Zašto je čišćenje podataka ključno i kako možete implementirati procese i rješenja za čistoću podataka

Čišćenje podataka: Kako očistiti svoje podatke

Loša kvaliteta podataka sve je veća briga mnogih poslovnih čelnika jer ne uspijevaju ispuniti svoje ciljane ciljeve. Tim analitičara podataka – koji bi trebao proizvoditi pouzdane uvide u podatke – provodi 80% svog vremena čisteći i pripremajući podatke, i samo 20% vremena ostaje da se napravi stvarna analiza. To ima veliki utjecaj na produktivnost tima jer moraju ručno provjeravati kvalitetu podataka višestrukih skupova podataka.

84% izvršnih direktora zabrinuto je za kvalitetu podataka na kojima temelje svoje odluke.

Globalni CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

Nakon što se suoče s takvim problemima, organizacije traže automatizirani, jednostavniji i točniji način čišćenja i standardizacije podataka. U ovom blogu ćemo pogledati neke od osnovnih aktivnosti uključenih u čišćenje podataka i kako ih možete provesti.

Što je čišćenje podataka?

Čišćenje podataka je širok pojam koji se odnosi na proces upotrebljivosti podataka za bilo koju namjenu. To je proces popravljanja kvalitete podataka koji eliminira netočne i nevažeće informacije iz skupova podataka i standardiziranih vrijednosti kako bi se postigao dosljedan prikaz u svim različitim izvorima. Proces obično uključuje sljedeće aktivnosti:

  1. Uklonite i zamijenite – Polja u skupu podataka često sadrže početne znakove ili znakove u praćenju ili interpunkcijske znakove koji nisu od koristi i moraju se zamijeniti ili ukloniti radi bolje analize (kao što su razmaci, nule, kose crte itd.). 
  2. Parsirajte i spojite – Ponekad polja sadrže agregirane elemente podataka, na primjer, Adresa polje sadrži Broj uliceIme uliceGraddržava, itd. U takvim slučajevima, agregirana polja moraju se raščlaniti u zasebne stupce, dok se neki stupci moraju spojiti zajedno kako bi se dobio bolji prikaz podataka – ili nešto što radi za vaš slučaj upotrebe.
  3. Transformirajte tipove podataka – To uključuje promjenu vrste podataka polja, kao što je transformacija Telefonski broj polje koje je ranije bilo Niz do Broj. To osigurava da su sve vrijednosti u polju točne i valjane. 
  4. Potvrdite obrasce – Neka polja bi trebala slijediti valjani obrazac ili format. Za to, proces čišćenja podataka prepoznaje trenutne obrasce i transformira ih kako bi se osigurala točnost. Na primjer, američki telefon Broj slijedeći obrazac: AAA-BBB-CCCC
  5. Uklonite buku – Podatkovna polja često sadrže riječi koje ne dodaju veliku vrijednost i stoga unose buku. Na primjer, uzmite u obzir nazive ovih tvrtki 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Sva imena tvrtki su ista, ali vaši procesi analize mogu ih smatrati jedinstvenima, a uklanjanje riječi kao što su Inc., LLC i Incorporated može poboljšati točnost vaše analize.
  6. Uskladite podatke za otkrivanje duplikata – Skupovi podataka obično sadrže više zapisa za isti entitet. Male varijacije u imenima kupaca mogu dovesti do toga da vaš tim napravi višestruke unose u vašu bazu podataka kupaca. Čist i standardiziran skup podataka trebao bi sadržavati jedinstvene zapise – jedan zapis po entitetu. 

Strukturirani i nestrukturirani podaci

Jedan suvremeni aspekt digitalnih podataka je da nisu dosljedni u uklapanju u numeričko polje ili tekstualnu vrijednost. Strukturirani podaci su ono s čime tvrtke obično rade – kvantitativan podaci pohranjeni u određenim formatima kao što su proračunske tablice ili tablice za lakši rad. Međutim, i tvrtke sve više rade s nestrukturiranim podacima... to jest kvalitativan podatke.

Primjer nestrukturiranih podataka je prirodni jezik iz tekstualnih, audio i video izvora. Jedno uobičajeno u marketingu je prikupljanje osjećaja marke iz online recenzija. Opcija zvjezdica je strukturirana (npr. ocjena od 1 do 5 zvjezdica), ali komentar je nestrukturiran i kvalitativni podaci moraju se obraditi obradom prirodnog jezika (NLP) algoritmi za formiranje kvantitativne vrijednosti osjećaja.

Kako osigurati čiste podatke?

Najučinkovitije sredstvo za osiguravanje čistih podataka je revizija svake ulazne točke u vaše platforme i programsko ažuriranje kako bi se osiguralo da su podaci ispravno uneseni. To se može postići na više načina:

  • Zahtijevana polja – osiguravanje da obrazac ili integracija moraju proći određena polja.
  • Korištenje tipova podataka polja – pružanje ograničenih popisa za odabir, regularnih izraza za formatiranje podataka i pohranjivanje podataka u odgovarajuće vrste podataka kako bi se podaci ograničili na odgovarajući format i pohranjeni tip.
  • Integracija usluga treće strane – Integriranje alata trećih strana kako bi se osiguralo da su podaci ispravno pohranjeni, poput polja adrese koje potvrđuje adresu, može pružiti dosljedne, kvalitetne podatke.
  • Potvrđivanje – Vaši klijenti potvrde svoj telefonski broj ili adresu e-pošte može osigurati pohranu točnih podataka.

Ulazna točka ne mora biti samo obrazac, ona bi trebala biti spojnica između svakog sustava koji prenosi podatke iz jednog sustava u drugi. Tvrtke često koriste platforme za izdvajanje, transformaciju i učitavanje (ETL) podataka između sustava kako bi osigurale pohranjivanje čistih podataka. Tvrtke se potiču na nastup otkrivanje podataka revizije za dokumentiranje svih ulaznih točaka, točaka obrade i korištenja za podatke pod njihovom kontrolom. To je također ključno za osiguravanje usklađenosti sa sigurnosnim standardima i propisima o privatnosti.

Kako očistiti svoje podatke?

Iako bi posjedovanje čistih podataka bilo optimalno, često postoje naslijeđeni sustavi i slaba disciplina za uvoz i hvatanje podataka. To čini čišćenje podataka dijelom aktivnosti većine marketinških timova. Proučili smo procese koje uključuju procesi čišćenja podataka. Evo izbornih načina na koje vaša organizacija može implementirati čišćenje podataka:

Opcija 1: korištenje pristupa temeljenog na kodu

PitonR su dva uobičajena programska jezika za kodiranje rješenja za manipulaciju podacima. Pisanje skripti za čišćenje podataka može se činiti korisnim jer algoritme možete podesiti prema prirodi svojih podataka, no ipak može biti teško održavati te skripte tijekom vremena. Štoviše, najveći izazov s ovim pristupom je kodirati generalizirano rješenje koje dobro funkcionira s različitim skupovima podataka, umjesto tvrdog kodiranja specifičnih scenarija. 

Opcija 2: korištenje alata za integraciju platforme

Mnoge platforme nude programske ili bezkodne programe priključci za premještanje podataka između sustava u odgovarajućem formatu. Ugrađene platforme za automatizaciju postaju sve popularnije kako bi se platforme lakše integrirale između skupova alata njihove tvrtke. Ovi alati često uključuju pokrenute ili zakazane procese koji se mogu izvoditi pri uvozu, postavljanju upita ili pisanju podataka iz jednog sustava u drugi. Neke platforme, npr Robotska automatizacija procesa (RPA) platforme, mogu čak unositi podatke na zaslone kada integracije podataka nisu dostupne.

Opcija 3: Korištenje umjetne inteligencije

Skupovi podataka iz stvarnog svijeta vrlo su raznoliki i primjena izravnih ograničenja na poljima može dati netočne rezultate. Ovdje umjetna inteligencija (AI) može biti od velike pomoći. Obuka modela na točnim, valjanim i točnim podacima, a zatim korištenje obučenih modela na dolaznim zapisima može pomoći u označavanju anomalija, identificiranju prilika za čišćenje itd.

Neki od procesa koji se mogu poboljšati AI tijekom čišćenja podataka navedeni su u nastavku:

  • Otkrivanje anomalija u stupcu.
  • Identificiranje netočnih relacijskih ovisnosti.
  • Pronalaženje duplikata zapisa kroz grupiranje.
  • Odabir glavnih zapisa na temelju izračunate vjerojatnosti.

Opcija 4: Korištenje samoposlužnih alata za kvalitetu podataka

Određeni dobavljači nude različite funkcije kvalitete podataka upakirane kao alate, kao npr softver za čišćenje podataka. Koriste vodeće u industriji, kao i vlasničke algoritme za profiliranje, čišćenje, standardizaciju, uparivanje i spajanje podataka iz različitih izvora. Takvi alati mogu djelovati kao plug-and-play i zahtijevaju najmanje vremena ugradnje u usporedbi s drugim pristupima. 

Ljestvica podataka

Rezultati procesa analize podataka jednako su dobri kao i kvaliteta ulaznih podataka. Iz tog razloga, razumijevanje izazova kvalitete podataka i implementacija end-to-end rješenja za ispravljanje ovih pogrešaka može pomoći da vaši podaci budu čisti, standardizirani i upotrebljivi za bilo koju namjenu. 

Data Ladder nudi alat bogat značajkama koji vam pomaže da eliminirate nedosljedne i nevažeće vrijednosti, kreirate i potvrdite obrasce i postignete standardizirani prikaz svih izvora podataka, osiguravajući visoku kvalitetu, točnost i upotrebljivost podataka.

Data Ladder - softver za čišćenje podataka

Posjetite Data Ladder za više informacija