Защо почистването на данните е критично и как можете да приложите процеси и решения за чистота на данните

Почистване на данни: Как да почистите данните си

Лошото качество на данните е нарастваща загриженост за много бизнес лидери, тъй като не успяват да постигнат целите си. Екипът от анализатори на данни – който трябва да дава надеждна информация за данните – прекарва 80% от времето си в почистване и подготовка на данни, и само 20% от времето остава да се направи действителният анализ. Това има огромно влияние върху производителността на екипа, тъй като те трябва ръчно да валидират качеството на данните на множество набори от данни.

84% от изпълнителните директори са загрижени за качеството на данните, на които основават своите решения.

Изглед на глобален изпълнителен директор, Forbes Insight & KPMG

След като се сблъскат с подобни проблеми, организациите търсят автоматизиран, по-опростен и по-точен начин за почистване и стандартизиране на данни. В този блог ще разгледаме някои от основните дейности, свързани с почистването на данни, и как можете да ги приложите.

Какво е почистване на данни?

Почистването на данни е широк термин, който се отнася до процеса на превръщане на данните в използваеми за всякакви предназначени цели. Това е процес на фиксиране на качеството на данните, който елиминира неправилна и невалидна информация от набори от данни и стандартизирани стойности, за да се постигне последователен изглед във всички различни източници. Процесът обикновено включва следните дейности:

  1. Извадете и сменете – Полетата в набор от данни често съдържат водещи или проследяващи знаци или препинателни знаци, които не са от полза и трябва да бъдат заменени или премахнати за по-добър анализ (като интервали, нули, наклонени черти и т.н.). 
  2. Анализирайте и обединете – Понякога полетата съдържат агрегирани елементи от данни, например Адрес полето съдържа Номер на улицаИме на улицаградОбласти т.н. В такива случаи агрегираните полета трябва да бъдат анализирани в отделни колони, докато някои колони трябва да бъдат обединени заедно, за да получите по-добър изглед на данните – или нещо, което работи за вашия случай на употреба.
  3. Трансформирайте типове данни – Това включва промяна на типа данни на поле, като например трансформиране Телефонен номер поле, което беше преди Низ да се Брой. Това гарантира, че всички стойности в полето са точни и валидни. 
  4. Потвърдете моделите – Някои полета трябва да следват валиден модел или формат. За това процесът на почистване на данни разпознава текущите модели и ги трансформира, за да гарантира точност. Например, на телефон на САЩ Брой следвайки модела: AAA-BBB-CCCC
  5. Премахнете шума – Полетата с данни често съдържат думи, които не добавят много стойност и следователно внасят шум. Например, помислете за имената на тези компании „XYZ Inc.“, „XYZ Incorporated“, „XYZ LLC“. Всички имена на компании са еднакви, но вашите процеси на анализ могат да ги считат за уникални и премахването на думи като Inc., LLC и Incorporated може да подобри точността на вашия анализ.
  6. Съпоставете данни за откриване на дубликати – Наборите от данни обикновено съдържат множество записи за един и същ обект. Леки вариации в имената на клиентите могат да накарат екипа ви да направи множество записи във вашата клиентска база данни. Чистият и стандартизиран набор от данни трябва да съдържа уникални записи – по един запис на обект. 

Структурирани срещу неструктурирани данни

Един съвременен аспект на цифровите данни е, че те не са последователни при вписването им в числово поле или текстова стойност. Структурираните данни са това, с което компаниите обикновено работят – количествен данни, съхранявани в специфични формати като електронни таблици или таблици, с които да работите по-лесно. Въпреки това, бизнесът работи с неструктурирани данни все повече и повече... това е така качествен данни.

Пример за неструктурирани данни е естественият език от текстови, аудио и видео източници. Един често срещан в маркетинга е събирането на настроения за марката от онлайн рецензии. Опцията звезда е структурирана (напр. оценка от 1 до 5 звезди), но коментарът е неструктуриран и качествените данни трябва да се обработват чрез обработка на естествен език (НЛП) алгоритми за формиране на количествена стойност на настроенията.

Как да гарантираме чисти данни?

Най-ефективният начин за осигуряване на чисти данни е да одитирате всяка входна точка във вашите платформи и програмно да ги актуализирате, за да гарантирате, че данните са въведени правилно. Това може да се постигне по няколко начина:

  • Изискващи полета – гарантиране, че формуляр или интеграция трябва да преминават конкретни полета.
  • Използване на типове данни на полето – предоставяне на ограничени списъци за избор, регулярни изрази за форматиране на данни и съхраняване на данни в правилните типове данни, за да се ограничи данните до правилния формат и тип съхранявани.
  • Интеграция на услуги на трети страни – интегрирането на инструменти на трети страни, за да се гарантира, че данните се съхраняват правилно, като поле за адрес, което потвърждава адреса, може да осигури последователни и качествени данни.
  • Утвърждаване – ако клиентите ви потвърдят своя телефонен номер или имейл адрес, това може да гарантира съхраняването на точни данни.

Входната точка не трябва да бъде просто форма, тя трябва да бъде конекторът между всяка система, която предава данни от една система към друга. Компаниите често използват платформи за извличане, трансформиране и зареждане (ETL) на данни между системите, за да гарантират, че се съхраняват чисти данни. Компаниите се насърчават да работят откриване на данни одити за документиране на всички входни точки, точки на обработка и използване на данните под техния контрол. Това е от решаващо значение и за гарантиране на съответствие със стандартите за сигурност и разпоредбите за поверителност.

Как да почистите данните си?

Макар че наличието на чисти данни би било оптимално, често съществуват наследени системи и слаба дисциплина за импортиране и улавяне на данни. Това прави почистването на данни част от дейностите на повечето маркетингови екипи. Разгледахме процесите, които включват процесите за почистване на данни. Ето незадължителните начини, по които вашата организация може да приложи почистване на данни:

Вариант 1: Използване на подход, базиран на код

Питон и R са два често използвани езика за програмиране за кодиране на решения за манипулиране на данни. Писането на скриптове за почистване на данни може да изглежда полезно, тъй като можете да настроите алгоритмите според естеството на вашите данни, но все пак може да е трудно да поддържате тези скриптове с течение на времето. Освен това най-голямото предизвикателство с този подход е да се кодира обобщено решение, което работи добре с различни набори от данни, а не с твърдо кодирани специфични сценарии. 

Вариант 2: Използване на инструменти за интеграция на платформата

Много платформи предлагат програмни или безкодови конектори за преместване на данни между системите в правилния формат. Вградените платформи за автоматизация набират популярност, така че платформите да могат да се интегрират по-лесно между наборите от инструменти на тяхната компания. Тези инструменти често включват задействани или планирани процеси, които могат да се изпълняват при импортиране, запитване или запис на данни от една система в друга. Някои платформи, като Роботизирана автоматизация на процесите (RPA) платформи, може дори да въвежда данни в екрани, когато интеграцията на данни не е налична.

Вариант 3: Използване на изкуствен интелект

Наборите от данни в реалния свят са много разнообразни и прилагането на директни ограничения върху полетата може да даде неточни резултати. Това е мястото, където изкуственият интелект (AI) може да бъде много полезно. Обучението на модели върху правилни, валидни и точни данни и след това използването на обучените модели върху входящите записи може да помогне за маркиране на аномалии, идентифициране на възможности за почистване и т.н.

Някои от процесите, които могат да бъдат подобрени с AI по време на почистване на данни, са посочени по-долу:

  • Откриване на аномалии в колона.
  • Идентифициране на неправилни релационни зависимости.
  • Намиране на дублирани записи чрез групиране.
  • Избор на основни записи въз основа на изчислената вероятност.

Вариант 4: Използване на инструменти за качество на данни за самообслужване

Някои доставчици предлагат различни функции за качество на данните, пакетирани като инструменти, като напр софтуер за почистване на данни. Те използват водещи в индустрията, както и собствени алгоритми за профилиране, почистване, стандартизиране, съпоставяне и сливане на данни от различни източници. Такива инструменти могат да действат като plug-and-play и изискват най-малко време за въвеждане в сравнение с други подходи. 

Стълба за данни

Резултатите от процеса на анализ на данни са толкова добри, колкото и качеството на входните данни. Поради тази причина разбирането на предизвикателствата на качеството на данните и прилагането на цялостно решение за коригиране на тези грешки може да помогне за поддържането на вашите данни чисти, стандартизирани и използваеми за всякакви цели. 

Data Ladder предлага богат на функции набор от инструменти, който ви помага да елиминирате непоследователни и невалидни стойности, да създавате и валидирате модели и да постигнете стандартизиран изглед във всички източници на данни, като гарантирате високо качество, точност и използваемост на данните.

Data Ladder - софтуер за почистване на данни

Посетете Data Ladder за повече информация