CRM и платформы данных

Как объединить большие базы данных с очисткой

Среднее предприятие использует 464 пользовательских приложения оцифровать свои бизнес-процессы. Но когда дело доходит до получения полезной информации, данные, хранящиеся в разрозненных источниках, необходимо объединять и объединять. В зависимости от количества задействованных источников и структуры данных, хранящихся в этих базах данных, это может быть довольно сложной задачей. По этой причине крайне важно, чтобы компании понимали проблемы и процесс слияния больших баз данных.  

В этой статье мы обсудим, что такое процесс очистки слиянием, и посмотрим, как можно выполнить очистку слиянием больших баз данных. Давайте начнем. 

Что такое очистка слиянием?

Очистка слиянием — это систематический процесс, который проверяет все записи, находящиеся в разных источниках, и реализует несколько алгоритмов, которые очищают, стандартизируют и дедуплицируют данные для создания единого всеобъемлющего представления ваших объектов, таких как клиенты, продукты, сотрудники и т. д. Это очень полезный процесс, особенно для организаций, управляемых данными.  

Пример. Объединить записи очистки клиентов 

Давайте рассмотрим набор данных клиентов компании. Информация о клиентах собирается в нескольких местах, включая веб-формы на целевых страницах, инструменты автоматизации маркетинга, каналы оплаты, инструменты отслеживания активности и т. д. Если вы хотите выполнить атрибуцию лидов, чтобы понять точный путь, который привел к конверсии лидов, вам понадобятся все эти данные в одном месте. Объединение и очистка больших наборов данных о клиентах для получения полного представления о вашей клиентской базе может открыть большие возможности для вашего бизнеса, например, делать выводы о поведении клиентов, стратегиях конкурентного ценообразования, анализе рынка и многом другом. 

Как объединить большие базы данных с очисткой? 

Процесс очистки слияния может быть немного сложным, поскольку вы не хотите потерять информацию или получить неправильную информацию в результирующем наборе данных. По этой причине мы выполняем некоторые процессы до фактического процесса очистки слияния. Рассмотрим все этапы этого процесса. 

  1. Подключение всех баз данных к центральному источнику – Первым шагом в этом процессе является подключение баз данных к центральному источнику. Это делается для того, чтобы собрать данные в одном месте, чтобы можно было лучше спланировать процесс слияния с учетом всех задействованных источников и данных. Это может потребовать от вас извлечения данных из нескольких мест, таких как локальные файлы, базы данных, облачное хранилище или другие сторонние приложения. 
  2. Профилирование данных для раскрытия структурных деталей – Профилирование данных означает выполнение агрегированного и статистического анализа ваших импортированных данных, чтобы раскрыть их структурные детали и определить потенциальные возможности очистки и преобразования. Например, профиль данных покажет вам список всех атрибутов, присутствующих в каждой базе данных, а также их скорость заполнения, тип данных, максимальную длину символов, общий шаблон, формат и другие подобные детали. С помощью этой информации вы сможете понять различия, присутствующие в подключенных наборах данных, и то, что вам нужно учесть и исправить перед объединением данных. 
  3. Устранение неоднородности данных – структурной и лексической Неоднородность данных относится к структурным и лексическим различиям между двумя или более наборами данных. Примером структурной неоднородности является случай, когда один набор данных содержит три столбца для имени (First, средняякачества Фамилия), а другой просто содержит один (Полное имя). Напротив, лексическая неоднородность связана с содержанием, присутствующим в столбце, например, Полное имя столбец в одной базе данных хранит имя как Джейн Доу, в то время как другой набор данных хранит его как Доу, Джейн
  4. Очистка, разбор и фильтрация данных – Когда у вас есть отчеты о профилях данных и вы знаете о различиях, присутствующих между вашими наборами данных, вы можете приступить к исправлению вещей, которые могут вызвать проблемы во время процесса очистки слияния. Это может включать:
    • Заполнение пустых значений, 
    • Преобразование типов данных определенных атрибутов, 
    • Устранение или замена неверных значений, 
    • Анализ атрибута для определения более мелких подкомпонентов или объединение двух или более атрибутов вместе для формирования одного столбца, 
    • Фильтрация атрибутов на основе требований результирующего набора данных и т. д. 
  5. Сопоставление данных для выявления сущностей и дедупликации – Вероятно, это основная часть процесса очистки слияния данных: сопоставление записей, чтобы выяснить, какие записи принадлежат одному и тому же объекту, а какие являются полным дубликатом существующей записи. Записи обычно содержат уникальные атрибуты, идентифицирующие клиентов. Но в некоторых случаях эти атрибуты могут отсутствовать. Прежде чем вы сможете эффективно объединить данные для получения единого представления ваших сущностей, вы должны выполнить сопоставление данных, чтобы найти повторяющиеся записи или те, которые принадлежат сущности. В случае отсутствия идентификаторов можно выполнить алгоритм нечеткого сопоставления, который выбирает комбинацию атрибутов из обеих записей и вычисляет вероятность того, что они принадлежат одному и тому же объекту. 
  6. Разработка правил очистки слиянием – Когда вы идентифицировали совпадающие записи, может быть сложно выбрать основную запись и пометить другие как дубликаты. Для этого вы можете разработать набор правил очистки слияния данных, которые сравнивают записи в соответствии с определенными критериями и условно выбирают основную запись, дедупликацию или, в некоторых случаях, перезапись данных в записях. Например, вы можете захотеть автоматизировать следующее:
    • Сохраните запись с самым длинным Адрес,  
    • Удалять повторяющиеся записи, поступающие из определенного источника данных, и 
    • Перезаписать Номер телефона из определенного источника в основную запись. 
  7. Слияние и очистка данных для получения золотой записи — Это последний шаг процесса, на котором происходит выполнение процесса очистки слиянием. Все предварительные шаги были предприняты для обеспечения успешного внедрения процесса и получения надежных результатов. Если вы используете расширенный программное обеспечение для очистки слиянием, вы можете выполнить предыдущие процессы, а также процесс очистки слиянием в одном и том же инструменте за считанные минуты. 

Вот и все — объединение больших баз данных для получения единого представления о ваших объектах. Процесс может быть простым, но во время его выполнения возникает ряд проблем, таких как преодоление проблем интеграции, неоднородности и масштабируемости, а также работа с нереалистичными ожиданиями других вовлеченных сторон. Использование программного инструмента, упрощающего автоматизацию и повторяемость определенных процессов, определенно может помочь вашим командам быстро, эффективно и точно объединить большие базы данных. 

Попробуйте очистку слияния лестницы данных сегодня

Зара Зиад

Зара Зиад, аналитик по маркетингу продуктов Лестница данных с опытом работы в IT. Она увлечена разработкой стратегии творческого контента, которая подчеркивает реальные проблемы гигиены данных, с которыми сегодня сталкиваются многие организации. Она создает контент для обмена решениями, советами и практическими приемами, которые могут помочь предприятиям внедрить и добиться качества данных, присущих их процессам бизнес-аналитики. Она стремится создавать контент, ориентированный на широкий круг аудиторий, от технического персонала до конечных пользователей, а также продавать его на различных цифровых платформах.

Статьи по теме

Вернуться к началу кнопки
Закрыть

Adblock обнаружен

Martech Zone может предоставить вам этот контент бесплатно, потому что мы монетизируем наш сайт за счет доходов от рекламы, партнерских ссылок и спонсорства. Мы были бы признательны, если бы вы удалили блокировщик рекламы при просмотре нашего сайта.