De ce este esențială curățarea datelor și cum puteți implementa procese și soluții de curățare a datelor

Curățarea datelor: Cum să vă curățați datele

Calitatea slabă a datelor este o preocupare în creștere pentru mulți lideri de afaceri, deoarece nu își ating obiectivele vizate. Echipa de analiști de date – care ar trebui să producă informații fiabile despre date – își petrece 80% din timp curățând și pregătind datele și doar 20% din timp este lăsat să facă analiza propriu-zisă. Acest lucru are un impact imens asupra productivității echipei, deoarece trebuie să valideze manual calitatea datelor a mai multor seturi de date.

84% dintre directori executivi sunt îngrijorați de calitatea datelor pe care își bazează deciziile.

Global CEO Outlook, Forbes Insight și KPMG

După ce se confruntă cu astfel de probleme, organizațiile caută o modalitate automată, mai simplă și mai precisă de curățare și standardizare a datelor. În acest blog, vom analiza câteva dintre activitățile de bază implicate în curățarea datelor și cum le puteți implementa.

Ce este curățarea datelor?

Curățarea datelor este un termen larg care se referă la procesul de a face datele utilizabile în orice scop. Este un proces de remediere a calității datelor care elimină informațiile incorecte și nevalide din seturile de date și valorile standardizate pentru a obține o vedere consecventă asupra tuturor surselor disparate. Procesul include de obicei următoarele activități:

  1. Scoateți și înlocuiți – Câmpurile dintr-un set de date conțin adesea caractere sau semne de punctuație care nu sunt de folos și care trebuie înlocuite sau eliminate pentru o analiză mai bună (cum ar fi spații, zerouri, bare oblice etc.). 
  2. Analizați și îmbinați – Uneori, câmpurile conțin elemente de date agregate, de exemplu Adresă câmpul conține Numărul străziiNumele straziiOrașStat, etc. În astfel de cazuri, câmpurile agregate trebuie analizate în coloane separate, în timp ce unele coloane trebuie îmbinate împreună pentru a obține o vizualizare mai bună a datelor – sau ceva care funcționează pentru cazul dvs. de utilizare.
  3. Transformați tipurile de date – Aceasta implică schimbarea tipului de date al unui câmp, cum ar fi o transformare Număr de telefon domeniu care a fost anterior Şir la Număr. Acest lucru asigură că toate valorile din domeniu sunt corecte și valide. 
  4. Validați modelele – Unele câmpuri ar trebui să urmeze un model sau un format valid. Pentru aceasta, procesul de curățare a datelor recunoaște tiparele actuale și le transformă pentru a asigura acuratețea. De exemplu, cel Telefon SUA Număr urmând tiparul: AAA-BBB-CCCC
  5. Eliminați zgomotul – Câmpurile de date conțin adesea cuvinte care nu adaugă prea multă valoare și, prin urmare, introduc zgomot. De exemplu, luați în considerare aceste nume de companii „XYZ Inc.”, „XYZ Incorporated”, „XYZ LLC”. Toate numele companiilor sunt aceleași, dar procesele dvs. de analiză le pot considera unice, iar eliminarea cuvintelor precum Inc., LLC și Incorporated poate îmbunătăți acuratețea analizei dvs.
  6. Potriviți datele pentru a detecta duplicatele – Seturile de date conțin de obicei mai multe înregistrări pentru aceeași entitate. Ușoare variații ale numelor clienților vă pot determina echipa să facă mai multe intrări în baza de date a clienților. Un set de date curat și standardizat ar trebui să conțină înregistrări unice – o înregistrare per entitate. 

Date structurate versus date nestructurate

Un aspect modern al datelor digitale este că nu sunt consecvente în potrivirea într-un câmp numeric sau într-o valoare textuală. Datele structurate sunt cele cu care lucrează de obicei companiile - cantitativ datele stocate în formate specifice, cum ar fi foi de calcul sau tabele, pentru a lucra mai ușor. Cu toate acestea, companiile lucrează din ce în ce mai mult cu date nestructurate... asta este calitativ de date.

Un exemplu de date nestructurate este limbajul natural din surse text, audio și video. Una obișnuită în marketing este adunarea sentimentului mărcii din recenziile online. Opțiunea stea este structurată (de ex. scor de la 1 la 5 stele), dar comentariul este nestructurat și datele calitative trebuie procesate prin procesare în limbaj natural (PNL) algoritmi pentru a forma o valoare cantitativă a sentimentului.

Cum să asigurați date curate?

Cel mai eficient mijloc de a asigura datele curate este să auditați fiecare punct de intrare în platformele dvs. și să le actualizați programatic pentru a vă asigura că datele sunt introduse corect. Acest lucru poate fi realizat în mai multe moduri:

  • Câmpuri obligatorii – asigurarea unui formular sau integrare trebuie să treacă anumite câmpuri.
  • Utilizarea tipurilor de date de câmp – furnizarea de liste limitate pentru selecție, expresii regulate pentru a formata datele și stocarea datelor în tipurile de date adecvate pentru a constrânge datele la formatul și tipul corespunzătoare stocate.
  • Integrarea serviciilor de la terți – integrarea instrumentelor terțe pentru a se asigura că datele sunt stocate corect, cum ar fi un câmp de adresă care validează adresa, poate oferi date consistente și de calitate.
  • Validare – dacă clienții dvs. își validează numărul de telefon sau adresa de e-mail se poate asigura că sunt stocate date exacte.

Un punct de intrare nu trebuie să fie doar o formă, ci ar trebui să fie conectorul dintre fiecare sistem care transmite date de la un sistem la altul. Companiile folosesc adesea platforme pentru a extrage, transforma și încărca date (ETL) între sisteme pentru a se asigura că datele curate sunt stocate. Companiile sunt încurajate să performeze descoperirea datelor audituri pentru a documenta toate punctele de intrare, punctele de procesare și utilizare pentru datele aflate sub controlul lor. Acest lucru este esențial pentru asigurarea respectării standardelor de securitate și a reglementărilor privind confidențialitatea.

Cum să vă curățați datele?

Deși deținerea de date curate ar fi optimă, există adesea sisteme vechi și o disciplină laxă pentru importul și capturarea datelor. Acest lucru face ca curățarea datelor să fie parte a activităților majorității echipelor de marketing. Am analizat procesele pe care le implică procesele de curățare a datelor. Iată modalitățile opționale prin care organizația dvs. poate implementa curățarea datelor:

Opțiunea 1: Utilizarea unei abordări bazate pe cod

Piton și R sunt două limbaje de programare utilizate în mod obișnuit pentru soluții de codare pentru manipularea datelor. Scrierea de scripturi pentru a curăța datele poate părea benefică, deoarece puteți regla algoritmii în funcție de natura datelor dvs., totuși, poate fi dificil să mențineți aceste scripturi în timp. Mai mult decât atât, cea mai mare provocare cu această abordare este de a codifica o soluție generalizată care să funcționeze bine cu diverse seturi de date, mai degrabă decât să codifice scenarii specifice. 

Opțiunea 2: Utilizarea instrumentelor de integrare a platformei

Multe platforme oferă programe programatice sau fără cod conectori pentru a muta datele între sisteme în formatul adecvat. Platformele de automatizare încorporate câștigă popularitate, astfel încât platformele se pot integra mai ușor între seturile de instrumente ale companiei lor. Aceste instrumente încorporează adesea procese declanșate sau programate care pot fi rulate la importarea, interogarea sau scrierea datelor de la un sistem la altul. Unele platforme, cum ar fi Robotic Process Automation (RPA), pot chiar introduce date în ecrane atunci când integrările de date nu sunt disponibile.

Opțiunea 3: Utilizarea inteligenței artificiale

Seturile de date din lumea reală sunt foarte diverse, iar implementarea constrângerilor directe asupra câmpurilor poate da rezultate inexacte. Aici inteligența artificială (AI) poate fi de mare ajutor. Modelele de instruire pe date corecte, valide și precise și apoi utilizarea modelelor instruite pe înregistrările primite poate ajuta la semnalarea anomaliilor, la identificarea oportunităților de curățare etc.

Unele dintre procesele care pot fi îmbunătățite cu AI în timpul curățării datelor sunt menționate mai jos:

  • Detectarea anomaliilor într-o coloană.
  • Identificarea dependențelor relaționale incorecte.
  • Găsirea înregistrărilor duplicate prin grupare.
  • Selectarea înregistrărilor principale pe baza probabilității calculate.

Opțiunea 4: Utilizarea instrumentelor de calitate a datelor cu autoservire

Anumiți furnizori oferă diverse funcții de calitate a datelor ambalate ca instrumente, cum ar fi software de curățare a datelor. Ei folosesc algoritmi lideri în industrie, precum și algoritmi proprietari pentru profilare, curățare, standardizare, potrivire și îmbinare a datelor din surse disparate. Astfel de instrumente pot acționa ca plug-and-play și necesită cel mai mic timp de integrare în comparație cu alte abordări. 

Scara de date

Rezultatele unui proces de analiză a datelor sunt la fel de bune ca și calitatea datelor de intrare. Din acest motiv, înțelegerea provocărilor legate de calitatea datelor și implementarea unei soluții end-to-end pentru rectificarea acestor erori vă pot ajuta să vă păstrați datele curate, standardizate și utilizabile în orice scop. 

Data Ladder oferă un set de instrumente bogat în funcții care vă ajută să eliminați valorile inconsecvente și nevalide, să creați și să validați modele și să obțineți o vizualizare standardizată pentru toate sursele de date, asigurând o calitate ridicată a datelor, acuratețe și utilizare.

Data Ladder - Software de curățare a datelor

Vizitați Data Ladder pentru mai multe informații