Higijena podataka: kratki vodič za spajanje podataka

Higijena podataka - što je spajanje čišćenja

Čišćenje spajanjem ključna je funkcija za poslovne operacije poput izravnog marketinga poštom i dobivanja jedinstvenog izvora istine. Međutim, mnoge organizacije još uvijek vjeruju da je postupak čišćenja spajanjem isključivo ograničen na Excel tehnike i funkcije koje vrlo malo popravljaju sve složenije potrebe za kvalitetom podataka.

Ovaj vodič pomoći će poslovnim i IT korisnicima da razumiju postupak čišćenja spajanja i možda ih natjerati da shvate zašto njihovi timovi više ne mogu nastaviti spajanje i pročišćavanje kroz Excel.

Započnimo!

Što je postupak ili funkcija spajanja ispiranja?

Čišćenje spajanjem postupak je spajanja nekoliko izvora podataka na jedno mjesto, a istodobno uklanjanje loših zapisa i duplikata iz izvora.

To se jednostavno može opisati u sljedećem primjeru:

Podaci o klijentu

Primijetite da gornja slika ima tri slična zapisa s višestrukim problemima u vezi s kvalitetom podataka. Primjenom funkcije ispiranja stapanja na ovaj zapis, on će se transformirati u čisti i pojedinačni izlaz, kao što je primjer u nastavku:

Duplicirani podaci

Nakon spajanja i čišćenja duplikata iz više izvora podataka, rezultat prikazuje objedinjenu verziju izvornog zapisa. Sljedeći je stupac [Industrija] dodan zapisu, a izvor je još jedna verzija zapisa.

Izlazni postupak postupka spajanja stvara zapise koji sadrže jedinstvene informacije koje služe poslovnoj svrsi podataka. U gornjem primjeru, nakon optimizacije, podaci će poslužiti kao zapis pouzdan za marketere u poštanskim kampanjama.

Najbolji postupci spajanja i čišćenja podataka

Bez obzira na industriju, poslovanje ili veličinu tvrtke, postupci čišćenja spajanjem služe kao osnova za ciljeve pogona podataka. Iako je vježba bila ograničena samo na kombinaciju i eliminaciju, danas su se spajanje i pročišćavanje razvili u bitan mehanizam koji omogućava korisnicima da detaljno analiziraju svoje podatke.

Unatoč tome što je proces sada većinom automatiziran kroz opsežne spojiti softver za pročišćavanje i alate, korisnici i dalje trebaju održavati najbolje prakse za čišćenje stapanja podataka. Evo nekih koje vam toplo preporučujem:

  • Usredotočenost na kvalitetu podataka: Prije izvođenja postupka spajanja, neophodno je očistiti i standardizirati podatke, jer to osigurava lakši postupak dedupiranja. Ako napravite dedukciju bez čišćenja podataka, rezultati će vas samo razočarati.
  • Držeći se realnog plana: To je u slučaju da vam jednostavan postupak spajanja podataka nije prioritet. Preporučuje se da uspostavite plan koji će vam pomoći da procijenite vrstu zapisa koje želite spojiti i očistiti.
  • Optimizacija vašeg podatkovnog modela: Općenito, nakon početnog postupka spajanja, tvrtke razvijaju bolje razumijevanje svog podatkovnog modela. Jednom kada se razvije preliminarno razumijevanje vašeg modela, možete izraditi KPI-je i smanjiti vrijeme koje se troši na cjelokupni proces.
  • Održavanje evidencije popisa: Čišćenje popisa ne znači nužno njegovo potpuno brisanje. Bilo koji softver za spajanje podataka omogućit će vam spremanje zapisa i održavanje baze podataka o svakoj promjeni koja je izvršena na popisu.
  • Čuvanje jedinstvenog izvora istine: Kad se korisnički podaci dobivaju iz nekoliko zapisa, neslaganja se suočavaju zbog različitih podataka. U ovom slučaju spajanje i pročišćavanje pomaže stvoriti jedan izvor istine. To uključuje sve potrebne podatke o kupcu.

Blagodati samoposluživanja Merge Purge Software

Učinkovito rješenje za stvaranje jedinstvenog izvora istine uz istovremeno pridržavanje preostalih najboljih praksi je nabavka softvera za pročišćavanje stapanja. Takav alat prepisat će stare zapise koristeći nove podatke kroz postupak preživljavanja podataka.

Štoviše, samoposlužni alati za pročišćavanje spajanja mogu poslovnim korisnicima omogućiti da prikladno spoje i očiste svoje zapise podataka, a da im ne bude potrebno dubinsko programiranje znanja ili iskustva.

Idealan alat za pročišćavanje spajanja može poslovnim korisnicima pomoći u:

  • Priprema podataka kroz procjenu pogrešaka i dosljednost informacija
  • Čišćenje i normalizacija podataka u skladu s definiranim poslovnim pravilima
  • Usklađivanje više popisa putem kombinacije uspostavljenih algoritama
  • Uklanjanje duplikata s velikom stopom točnosti
  • Stvaranje zlatnih zapisa i dobivanje jedinstvenog izvora istine
  • & mnogo više

Nepotrebno je reći da u eri u kojoj je automatizacija postala ključna za poslovni uspjeh, tvrtke si ne mogu priuštiti odgodu optimizacije svojih poslovnih podataka. Tako su moderni alati za spajanje / pročišćavanje podataka sada postali vodeće rješenje za stare probleme povezane sa složenim procesima spajanja i pročišćavanja podataka.

Ljestvica podataka

Podaci tvrtke jedna su od njihovih najcjenjenijih imovina - i kao i svaka druga imovina, podatke treba njegovati. Iako su se tvrtke laserski usredotočile na prikupljanje sve veće količine informacija i pojačavanje prikupljanja podataka, prikupljeni podaci na kraju ostaju uspavani i zauzimaju skupi CRM ili prostor za pohranu duljih vremenskih razdoblja. U takvim slučajevima podatke treba očistiti prije nego što se mogu koristiti u poslovnu upotrebu.

Međutim, složeni postupak spajanja / pročišćavanja može se pojednostaviti pomoću softvera za jednokratno pročišćavanje koji omogućuje spajanje izvora podataka i stvaranje zapisa koji su zapravo vrijedni.

Data Ladder softverska je tvrtka za kvalitetu podataka posvećena pomaganju poslovnim korisnicima da izvuku maksimum iz svojih podataka pomoću alata za podudaranje podataka, profiliranje, deduplikaciju i obogaćivanje. Bilo da se radi o uparivanju milijuna zapisa putem naših nejasnih algoritama za podudaranje ili o transformiranju složenih podataka o proizvodu pomoću semantičke tehnologije, alati za kvalitetu podataka tvrtke Data Ladder pružaju vrhunsku razinu usluge bez premca u industriji.

Preuzmite besplatnu probnu verziju

Što vi mislite?

Ova web stranica koristi Akismet za smanjenje neželjene pošte. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.