Naha Ngabersihan Data Kritis sareng Kumaha Anjeun Bisa Ngalaksanakeun Proses sareng Solusi Kabersihan Data

Ngabersihan Data: Kumaha Ngabersihan Data anjeun

Kualitas data anu goréng mangrupikeun perhatian anu ningkat pikeun seueur pamimpin bisnis sabab gagal nyumponan tujuan anu dituju. Tim analis data - anu sakuduna ngahasilkeun wawasan data anu dipercaya - nyéépkeun 80% waktosna pikeun ngabersihan sareng nyiapkeun data, sareng ngan 20% waktu ditinggalkeun pikeun ngalakukeun analisis sabenerna. Ieu gaduh dampak anu ageung kana produktivitas tim sabab kedah sacara manual ngesahkeun kualitas data tina sababaraha set data.

84% CEO prihatin ngeunaan kualitas data anu aranjeunna dasarkeun kaputusanana.

CEO Global Outlook, Forbes Insight & KPMG

Saatos nyanghareupan masalah sapertos kitu, organisasi milarian cara anu otomatis, langkung sederhana, sareng langkung akurat pikeun ngabersihkeun sareng ngabakukeun data. Dina blog ieu, urang bakal ningali sababaraha kagiatan dasar dina ngabersihan data, sareng kumaha anjeun tiasa ngalaksanakeunana.

Naon Dupi Data Cleansing?

Ngabersihkeun data mangrupikeun istilah anu lega anu nujul kana prosés ngajantenkeun data tiasa dianggo pikeun tujuan naon waé. Éta mangrupikeun prosés ngalereskeun kualitas data anu ngaleungitkeun inpormasi anu salah sareng teu valid tina set data sareng nilai standar pikeun ngahontal pandangan anu konsisten dina sadaya sumber anu béda. Prosésna biasana kalebet kagiatan di handap ieu:

  1. Cabut jeung ngaganti - Widang dina set data sering ngandung karakter ngarah atanapi ngalacak atanapi tanda baca anu henteu aya gunana sareng kedah diganti atanapi dipiceun pikeun analisa anu langkung saé (sapertos spasi, nol, garis miring, jsb.). 
  2. Parse jeung ngahiji – Kadang-kadang widang ngandung elemen data aggregated, contona, nu alamat widang ngandung Nomer JalanNgaran jalanparasaannagara, jsb Dina kasus kawas, widang aggregated kudu parsed kana kolom misah, bari sababaraha kolom kudu dihijikeun babarengan pikeun meunangkeun tempoan hadé data - atawa hal anu lumaku pikeun pamakéan Anjeun.
  3. Transformasi tipe data - Ieu ngawengku ngarobah tipe data hiji widang, kayaning transforming a Nomer telepon widang anu saméméhna tali ka jumlah. Ieu mastikeun yén sadaya nilai dina lapangan akurat sareng valid. 
  4. Validasi pola – Sababaraha widang sakuduna nuturkeun pola atawa format valid. Pikeun éta, prosés ngabersihkeun data ngakuan pola ayeuna sareng ngarobih aranjeunna pikeun mastikeun akurasi. Contona, dina Telepon AS jumlah nuturkeun pola: AAA-BBB-CCCC
  5. Ngaleungitkeun sora – Widang data mindeng ngandung kecap nu teu nambahan loba nilai sahingga, ngenalkeun noise. Contona, anggap ieu ngaran parusahaan 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Sadaya nami perusahaan sami tapi prosés analisa anjeun tiasa nganggap aranjeunna unik, sareng ngahapus kecap sapertos Inc., LLC, sareng Incorporated tiasa ningkatkeun akurasi analisis anjeun.
  6. Data cocog pikeun ngadeteksi duplikat - Dataset biasana ngandung sababaraha rékaman pikeun éntitas anu sami. Variasi sakedik dina nami palanggan tiasa nyababkeun tim anjeun ngadamel sababaraha éntri dina pangkalan data palanggan anjeun. Dataset anu bersih sareng standar kedah ngandung rékaman unik - hiji catetan per éntitas. 

Data Terstruktur versus Data Teu Terstruktur

Hiji aspék modérn data digital nyaéta yén éta henteu konsisten dina pas kana widang numerik atanapi nilai tékstual. Data terstruktur mangrupikeun naon anu biasana dianggo ku perusahaan - kuantitatip data disimpen dina format husus kawas spreadsheets atawa tabel pikeun digawekeun ku gampang. Nanging, usaha-usaha damel sareng data anu teu terstruktur langkung seueur ogé… ieu kualitatif data.

Conto data anu henteu terstruktur nyaéta basa alami tina sumber téks, audio, sareng vidéo. Salah sahiji anu umum dina pamasaran nyaéta ngumpulkeun sentimen merek tina ulasan online. Pilihan béntang terstruktur (misalna skor 1 nepi ka 5 béntang), tapi komentar teu terstruktur sarta data kualitatif kudu diolah ngaliwatan ngolah basa alam (NLP) algoritma pikeun ngabentuk nilai kuantitatif sentimen.

Kumaha Mastikeun Data Beresih?

Cara anu paling efektif pikeun mastikeun data bersih nyaéta ngaudit unggal titik éntri kana platform anjeun sareng ngapdet sacara program pikeun mastikeun data diasupkeun leres. Ieu tiasa dilaksanakeun ku sababaraha cara:

  • Merlukeun widang - mastikeun bentuk atanapi integrasi kedah ngalangkungan widang khusus.
  • Ngagunakeun tipe data widang - Nyadiakeun daptar kawates pikeun pilihan, ekspresi biasa pikeun pormat data, sarta nyimpen data dina tipe data ditangtoskeun pikeun constrain data kana format ditangtoskeun jeung tipe disimpen.
  • Integrasi jasa pihak katilu - ngahijikeun parabot pihak katilu pikeun mastikeun data disimpen leres, kawas widang alamat nu validates alamat, bisa nyadiakeun konsisten, data kualitas.
  • validasi - gaduh konsumén Anjeun sangkan méré konfirmasi nomer telepon atawa alamat surélék maranéhna bisa mastikeun yén data akurat disimpen.

Titik éntri henteu ngan ukur janten formulir, éta kedah janten panyambung antara unggal sistem anu ngalirkeun data tina hiji sistem ka sistem anu sanés. Perusahaan sering ngagunakeun platform pikeun ékstrak, transformasi, sareng beban (ETL) data antara sistem pikeun mastikeun data bersih disimpen. Perusahaan didorong pikeun ngalaksanakeun kapanggihna data audits pikeun ngadokuméntasikeun sadaya titik éntri, pamrosésan, sareng titik pamakean pikeun data anu aya dina kadalina. Ieu penting pikeun mastikeun patuh kana standar kaamanan sareng peraturan privasi ogé.

Kumaha Ngabersihan Data anjeun?

Sanaos gaduh data anu bersih bakal optimal, sistem warisan sareng disiplin anu lemah pikeun ngimpor sareng nyandak data sering aya. Ieu ngajantenkeun ngabersihkeun data janten bagian tina kagiatan tim pamasaran. Kami ningali kana prosés anu ngalibatkeun prosés ngabersihkeun data. Ieu mangrupikeun cara pilihan organisasi anjeun tiasa ngalaksanakeun beberesih data:

Pilihan 1: Ngagunakeun Pendekatan Berbasis Kode

Python jeung R nyaéta dua basa pamrograman anu biasa dianggo pikeun solusi coding pikeun ngamanipulasi data. Nulis skrip pikeun ngabersihan data tiasa sigana mangpaat saprak anjeun tiasa nyetél algoritma dumasar kana sifat data anjeun, tetep, tiasa sesah pikeun ngajaga naskah ieu kana waktosna. Sumawona, tangtangan anu paling ageung sareng pendekatan ieu nyaéta kode solusi umum anu tiasa dianggo sareng sababaraha set data, tinimbang skenario spésifik hard-coding. 

Pilihan 2: Ngagunakeun Alat Integrasi Platform

Seueur platform nawiskeun programmatic atanapi tanpa kode panyambungna pikeun mindahkeun data antara sistem dina format ditangtoskeun. Platform otomasi anu diwangun beuki populer ku kituna platform tiasa ngahijikeun langkung gampang antara set alat perusahaan. Alat ieu sering ngalebetkeun prosés anu dipicu atanapi dijadwalkeun anu tiasa dijalankeun nalika ngimpor, naroskeun, atanapi nyerat data tina hiji sistem ka sistem anu sanés. Sababaraha platform, sapertos Otomatisasi prosés Robotic (RPA) platform, malah bisa ngasupkeun data dina layar lamun integrations data teu sadia.

Pilihan 3: Ngagunakeun Kecerdasan Buatan

Dataset dunya nyata rupa-rupa pisan sareng ngalaksanakeun konstrain langsung di lapangan tiasa masihan hasil anu teu akurat. Ieu dimana kecerdasan jieunan (AI) tiasa pohara mantuan. Model palatihan ngeunaan data anu leres, valid, sareng akurat teras nganggo modél anu dilatih dina rékaman anu datang tiasa ngabantosan anomali bandéra, ngaidentipikasi kasempetan ngabersihkeun, jsb.

Sababaraha prosés anu tiasa ditingkatkeun ku AI salami ngabersihkeun data disebatkeun di handap ieu:

  • Ngadeteksi anomali dina kolom.
  • Ngidentipikasi kagumantungan relasional anu salah.
  • Pananjung duplikat rékaman ngaliwatan clustering.
  • Milih rékaman master dumasar kana kamungkinan diitung.

Pilihan 4: Ngagunakeun Alat Kualitas Data Ladenan Mandiri

Sababaraha padagang nawiskeun sababaraha fungsi kualitas data anu dibungkus salaku alat, sapertos software ngabersihan data. Maranehna ngagunakeun industri-ngarah ogé algoritma proprietary pikeun profiling, cleansing, standardizing, cocog, sarta merging data sakuliah sumber béda. Alat-alat sapertos kitu tiasa janten plug-and-play sareng meryogikeun pangsaeutikna waktos onboarding dibandingkeun sareng pendekatan anu sanés. 

Tangga Data

Hasil tina prosés analisis data sae jeung kualitas data input. Ku sabab kitu, ngartos tangtangan kualitas data sareng ngalaksanakeun solusi tungtung-to-tungtung pikeun ngabenerkeun kasalahan ieu tiasa ngabantosan data anjeun tetep bersih, standar, sareng tiasa dianggo pikeun tujuan naon waé. 

Data Ladder nawarkeun toolkit-euyeub fitur nu mantuan Anjeun pikeun ngaleungitkeun inconsistent jeung invalid values, nyieun jeung ngesahkeun pola, jeung ngahontal tempoan standar sakuliah sadaya sumber data, mastikeun kualitas data luhur, akurasi, jeung usability.

Data Tangga - Data Cleansing Software

Didatangan Data Tangga pikeun Émbaran Leuwih lengkep