Как да обединим Изчистване на големи бази данни

Какво е изчистване на сливане и как да го извършите

Едно средно предприятие използва 464 персонализирани приложения да дигитализира своите бизнес процеси. Но когато става въпрос за генериране на полезни прозрения, данните, намиращи се в различни източници, трябва да бъдат комбинирани и обединени. В зависимост от броя на включените източници и структурата на данните, съхранявани в тези бази данни, това може да бъде доста сложна задача. Поради тази причина е наложително компаниите да разбират предизвикателствата и процеса на обединяване на големи бази данни.  

В тази статия ще обсъдим какво представлява процесът на изчистване на сливане и ще видим как можете да слеете да изчистите големи бази данни. Нека да започнем. 

Какво е изчистване на сливане?

Изчистването на сливане е систематичен процес, който преглежда всички записи, намиращи се в различни източници, и прилага множество алгоритми, които почистват, стандартизират и премахват дублирани данни, за да създадат единен, изчерпателен изглед на вашите обекти, като клиенти, продукти, служители и т.н. много полезен процес, особено за организации, управлявани от данни.  

Пример: Обединяване на изчистване на клиентски записи 

Нека разгледаме набора от данни за клиентите на една компания. Информацията за клиентите се събира на множество места, включително уеб формуляри на целеви страници, инструменти за автоматизация на маркетинга, канали за плащане, инструменти за проследяване на дейността и т.н. Ако искате да извършите приписване на възможни клиенти, за да разберете точния път, който е довел до преобразуване на потенциални клиенти, ще ви трябват всички тези подробности на едно място. Обединяването и изчистването на големи набори от данни за клиенти, за да получите 360-градусов изглед на вашата клиентска база, може да отвори големи врати за вашия бизнес, като например правене на изводи за поведението на клиентите, стратегии за конкурентно ценообразуване, анализ на пазара и много други. 

Как да обединим чисти големи бази данни? 

Процесът на изчистване на сливане може да бъде малко сложен, тъй като не искате да загубите информация или да получите неправилна информация в получения набор от данни. Поради тази причина извършваме някои процеси преди действителния процес на изчистване на сливането. Нека да разгледаме всички стъпки, включени в този процес. 

  1. Свързване на всички бази данни към централен източник – Първата стъпка в този процес е да свържете базите данни към централен източник. Това се прави, за да се съберат данните на едно място, така че процесът на сливане да може да бъде планиран по-добре, като се вземат предвид всички включени източници и данни. Това може да наложи да изтеглите данни от редица места, като локални файлове, бази данни, облачно хранилище или други приложения на трети страни. 

  1. Профилиране на данни за разкриване на структурни детайли - Профилиране на данни означава извършване на обобщен и статистически анализ на вашите импортирани данни, за да разкриете техните структурни детайли и да идентифицирате потенциални възможности за почистване и трансформиране. Например, профил на данни ще ви покаже списък с всички атрибути, присъстващи във всяка база данни, както и техния процент на запълване, тип данни, максимална дължина на знаците, общ модел, формат и други подобни подробности. С тази информация можете да разберете съществуващите разлики в свързаните набори от данни и какво трябва да вземете предвид и коригирате, преди да обедините данни. 

  1. Премахване на разнородността на данните – структурна и лексикална Хетерогенността на данните се отнася до структурните и лексикалните различия между два или повече набора от данни. Пример за структурна хетерогенност е, когато един набор от данни съдържа три колони за име (Първо, Среден, и Фамилия), докато другият съдържа само един (Пълно име). Напротив, лексикалната хетерогенност е свързана със съдържанието, присъстващо в колона, например Пълно име колона в една база данни съхранява името като Jane Doe, докато другият набор от данни го съхранява като Доу, Джейн

  1. Почистване, анализиране и филтриране на данни – След като имате отчетите за профили на данни и сте наясно с съществуващите разлики между вашите набори от данни, вече можете да започнете да коригирате неща, които могат да причинят проблеми по време на процеса на изчистване на сливането. Това може да включва: 
    • Попълване на празни стойности, 
    • Трансформиране на типове данни на определени атрибути, 
    • Премахване или замяна на неправилни стойности, 
    • Разбор на атрибут за идентифициране на по-малки подкомпоненти или обединяване на два или повече атрибута заедно, за да се образува една колона, 
    • Филтриране на атрибути въз основа на изискванията на получения набор от данни и т.н. 

  1. Съпоставяне на данни за разкриване на обекти и дедупликация – Това вероятно е основната част от вашия процес на изчистване на сливане на данни: съпоставяне на записи, за да разберете кои записи принадлежат към един и същи обект и кои са пълен дубликат на съществуващ запис. Записите обикновено съдържат уникално идентифициращи атрибути, като SSN за клиенти. Но в някои случаи тези атрибути може да липсват. Преди да можете ефективно да обедините данни, за да получите един изглед на вашите обекти, трябва да извършите съпоставяне на данни, за да намерите дублиращи се записи или тези, които принадлежат на обект. В случай на липсващи идентификатори, можете да изпълните алгоритъм за размито съпоставяне, който избира комбинация от атрибути от двата записа и изчислява вероятността те да принадлежат към един и същи обект. 

  1. Проектиране на правила за изчистване на сливане – Когато идентифицирате съвпадащите записи, може да е трудно да изберете основния запис и да етикетирате други като дублиращи се. За целта можете да проектирате набор от правила за изчистване на сливане на данни, които сравняват записи според дефинираните критерии и условно избират главен запис, премахват дубликат или в някои случаи презаписват данни в записите. Например, може да искате да автоматизирате следното: 
    • Запазете рекорда с най-дълго време Адрес,  
    • Изтриване на дублирани записи, идващи от конкретен източник на данни, и 
    • Презаписване на Телефонен номер от конкретен източник до главния запис. 

  1. Обединяване и изчистване на данни, за да получите златния запис – Това е последната стъпка от процеса, при която се извършва изпълнението на процеса на изчистване на сливане. Бяха предприети всички предварителни стъпки, за да се осигури успешно внедряване на процеса и надеждно производство на резултати. Ако използвате разширени софтуер за обединяване на продухване, можете да извършите предишните процеси, както и процеса на изчистване на сливане в рамките на същия инструмент за няколко минути. 

И ето го – обединяване на големи бази данни, за да получите един изглед на вашите обекти. Процесът може да е лесен, но по време на изпълнението му се срещат редица предизвикателства, като например преодоляване на проблеми с интеграцията, хетерогенността и мащабируемостта, както и справяне с нереалистични очаквания на други участващи страни. Използването на софтуерен инструмент, който прави автоматизацията и повторяемостта на определени процеси по-лесни, определено може да помогне на вашите екипи да обединят големи бази данни бързо, ефективно и точно. 

Опитайте Data Ladder Merge Purge днес

Какво мислите?

Този сайт използва Akismet за намаляване на спама. Научете как се обработват данните за коментарите ви.