Hvers vegna gagnahreinsun er mikilvæg og hvernig þú getur innleitt gagnahreinleikaferli og lausnir

Gagnahreinsun: Hvernig á að hreinsa gögnin þín

Léleg gagnagæði eru vaxandi áhyggjuefni fyrir marga leiðtoga fyrirtækja þar sem þeir ná ekki markmiðum sínum. Hópur gagnafræðinga – sem á að framleiða áreiðanlega gagnainnsýn – eyðir 80% af tíma sínum í að þrífa og undirbúa gögn, og aðeins 20% tilvika er eftir að gera raunverulega greiningu. Þetta hefur gríðarleg áhrif á framleiðni liðsins þar sem það þarf að sannprófa gagnagæði margra gagnasafna handvirkt.

84% forstjóra hafa áhyggjur af gæðum gagna sem þeir byggja ákvarðanir sínar á.

Global CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

Eftir að hafa staðið frammi fyrir slíkum vandamálum leita stofnanir að sjálfvirkri, einfaldari og nákvæmari leið til að hreinsa og staðla gögn. Í þessu bloggi munum við skoða nokkrar af þeim grunnaðgerðum sem taka þátt í gagnahreinsun og hvernig þú getur innleitt þær.

Hvað er gagnahreinsun?

Gagnahreinsun er víðtækt hugtak sem vísar til þess ferlis að gera gögn nothæf í hvaða tilgangi sem er. Það er ferli til að laga gagnagæði sem útilokar rangar og ógildar upplýsingar úr gagnasöfnum og stöðluðum gildum til að ná samræmdri sýn yfir allar ólíkar heimildir. Ferlið inniheldur venjulega eftirfarandi aðgerðir:

  1. Fjarlægðu og skiptu um – Reitir í gagnasafni innihalda oft fremstu eða rekja stafi eða greinarmerki sem eru til einskis og þarf að skipta út eða fjarlægja til að fá betri greiningu (svo sem bil, núll, skástrik o.s.frv.). 
  2. Þekkja og sameina – Stundum innihalda reitir samansafnaðar gagnaeiningar, til dæmis Heimilisfang reiturinn inniheldur GötunúmerGötuheitiBorgState, o.s.frv. Í slíkum tilfellum verður að flokka samanlagða reiti í aðskilda dálka, en suma dálka verður að sameina saman til að fá betri yfirsýn yfir gögn – eða eitthvað sem virkar fyrir þitt tilvik.
  3. Umbreyta gagnategundum – Þetta felur í sér að breyta gagnagerð svæðis, svo sem umbreytingu Símanúmer sviði sem áður var Band til Númer. Þetta tryggir að öll gildi á reitnum séu nákvæm og gild. 
  4. Staðfestu mynstur – Sumir reitir eiga að fylgja gildu mynstri eða sniði. Til þess þekkir ferlið við gagnahreinsun núverandi mynstur og umbreytir þeim til að tryggja nákvæmni. Til dæmis, the Bandarískur sími Númer eftir mynstrinu: AAA-BBB-CCCC
  5. Fjarlægðu hávaða – Gagnareitir innihalda oft orð sem gefa ekki mikið gildi og koma því upp hávaða. Skoðaðu til dæmis þessi fyrirtækjanöfn 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Öll fyrirtækjanöfn eru þau sömu en greiningarferlar þínir geta talið þau vera einstök og að fjarlægja orð eins og Inc., LLC og Incorporated getur bætt nákvæmni greiningar þinnar.
  6. Passaðu gögn til að greina afrit – Gagnasöfn innihalda venjulega margar færslur fyrir sömu eininguna. Smá breyting á nöfnum viðskiptavina getur leitt til þess að teymið þitt færir margar færslur í viðskiptavinagagnagrunninn þinn. Hreint og staðlað gagnasafn ætti að innihalda einstakar færslur - ein skrá á hverja einingu. 

Skipulögð á móti óskipulögð gögn

Einn nútíma þáttur stafrænna gagna er að þau eru ekki í samræmi við að passa inn í talnasvið eða textagildi. Skipulögð gögn eru það sem fyrirtæki eru venjulega að vinna með - megindleg gögn sem eru geymd á tilteknu sniði eins og töflureiknum eða töflum til að vinna með auðveldara. Hins vegar eru fyrirtæki að vinna með ómótuð gögn meira og meira líka ... þetta er eigindlegt gögn.

Dæmi um óskipulögð gögn er náttúrulegt tungumál úr texta-, hljóð- og mynduppsprettum. Ein algengasta í markaðssetningu er að tína til vörumerkjaviðhorf úr umsögnum á netinu. Stjörnuvalkosturinn er uppbyggður (t.d. einkunn frá 1 til 5 stjörnur), en athugasemdin er óskipulögð og eigindleg gögn verða að vera unnin með náttúrulegu tungumáli (NLP) reiknirit til að mynda magnlegt gildi tilfinninga.

Hvernig á að tryggja hrein gögn?

Áhrifaríkasta leiðin til að tryggja hrein gögn er að endurskoða hvern aðgangsstað inn á vettvanginn þinn og uppfæra þá á dagskrá til að tryggja að gögn séu rétt færð inn. Þetta er hægt að gera á ýmsa vegu:

  • Krefjast reita – að tryggja að eyðublað eða samþætting verði að standast ákveðna reitir.
  • Að nota svæðisgagnategundir - útvega takmarkaða lista fyrir val, reglubundnar tjáningar til að forsníða gögn og geyma gögn í réttum gagnategundum til að takmarka gögn á réttu sniði og geymd tegund.
  • Þjónustusamþætting þriðja aðila – að samþætta verkfæri þriðja aðila til að tryggja að gögn séu rétt geymd, eins og heimilisfangsreitur sem staðfestir heimilisfangið, getur veitt samræmd gæðagögn.
  • löggilding - Að láta viðskiptavini þína staðfesta símanúmerið sitt eða netfangið getur tryggt að nákvæm gögn séu geymd.

Aðgangsstaður þarf ekki bara að vera form, hann ætti að vera tengið á milli hvers kerfis sem sendir gögn frá einu kerfi til annars. Fyrirtæki nota oft vettvang til að draga út, umbreyta og hlaða (ETL) gögnum á milli kerfa til að tryggja að hrein gögn séu geymd. Fyrirtæki eru hvött til að standa sig gagnauppgötvun úttektir til að skjalfesta alla aðgangsstaði, vinnslu og nýtingarpunkta fyrir gögnin sem þeir hafa undir höndum. Þetta er mikilvægt til að tryggja samræmi við öryggisstaðla og persónuverndarreglur líka.

Hvernig á að þrífa gögnin þín?

Þó að það væri ákjósanlegt að hafa hrein gögn, eru eldri kerfi og slakur agi til að flytja inn og taka gögn oft til. Þetta gerir gagnahreinsun að hluta af starfsemi flestra markaðsteyma. Við skoðuðum ferlana sem gagnahreinsunarferli fela í sér. Hér eru valfrjálsar leiðir sem fyrirtæki þitt getur innleitt gagnahreinsun:

Valkostur 1: Notkun kóða-undirstaða nálgun

Python og R eru tvö algeng forritunarmál til að kóða lausnir til að vinna með gögn. Að skrifa forskriftir til að hreinsa gögn getur virst gagnleg þar sem þú færð að stilla reikniritin í samræmi við eðli gagna þinna, samt getur verið erfitt að viðhalda þessum forskriftum með tímanum. Þar að auki er stærsta áskorunin við þessa nálgun að kóða almenna lausn sem virkar vel með ýmsum gagnasöfnum, frekar en að harðkóðun sérstakar aðstæður. 

Valkostur 2: Notkun pallasamþættingarverkfæra

Margir vettvangar bjóða upp á forritunarlega eða kóðalausa tengi til að flytja gögn á milli kerfa á réttu sniði. Innbyggðir sjálfvirknipallar njóta vinsælda þannig að pallar geta samþætt auðveldara á milli verkfærasetta fyrirtækis síns. Þessi verkfæri innihalda oft kveikt eða tímasett ferli sem hægt er að keyra við innflutning, fyrirspurn eða ritun gagna frá einu kerfi í annað. Sumir pallar, eins og Vélfærafræði sjálfvirkni (RPA) palla, geta jafnvel slegið inn gögn á skjái þegar gagnasamþættingar eru ekki tiltækar.

Valkostur 3: Notkun gervigreindar

Raunveruleg gagnasöfn eru mjög fjölbreytt og að innleiða beinar takmarkanir á reitina getur gefið ónákvæmar niðurstöður. Þetta er þar sem gervigreind (AI) getur verið mjög gagnlegt. Þjálfunarlíkön á réttum, gildum og nákvæmum gögnum og síðan að nota þjálfuðu líkönin á innkomnum gögnum getur hjálpað til við að flagga frávik, bera kennsl á hreinsunartækifæri o.s.frv.

Sum ferlanna sem hægt er að bæta með gervigreind við gagnahreinsun eru nefnd hér að neðan:

  • Að greina frávik í dálki.
  • Að bera kennsl á rangar tengslaháðir.
  • Að finna tvíteknar færslur í gegnum klasa.
  • Val á aðalfærslum út frá reiknuðum líkum.

Valkostur 4: Notkun sjálfsafgreiðslugagnagæðatóla

Ákveðnir söluaðilar bjóða upp á ýmsar gagnagæðaaðgerðir pakkaðar sem verkfæri, svo sem hugbúnaður fyrir hreinsun gagna. Þeir nota leiðandi sem og séreignaralgrím til að greina, hreinsa, staðla, passa og sameina gögn yfir ólíkar heimildir. Slík verkfæri geta virkað sem „plug-and-play“ og krefst sem minnsts tíma um borð í samanburði við aðrar aðferðir. 

Gagnastigi

Niðurstöður gagnagreiningarferlis eru jafn góðar og gæði inntaksgagnanna. Af þessum sökum getur skilningur á áskorunum gagnagæða og innleiðing á end-to-enda lausn til að leiðrétta þessar villur hjálpað til við að halda gögnunum þínum hreinum, stöðluðum og nothæfum í hvaða tilgangi sem er. 

Data Ladder býður upp á eiginleikaríkt verkfærasett sem hjálpar þér að útrýma ósamræmi og ógildum gildum, búa til og sannreyna mynstur og ná stöðluðu yfirliti yfir alla gagnagjafa, sem tryggir mikil gagnagæði, nákvæmni og notagildi.

Data Ladder - Hugbúnaður til að hreinsa gögn

Farðu á Data Ladder fyrir frekari upplýsingar