CRM және деректер платформаларыЭлектрондық сауда және бөлшек саудаЭлектрондық пошта маркетингі және автоматтандыру

Деректерді стандарттау: анықтау, тексеру және түрлендіру

Ұйымдар кәсіпорында деректер мәдениетін орнатуға бет бұрғанымен, көпшілігі әлі де өз деректерін дұрыс алу үшін күресуде. Деректерді әртүрлі көздерден алу және әртүрлі пішімдерді және бірдей ақпарат болуы керек көріністерді алу деректер саяхатыңызда елеулі кедергілерді тудырады.

Командалар әдеттегі операцияларды орындау немесе деректер жиынынан түсінік алу кезінде кешігулер мен қателерді бастан кешіреді. Мұндай мәселелер бизнесті деректерді стандарттау механизмін енгізуге мәжбүрлейді – бұл деректер ұйым бойынша дәйекті және біркелкі көріністе болуын қамтамасыз етеді. 

Деректерді стандарттау процесін тереңірек қарастырайық: бұл нені білдіреді, оның қадамдары және кәсіпорында стандартты деректер көрінісіне қалай қол жеткізуге болады.

Деректерді стандарттау дегеніміз не?

Қарапайым тілмен айтқанда, деректерді стандарттау - бұл деректер мәндерін қате пішімнен дұрысқа түрлендіру процесі. Ұйымда стандартталған, біркелкі және дәйекті деректер көрінісін қосу үшін деректер мәндері қажетті стандартқа сәйкес болуы керек – олар тиесілі деректер өрістерінің контекстінде.

Деректерді стандарттау қателерінің мысалы

Мысалы, екі түрлі жерде тұратын бір тұтынушының жазбасында аты-жөні, электрондық пошта мекенжайы, телефон нөмірі және тұрғылықты мекенжайы сәйкес келмеуі керек:

Толық аты-жөніңізЭлектрондық поштаТелефон нөміріТуған жылыгендерлікТұрғылықты мекен-жайы
Джон Онелjohn.neal@gmail.com516465949414/2/1987M11400 Вт Olimpic BL № 200
1 көзі
АтыТекЭлектрондық поштаТелефон нөміріТуған жылыгендерлікТұрғылықты мекен-жайы
ДжонОнилjohn.neal_gmail.com+ 1 516-465-94942/14/1987ер11400 Вт Olimpic 200
2 көзі

Жоғарыдағы мысалда сәйкессіздіктердің келесі түрлерін көруге болады:

  1. Құрылымдық: Бірінші дереккөз Тұтынушы атын жалғыз өріс ретінде қамтиды, ал екіншісі оны екі өріс ретінде сақтайды – Аты және Тегі.
  2. Үлгі: Бірінші көзде а жарамды электрондық пошта үлгісі электрондық пошта мекенжайы өрісінде орындалады, ал екіншісінде көрінетіндей жоқ @ белгісі 
  3. Деректер түрі: Бірінші дереккөз тек Телефон нөмірі өрісіндегі сандарға рұқсат береді, ал екіншісінде символдар мен бос орындар бар жол түрі өрісі бар.
  4. форматы: Бірінші дереккөздің туған күні АА/КК/ЖЖЖЖ пішімінде болса, екіншісінде КК/АА/ЖЖЖЖ пішімінде болады. 
  5. Домен мәні: Бірінші көз Gender мәнін M немесе F түрінде сақтауға мүмкіндік береді, ал екінші көзде толық пішінді сақтайды – Ер немесе Әйел.

Мұндай деректер сәйкессіздіктері сіздің бизнесіңіздің көп уақытын, құнын және күш-жігерін жоғалтуына әкелетін елеулі қателіктерге әкеледі. Осы себепті «ұшты-ұшты» механизмін енгізу деректерді стандарттау деректер гигиенасын сақтау үшін өте маңызды.

Деректерді қалай стандарттау керек?

Деректерді стандарттау қарапайым төрт қадамды процесс. Бірақ деректеріңіздегі сәйкессіздіктердің сипатына және сіз қол жеткізгіңіз келетін нәрсеге байланысты стандарттау үшін қолданылатын әдістер мен әдістер әртүрлі болуы мүмкін. Мұнда біз стандарттау қателерін жою үшін кез келген ұйым қолдана алатын жалпы ережені ұсынамыз. 

  1. Стандарттың не екенін анықтаңыз

Кез келген күйге жету үшін алдымен мемлекет дегеніміз не екенін анықтау керек. Кез келген деректерді стандарттау процесінің бірінші қадамында қол жеткізу үшін не қажет екенін анықтау қажет. Сізге не қажет екенін білудің ең жақсы жолы - бизнес талаптарын түсіну. Қандай деректер қажет және қай пішімде екенін көру үшін бизнес процестеріңізді сканерлеуіңіз керек. Бұл деректерге қойылатын талаптардың негізін орнатуға көмектеседі.

Деректер стандартының анықтамасы мыналарды анықтауға көмектеседі:

  • Сіздің бизнес үдерісіңіз үшін маңызды деректер активтері, 
  • Бұл активтердің қажетті деректер өрістері,
  • Деректер түрі, пішімі және үлгісі олардың мәндері сәйкес болуы керек,
  • Осы өрістер үшін қолайлы мәндер ауқымы және т.б.
  1. Деректер жиынын анықталған стандартқа сәйкес сынау

Стандартты анықтаманы алғаннан кейін келесі қадам деректер жиындарының оларға қарсы қаншалықты жақсы жұмыс істейтінін тексеру болып табылады. Мұны бағалаудың бір жолы - пайдалану мәліметтерді профильдеу жан-жақты есептерді жасайтын және деректер өрісінің талаптарына сәйкес мәндердің пайызы сияқты ақпаратты табатын құралдар, мысалы:

  • Мәндер қажетті деректер түрі мен пішімін сақтай ма?
  • Мәндер рұқсат етілген ауқымнан тыс жатыр ма?
  • Мәндер аббревиатуралар мен бүркеншік аттар сияқты қысқартылған пішіндерді пайдаланады ма?
  • ма мекенжайлар стандартталған қажетінше – мысалы USPS стандарттауы АҚШ мекенжайлары үшін?
  1. Сәйкес келмейтін мәндерді түрлендіру

Енді анықталған стандартқа сәйкес келмейтін мәндерді түрлендірудің уақыты келді. Қолданылатын деректерді түрлендірудің жалпы әдістерін қарастырайық.

  • Деректерді талдау – Қажетті деректер құрамдастарын алу үшін кейбір деректер өрістерін алдымен талдау керек. Мысалы, атау өрісін бірінші, орта және фамилияларды, сондай-ақ мәнде бар кез келген префикстерді немесе жұрнақтарды бөлу үшін талдау.
  • Деректер түрі мен форматын түрлендіру – Түрлендіру кезінде сәйкес келмейтін таңбаларды жою қажет болуы мүмкін, мысалы, тек цифрлық телефон нөмірінен таңбалар мен алфавиттерді жою.
  • Үлгіні сәйкестендіру және тексеру – Үлгіні түрлендіру үлгі үшін тұрақты өрнекті конфигурациялау арқылы орындалады. Тұрақты өрнекке сәйкес электрондық пошта мекенжайы мәндері үшін олар талдануы және анықталған үлгіге түрлендірілуі керек. электрондық пошта мекенжайын regex көмегімен тексеруге болады:
^[a-zA-Z0-9+_.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+$
  • Аббревиатураны кеңейту – Компания аттары, мекенжайлары және адам аттары жиі қысқартылған пішіндерді қамтиды, олар деректер жиынын бірдей ақпараттың әртүрлі көріністерін қамтуы мүмкін. Мысалы, Нью-Йоркті Нью-Йоркке түрлендіру сияқты ел мемлекеттерін кеңейту қажет болуы мүмкін.
  • Шуды жою және емлені түзету – Кейбір сөздер мәнге шын мәнінде ешқандай мағына қоспайды, оның орнына деректер жиынында көп шу шығарады. Мұндай мәндерді деректер жинағында оны осы сөздерді қамтитын сөздікке қарсы іске қосу, оларды белгілеу және қайсысын біржола жою керектігін шешу арқылы анықтауға болады. Емле қателерін және теру қателерін табу үшін бірдей процесті орындауға болады.
  1. Деректер жиынын анықталған стандартқа қарсы қайта сынаңыз

Соңғы қадамда өзгертілген деректер жинағы түзетілген деректерді стандарттау қателерінің пайызын білу үшін анықталған стандартқа қарсы қайта сыналады. Деректер жиынында әлі де қалған қателер үшін әдістеріңізді баптауға немесе қайта конфигурациялауға және деректерді процесс арқылы қайта іске қосуға болады. 

Орау

Бүгінгі таңда жасалатын деректер көлемі және осы деректерді алу үшін қолданылатын құралдар мен технологиялардың әртүрлілігі компанияларды деректердің қорқынышты шатасуына тап болады. Оларда қажет нәрсенің бәрі бар, бірақ деректер неге қолайлы және қолдануға болатын пішінде және пішінде жоқ екеніне сенімді емес. Деректерді стандарттау құралдарын қабылдау осындай сәйкессіздіктерді түзетуге көмектеседі және ұйымыңызда аса қажетті деректер мәдениетін қосады.

Зара Зиад

Zara Ziad – өнім маркетингінің талдаушысы Деректер сатысы IT саласындағы білімі бар. Ол бүгінгі күні көптеген ұйымдардың бетпе-бет келетін нақты әлемдегі деректер гигиенасы мәселелерін көрсететін шығармашылық мазмұн стратегиясын жасауға құмар. Ол бизнеске бизнес-барлау процестерінде тән деректер сапасына қол жеткізуге көмектесетін шешімдерді, кеңестерді және тәжірибелерді жеткізу үшін мазмұнды шығарады. Ол техникалық персоналдан бастап соңғы пайдаланушыға дейін аудиторияның кең ауқымына бағытталған мазмұнды жасауға, сондай-ақ оны әртүрлі цифрлық платформаларда сатуға тырысады.

Қатысты Мақалалар

Басына оралу
жақын

Adblock анықталды

Martech Zone Сізге бұл мазмұнды ақысыз ұсына алады, өйткені біз сайтымызды жарнамадан түсетін табыс, серіктестік сілтемелері және демеушілік арқылы монетизациялаймыз. Сайтымызды көрген кезде жарнама блокаторын алып тастасаңыз, біз ризамыз.