Почему очистка данных имеет решающее значение и как вы можете реализовать процессы и решения для обеспечения чистоты данных

Очистка данных: как очистить ваши данные

Низкое качество данных является растущей проблемой для многих руководителей бизнеса, поскольку они не достигают поставленных целей. Команда аналитиков данных, которая должна обеспечивать надежное понимание данных, тратит 80% своего времени на очистку и подготовку данных. только 20% времени остается сделать собственно анализ. Это оказывает огромное влияние на производительность команды, поскольку им приходится вручную проверять качество данных нескольких наборов данных.

84% руководителей обеспокоены качеством данных, на которых они основывают свои решения.

Глобальный прогноз генерального директора, Forbes Insight и KPMG

Столкнувшись с такими проблемами, организации ищут автоматизированный, более простой и точный способ очистки и стандартизации данных. В этом блоге мы рассмотрим некоторые основные действия, связанные с очисткой данных, и способы их реализации.

Что такое очистка данных?

Очистка данных — это широкий термин, который относится к процессу приведения данных в состояние, пригодное для любых целей. Это процесс исправления качества данных, который устраняет неверную и недействительную информацию из наборов данных и стандартизированных значений для достижения согласованного представления во всех разрозненных источниках. Процесс обычно включает в себя следующие действия:

  1. Удалить и заменить – Поля в наборе данных часто содержат начальные или трассирующие символы или знаки препинания, которые бесполезны и должны быть заменены или удалены для лучшего анализа (например, пробелы, нули, косые черты и т. д.). 
  2. Разобрать и объединить – Иногда поля содержат агрегированные элементы данных, например, Адрес поле содержит Номер улицыНазвание улицыГородОбластьи т. д. В таких случаях агрегированные поля должны быть разобраны на отдельные столбцы, а некоторые столбцы должны быть объединены вместе, чтобы получить лучшее представление данных — или что-то, что подходит для вашего варианта использования.
  3. Преобразование типов данных – Это включает изменение типа данных поля, например преобразование Номер телефона поле, которое раньше строка в Число. Это гарантирует, что все значения в поле являются точными и действительными. 
  4. Проверка шаблонов – Некоторые поля должны соответствовать допустимому шаблону или формату. Для этого процесс очистки данных распознает текущие шаблоны и преобразует их для обеспечения точности. Например, Телефон в США Число по схеме: AAA-BBB-CCCC
  5. Убрать шум – Поля данных часто содержат слова, которые не имеют большого значения и, следовательно, вносят шум. Например, рассмотрим названия этих компаний «XYZ Inc.», «XYZ Incorporated», «XYZ LLC». Все названия компаний одинаковы, но ваши процессы анализа могут считать их уникальными, а удаление таких слов, как Inc., LLC и Incorporated, может повысить точность вашего анализа.
  6. Сопоставьте данные для обнаружения дубликатов – Наборы данных обычно содержат несколько записей для одного и того же объекта. Незначительные различия в именах клиентов могут привести к тому, что ваша команда сделает несколько записей в базе данных клиентов. Чистый и стандартизированный набор данных должен содержать уникальные записи — по одной записи на объект. 

Структурированные и неструктурированные данные

Одним из современных аспектов цифровых данных является то, что они несовместимы с числовым полем или текстовым значением. Структурированные данные — это то, с чем обычно работают компании. количественный данные, хранящиеся в определенных форматах, таких как электронные таблицы или таблицы, для облегчения работы. Однако бизнес все больше и больше работает с неструктурированными данными… качественный поле.

Примером неструктурированных данных является естественный язык из текстовых, аудио- и видеоисточников. Одним из распространенных в маркетинге способов является определение настроения бренда из онлайн-обзоров. Параметр «звездочка» структурирован (например, оценка от 1 до 5 звезд), но комментарий неструктурирован, и качественные данные должны обрабатываться посредством обработки естественного языка (НЛП) алгоритмы формирования количественного значения настроений.

Как обеспечить чистые данные?

Наиболее эффективным средством обеспечения чистоты данных является проверка каждой точки входа на ваши платформы и их программное обновление для обеспечения правильного ввода данных. Это может быть достигнуто несколькими способами:

  • Обязательные поля – обеспечение того, чтобы форма или интеграция проходили определенные поля.
  • Использование типов данных поля – предоставление ограниченных списков для выбора, регулярных выражений для форматирования данных и хранения данных в надлежащих типах данных для ограничения данных в надлежащем формате и сохраненном типе.
  • Интеграция сторонних сервисов – интеграция сторонних инструментов для обеспечения надлежащего хранения данных, таких как поле адреса, которое проверяет адрес, может обеспечить согласованные качественные данные.
  • Проверка – если ваши клиенты подтвердят свой номер телефона или адрес электронной почты, это может гарантировать сохранение точных данных.

Точка входа должна быть не просто формой, она должна быть связующим звеном между каждой системой, передающей данные из одной системы в другую. Компании часто используют платформы для извлечения, преобразования и загрузки (ETL) данных между системами, чтобы обеспечить хранение чистых данных. Компаниям рекомендуется выполнять обнаружение данных аудиты для документирования всех точек входа, обработки и использования данных, находящихся под их контролем. Это также важно для обеспечения соблюдения стандартов безопасности и правил конфиденциальности.

Как очистить ваши данные?

Хотя наличие чистых данных было бы оптимальным, часто существуют устаревшие системы и слабая дисциплина для импорта и сбора данных. Это делает очистку данных частью деятельности большинства маркетинговых команд. Мы изучили процессы, в которые вовлечены процессы очистки данных. Вот дополнительные способы, которыми ваша организация может реализовать очистку данных:

Вариант 1: использование подхода, основанного на коде

Питон и R — это два широко используемых языка программирования для кодирования решений для управления данными. Написание сценариев для очистки данных может показаться полезным, поскольку вы можете настраивать алгоритмы в соответствии с характером ваших данных, однако со временем поддерживать эти сценарии может быть сложно. Более того, самая большая проблема с этим подходом заключается в кодировании обобщенного решения, которое хорошо работает с различными наборами данных, а не в жестком кодировании конкретных сценариев. 

Вариант 2. Использование инструментов интеграции с платформой

Многие платформы предлагают программные или бескодовые Разъемы для перемещения данных между системами в надлежащем формате. Встроенные платформы автоматизации становятся все более популярными, поскольку платформы могут легче интегрироваться между наборами инструментов компании. Эти инструменты часто включают запускаемые или запланированные процессы, которые можно запускать при импорте, запросе или записи данных из одной системы в другую. Некоторые платформы, например Роботизированная автоматизация процессов (RPA) могут даже вводить данные на экраны, когда интеграция данных недоступна.

Вариант 3: Использование искусственного интеллекта

Реальные наборы данных очень разнообразны, и реализация прямых ограничений на поля может дать неточные результаты. Вот где искусственный интеллект (AI) может быть очень полезным. Обучение моделей на правильных, достоверных и точных данных, а затем использование обученных моделей на входящих записях может помочь отметить аномалии, выявить возможности очистки и т. д.

Некоторые из процессов, которые можно улучшить с помощью ИИ во время очистки данных, перечислены ниже:

  • Обнаружение аномалий в столбце.
  • Выявление некорректных реляционных зависимостей.
  • Поиск повторяющихся записей с помощью кластеризации.
  • Выбор основных записей на основе вычисленной вероятности.

Вариант 4. Использование инструментов самообслуживания для контроля качества данных

Некоторые поставщики предлагают различные функции качества данных, упакованные в виде инструментов, таких как программное обеспечение для очистки данных. Они используют ведущие в отрасли, а также запатентованные алгоритмы для профилирования, очистки, стандартизации, сопоставления и объединения данных из разрозненных источников. Такие инструменты могут работать по принципу plug-and-play и требуют минимального времени адаптации по сравнению с другими подходами. 

Лестница данных

Результаты процесса анализа данных так же хороши, как и качество входных данных. По этой причине понимание проблем качества данных и внедрение комплексного решения для исправления этих ошибок может помочь сохранить ваши данные чистыми, стандартизированными и пригодными для любых целей. 

Data Ladder предлагает многофункциональный набор инструментов, который помогает устранять противоречивые и недопустимые значения, создавать и проверять шаблоны, а также обеспечивать стандартизированное представление всех источников данных, обеспечивая высокое качество, точность и удобство использования данных.

Лестница данных — программное обеспечение для очистки данных

Посетите Лестницу данных для получения дополнительной информации