұсынады, мысалы деректерді тазартуға арналған бағдарламалық жасақтама. Олар әртүрлі көздер бойынша деректерді профильдеу, тазалау, стандарттау, сәйкестендіру және біріктіру үшін саладағы жетекші, сондай-ақ меншікті алгоритмдерді пайдаланады. Мұндай құралдар қосу және ойнату функциясын орындауы мүмкін және басқа әдістермен салыстырғанда қосу уақытының ең аз мөлшерін талап етеді. 

Деректер сатысы

Деректерді талдау процесінің нәтижелері кіріс деректерінің сапасы сияқты жақсы. Осы себепті деректер сапасының қиындықтарын түсіну және осы қателерді түзетуге арналған түпкілікті шешімді енгізу деректеріңізді таза, стандартталған және кез келген мақсатта пайдалануға жарамды сақтауға көмектеседі. 

Data Ladder сәйкес емес және жарамсыз мәндерді жоюға, үлгілерді жасауға және тексеруге және деректердің жоғары сапасын, дәлдігін және пайдалану мүмкіндігін қамтамасыз ете отырып, барлық деректер көздері бойынша стандартталған көрініске қол жеткізуге көмектесетін мүмкіндіктерге бай құралдар жинағын ұсынады.

Деректер баспалдағы - деректерді тазалауға арналған бағдарламалық құрал

Қосымша ақпарат алу үшін Data Ladder сайтына кіріңіз