Mengapa Pembersihan Data Adalah Kritikal dan Bagaimana Anda Boleh Melaksanakan Proses dan Penyelesaian Kebersihan Data

Pembersihan Data: Cara Membersihkan Data Anda

Kualiti data yang lemah adalah kebimbangan yang semakin meningkat bagi ramai pemimpin perniagaan kerana mereka gagal mencapai matlamat sasaran mereka. Pasukan penganalisis data - yang sepatutnya menghasilkan cerapan data yang boleh dipercayai - menghabiskan 80% masa mereka membersihkan dan menyediakan data, dan hanya 20% sahaja dibiarkan untuk melakukan analisis sebenar. Ini mempunyai kesan yang besar terhadap produktiviti pasukan kerana mereka perlu mengesahkan kualiti data berbilang set data secara manual.

84% daripada CEO bimbang tentang kualiti data yang mereka asaskan keputusan mereka.

Tinjauan Ketua Pegawai Eksekutif Global, Forbes Insight & KPMG

Selepas menghadapi isu sedemikian, organisasi mencari cara automatik, lebih mudah dan lebih tepat untuk membersihkan dan menyeragamkan data. Dalam blog ini, kita akan melihat beberapa aktiviti asas yang terlibat dalam pembersihan data, dan bagaimana anda boleh melaksanakannya.

Apakah Pembersihan Data?

Pembersihan data ialah istilah luas yang merujuk kepada proses menjadikan data boleh digunakan untuk sebarang tujuan yang dimaksudkan. Ia ialah proses pembetulan kualiti data yang menghapuskan maklumat yang tidak betul dan tidak sah daripada set data dan nilai piawai untuk mencapai paparan yang konsisten merentas semua sumber yang berbeza. Proses ini biasanya merangkumi aktiviti berikut:

  1. Keluarkan dan ganti – Medan dalam set data selalunya mengandungi aksara pendahuluan atau pengesanan atau tanda baca yang tidak berguna dan perlu diganti atau dialih keluar untuk analisis yang lebih baik (seperti ruang, sifar, garis miring, dsb.). 
  2. Parsing dan cantumkan – Kadangkala medan mengandungi elemen data agregat, contohnya, Alamat medan mengandungi Nombor jalanNama jalanCityNegeri, dsb. Dalam kes sedemikian, medan agregat mesti dihuraikan ke dalam lajur yang berasingan, manakala beberapa lajur mesti digabungkan bersama untuk mendapatkan paparan data yang lebih baik – atau sesuatu yang sesuai untuk kes penggunaan anda.
  3. Mengubah jenis data – Ini melibatkan menukar jenis data medan, seperti mengubah Nombor telefon bidang yang sebelum ini Rentetan kepada nombor. Ini memastikan semua nilai dalam medan adalah tepat dan sah. 
  4. Sahkan corak – Sesetengah medan sepatutnya mengikut corak atau format yang sah. Untuk itu, proses pembersihan data mengenali corak semasa dan mengubahnya untuk memastikan ketepatan. Sebagai contoh, yang Telefon AS nombor mengikut corak: AAA-BBB-CCCC
  5. Buang bunyi bising – Medan data selalunya mengandungi perkataan yang tidak banyak menambah nilai dan oleh itu, memperkenalkan bunyi. Sebagai contoh, pertimbangkan nama syarikat ini 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Semua nama syarikat adalah sama tetapi proses analisis anda boleh menganggapnya sebagai unik, dan mengalih keluar perkataan seperti Inc., LLC dan Incorporated boleh meningkatkan ketepatan analisis anda.
  6. Padankan data untuk mengesan pendua – Set data biasanya mengandungi berbilang rekod untuk entiti yang sama. Sedikit variasi dalam nama pelanggan boleh menyebabkan pasukan anda membuat berbilang entri dalam pangkalan data pelanggan anda. Set data yang bersih dan standard harus mengandungi rekod unik - satu rekod bagi setiap entiti. 

Data Berstruktur berbanding Data Tidak Berstruktur

Satu aspek moden data digital ialah ia tidak konsisten dalam menyesuaikan ke dalam medan berangka atau nilai teks. Data berstruktur ialah perkara yang biasanya digunakan oleh syarikat – kuantitatif data yang disimpan dalam format tertentu seperti hamparan atau jadual untuk berfungsi dengan lebih mudah. Walau bagaimanapun, perniagaan bekerja dengan data tidak berstruktur semakin banyak juga… ini kualitatif data.

Contoh data tidak berstruktur ialah bahasa semula jadi daripada sumber teks, audio dan video. Satu perkara biasa dalam pemasaran ialah mengutip sentimen jenama daripada ulasan dalam talian. Pilihan bintang berstruktur (cth. skor 1 hingga 5 bintang), tetapi ulasan itu tidak berstruktur dan data kualitatif mesti diproses melalui pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) algoritma untuk membentuk nilai kuantitatif sentimen.

Bagaimana Untuk Memastikan Data Bersih?

Cara paling berkesan untuk memastikan data bersih adalah mengaudit setiap titik masuk ke dalam platform anda dan mengemas kininya secara pemrograman untuk memastikan data dimasukkan dengan betul. Ini boleh dicapai dalam beberapa cara:

  • Memerlukan medan – memastikan bentuk atau integrasi mesti melepasi medan tertentu.
  • Menggunakan jenis data medan – menyediakan senarai terhad untuk pemilihan, ungkapan biasa untuk memformat data, dan menyimpan data dalam jenis data yang betul untuk mengekang data kepada format dan jenis yang betul disimpan.
  • Penyepaduan perkhidmatan pihak ketiga – menyepadukan alatan pihak ketiga untuk memastikan data disimpan dengan betul, seperti medan alamat yang mengesahkan alamat, boleh memberikan data yang konsisten dan berkualiti.
  • Pengesahan – meminta pelanggan anda mengesahkan nombor telefon atau alamat e-mel mereka boleh memastikan data yang tepat disimpan.

Titik masuk bukan hanya satu bentuk, ia harus menjadi penyambung antara setiap sistem yang menghantar data dari satu sistem ke sistem yang lain. Syarikat sering menggunakan platform untuk mengekstrak, mengubah dan memuatkan data (ETL) antara sistem untuk memastikan data bersih disimpan. Syarikat digalakkan untuk membuat persembahan penemuan data audit untuk mendokumenkan semua titik masuk, pemprosesan dan titik penggunaan untuk data dalam kawalan mereka. Ini penting untuk memastikan pematuhan dengan piawaian keselamatan dan peraturan privasi juga.

Bagaimana Untuk Membersihkan Data Anda?

Walaupun mempunyai data yang bersih adalah optimum, sistem warisan dan disiplin yang longgar untuk mengimport dan menangkap data sering wujud. Ini menjadikan pembersihan data sebahagian daripada aktiviti kebanyakan pasukan pemasaran. Kami melihat ke dalam proses yang melibatkan proses pembersihan data. Berikut ialah cara pilihan organisasi anda boleh melaksanakan pembersihan data:

Pilihan 1: Menggunakan Pendekatan Berasaskan Kod

Python dan R ialah dua bahasa pengaturcaraan yang biasa digunakan untuk penyelesaian pengekodan untuk memanipulasi data. Menulis skrip untuk membersihkan data nampaknya bermanfaat kerana anda dapat menyesuaikan algoritma mengikut sifat data anda, namun, sukar untuk mengekalkan skrip ini dari semasa ke semasa. Selain itu, cabaran terbesar dengan pendekatan ini adalah untuk mengekodkan penyelesaian umum yang berfungsi dengan baik dengan pelbagai set data, dan bukannya senario khusus pengekodan keras. 

Pilihan 2: Menggunakan Alat Integrasi Platform

Banyak platform menawarkan programmatik atau tanpa kod penyambung untuk memindahkan data antara sistem dalam format yang betul. Platform automasi terbina dalam semakin popular supaya platform boleh disepadukan dengan lebih mudah antara set alat syarikat mereka. Alat ini selalunya menggabungkan proses tercetus atau berjadual yang boleh dijalankan semasa mengimport, menanya atau menulis data dari satu sistem ke sistem yang lain. Beberapa platform, seperti Automasi Proses Robotik (RPA) platform, malah boleh memasukkan data dalam skrin apabila penyepaduan data tidak tersedia.

Pilihan 3: Menggunakan Kepintaran Buatan

Set data dunia nyata sangat pelbagai dan melaksanakan kekangan langsung pada medan boleh memberikan hasil yang tidak tepat. Di sinilah kecerdasan buatan (AI) boleh sangat membantu. Model latihan tentang data yang betul, sah dan tepat dan kemudian menggunakan model terlatih pada rekod masuk boleh membantu menandakan anomali, mengenal pasti peluang pembersihan, dsb.

Beberapa proses yang boleh dipertingkatkan dengan AI semasa pembersihan data disebut di bawah:

  • Mengesan anomali dalam lajur.
  • Mengenal pasti kebergantungan hubungan yang salah.
  • Mencari rekod pendua melalui pengelompokan.
  • Memilih rekod induk berdasarkan kemungkinan yang dikira.

Pilihan 4: Menggunakan Alat Kualiti Data Layan Diri

Vendor tertentu menawarkan pelbagai fungsi kualiti data yang dibungkus sebagai alat, seperti perisian pembersihan data. Mereka menggunakan algoritma peneraju industri serta proprietari untuk pemprofilan, pembersihan, penyeragaman, pemadanan dan penggabungan data merentas sumber yang berbeza. Alat sedemikian boleh bertindak sebagai plug-and-play dan memerlukan amaun paling sedikit masa onboarding berbanding dengan pendekatan lain. 

Tangga Data

Hasil daripada proses analisis data adalah sama baik dengan kualiti data input. Atas sebab ini, memahami cabaran kualiti data dan melaksanakan penyelesaian hujung ke hujung untuk membetulkan ralat ini boleh membantu memastikan data anda bersih, piawai dan boleh digunakan untuk sebarang tujuan yang dimaksudkan. 

Tangga Data menawarkan kit alat kaya ciri yang membantu anda menghapuskan nilai yang tidak konsisten dan tidak sah, mencipta dan mengesahkan corak serta mencapai paparan piawai merentas semua sumber data, memastikan kualiti, ketepatan dan kebolehgunaan data yang tinggi.

Tangga Data - Perisian Pembersihan Data

Lawati Tangga Data untuk Maklumat Lanjut