Ինչու է տվյալների մաքրումը կարևոր և ինչպես կարող եք իրականացնել տվյալների մաքրման գործընթացներ և լուծումներ

Տվյալների մաքրում. Ինչպես մաքրել ձեր տվյալները

Տվյալների վատ որակը աճող մտահոգություն է շատ բիզնես առաջնորդների համար, քանի որ նրանք չեն կարողանում հասնել իրենց նպատակային նպատակներին: Տվյալների վերլուծաբանների թիմը, որը պետք է ստեղծի տվյալների հուսալի պատկերացումներ, իրենց ժամանակի 80%-ը ծախսում են տվյալների մաքրման և պատրաստման վրա, և ժամանակի միայն 20%-ը մնում է իրական վերլուծություն անել: Սա հսկայական ազդեցություն ունի թիմի արտադրողականության վրա, քանի որ նրանք պետք է ձեռքով վավերացնեն տվյալների բազմակի տվյալների որակը:

Գործադիր տնօրենների 84%-ը մտահոգված է տվյալների որակով, որոնց վրա հիմնվում են իրենց որոշումները:

Համաշխարհային գործադիր տնօրեն Outlook, Forbes Insight և KPMG

Նման խնդիրներից հետո կազմակերպությունները փնտրում են տվյալների մաքրման և ստանդարտացման ավտոմատացված, ավելի պարզ և ճշգրիտ եղանակ: Այս բլոգում մենք կդիտարկենք տվյալների մաքրման հետ կապված որոշ հիմնական գործողությունները և ինչպես կարող եք դրանք իրականացնել:

Ի՞նչ է տվյալների մաքրումը:

Տվյալների մաքրումը լայն տերմին է, որը վերաբերում է ցանկացած նպատակի համար տվյալներն օգտագործելի դարձնելու գործընթացին: Դա տվյալների որակի ամրագրման գործընթաց է, որը վերացնում է սխալ և անվավեր տեղեկատվությունը տվյալների հավաքածուներից և ստանդարտացված արժեքներից՝ բոլոր տարբեր աղբյուրներում հետևողական տեսակետ ձեռք բերելու համար: Գործընթացը սովորաբար ներառում է հետևյալ գործողությունները.

  1. Հեռացրեք և փոխարինեք – Տվյալների հավաքածուի դաշտերը հաճախ պարունակում են առաջատար կամ հետագծող նիշեր կամ կետադրական նշաններ, որոնք ոչ մի օգուտ չեն տալիս և պետք է փոխարինվեն կամ հեռացվեն ավելի լավ վերլուծության համար (օրինակ՝ բացատներ, զրոներ, շեղեր և այլն): 
  2. Վերլուծել և միաձուլել – Երբեմն դաշտերը պարունակում են ագրեգացված տվյալների տարրեր, օրինակ՝ հասցե դաշտը պարունակում է Փողոցի համարըՓողոցի անվանումքաղաքպետական, և այլն: Նման դեպքերում ագրեգացված դաշտերը պետք է վերլուծվեն առանձին սյունակների մեջ, մինչդեռ որոշ սյունակներ պետք է միաձուլվեն՝ տվյալների ավելի լավ պատկերացում կազմելու համար, կամ ինչ-որ բան, որն աշխատում է ձեր օգտագործման դեպքում:
  3. Փոխակերպել տվյալների տեսակները – Սա ներառում է դաշտի տվյալների տիպի փոփոխություն, ինչպիսին է փոխակերպումը Հեռախոսահամար դաշտը, որը նախկինում էր String դեպի Թիվ. Սա ապահովում է դաշտի բոլոր արժեքները ճշգրիտ և վավերական: 
  4. Ստուգեք օրինաչափությունները – Որոշ դաշտեր պետք է հետևեն վավեր օրինակին կամ ձևաչափին: Դրա համար տվյալների մաքրման գործընթացը ճանաչում է ընթացիկ օրինաչափությունները և փոխակերպում դրանք՝ ճշգրտությունն ապահովելու համար: Օրինակ, ի ԱՄՆ հեռախոս Թիվ հետևելով օրինակին. AAA-BBB-CCCC
  5. Հեռացնել աղմուկը – Տվյալների դաշտերը հաճախ պարունակում են բառեր, որոնք մեծ արժեք չեն ավելացնում և, հետևաբար, ներկայացնում են աղմուկ: Օրինակ, հաշվի առեք այս ընկերության անվանումները «XYZ Inc.», «XYZ Incorporated», «XYZ LLC»: Բոլոր ընկերությունների անունները նույնն են, բայց ձեր վերլուծության գործընթացները կարող են դրանք համարել եզակի, իսկ Inc.-ի, LLC-ի և Incorporated-ի նման բառերի հեռացումը կարող է բարելավել ձեր վերլուծության ճշգրտությունը:
  6. Համապատասխանեցրեք տվյալները՝ կրկնօրինակները հայտնաբերելու համար – Տվյալների հավաքածուները սովորաբար պարունակում են մի քանի գրառում նույն կազմակերպության համար: Հաճախորդների անունների աննշան տատանումները կարող են հանգեցնել ձեր թիմին բազմաթիվ գրառումներ կատարել ձեր հաճախորդների տվյալների բազայում: Մաքուր և ստանդարտացված տվյալների բազան պետք է պարունակի եզակի գրառումներ՝ մեկ միավորի համար: 

Կառուցվածքային ընդդեմ չկառուցված տվյալների

Թվային տվյալների ժամանակակից ասպեկտներից մեկն այն է, որ դրանք չեն համապատասխանում թվային դաշտին կամ տեքստային արժեքին: Կառուցվածքային տվյալներն այն են, ինչի հետ սովորաբար աշխատում են ընկերությունները. քանակական տվյալներ, որոնք պահվում են հատուկ ձևաչափերով, ինչպիսիք են աղյուսակները կամ աղյուսակները՝ ավելի հեշտ աշխատելու համար: Այնուամենայնիվ, բիզնեսներն ավելի ու ավելի շատ են աշխատում չկառուցված տվյալների հետ… սա է որակական տվյալներ.

Չկառուցված տվյալների օրինակ է բնական լեզուն՝ տեքստային, աուդիո և վիդեո աղբյուրներից: Շուկայավարման մեջ տարածվածներից մեկը բրենդի տրամադրությունների հավաքումն է առցանց ակնարկներից: Աստղային տարբերակը կառուցվածքային է (օրինակ՝ 1-ից 5 աստղերի միավոր), սակայն մեկնաբանությունը կառուցվածքային չէ, և որակական տվյալները պետք է մշակվեն բնական լեզվի մշակման միջոցով (NLP) ալգորիթմներ՝ զգացմունքների քանակական արժեք ձևավորելու համար:

Ինչպե՞ս ապահովել մաքուր տվյալները:

Մաքուր տվյալների ապահովման ամենաարդյունավետ միջոցը ձեր հարթակներում մուտքի յուրաքանչյուր կետի աուդիտն է և դրանք ծրագրային կերպով թարմացնելը՝ ապահովելու համար տվյալների ճիշտ մուտքագրումը: Դա կարող է իրականացվել մի քանի եղանակներով.

  • Պահանջվող դաշտեր – Ապահովել, որ ձևը կամ ինտեգրումը պետք է անցնի որոշակի դաշտեր:
  • Օգտագործելով դաշտային տվյալների տեսակները – Ընտրության համար սահմանափակ ցուցակների տրամադրում, տվյալների ձևաչափման կանոնավոր արտահայտություններ և տվյալների համապատասխան տեսակների մեջ պահում, որպեսզի սահմանափակեն տվյալները համապատասխան ձևաչափով և պահվող տիպով:
  • Երրորդ կողմի ծառայության ինտեգրում – երրորդ կողմի գործիքների ինտեգրումն ապահովելու համար տվյալների պատշաճ պահպանումը, ինչպես հասցեի դաշտը, որը հաստատում է հասցեն, կարող է ապահովել հետևողական, որակյալ տվյալներ:
  • Վավերացում – Ձեր հաճախորդների կողմից իրենց հեռախոսահամարը կամ էլփոստի հասցեն վավերացնելը կարող է ապահովել ճշգրիտ տվյալների պահպանումը:

Մուտքի կետը պարզապես ձև չէ, այն պետք է լինի միակցիչ յուրաքանչյուր համակարգի միջև, որը տվյալներ է փոխանցում մի համակարգից մյուսը: Ընկերությունները հաճախ օգտագործում են հարթակներ՝ հանելու, փոխակերպելու և (ETL) տվյալները համակարգերի միջև բեռնելու համար՝ ապահովելու մաքուր տվյալների պահպանումը: Ընկերությունները խրախուսվում են կատարել տվյալների հայտնաբերում աուդիտներ՝ իրենց վերահսկողության ներքո գտնվող տվյալների բոլոր մուտքի, մշակման և օգտագործման կետերը փաստաթղթավորելու համար: Սա կարևոր է նաև անվտանգության չափանիշներին և գաղտնիության կանոնակարգերին համապատասխանությունն ապահովելու համար:

Ինչպե՞ս մաքրել ձեր տվյալները:

Թեև մաքուր տվյալներ ունենալը կլինի օպտիմալ, հաճախ գոյություն ունեն հին համակարգեր և թույլ կարգապահություն տվյալների ներմուծման և հավաքագրման համար: Սա տվյալների մաքրումը դարձնում է շուկայավարման թիմերի մեծ մասի գործունեության մի մասը: Մենք ուսումնասիրեցինք այն գործընթացները, որոնք ներառում են տվյալների մաքրման գործընթացները: Ահա այն ընտրովի ուղիները, որոնք ձեր կազմակերպությունը կարող է իրականացնել տվյալների մաքրում.

Տարբերակ 1. Կոդերի վրա հիմնված մոտեցման կիրառում

Python և R երկու ընդհանուր օգտագործվող ծրագրավորման լեզուներ են տվյալների մանիպուլյացիայի համար լուծումների կոդավորման համար: Տվյալների մաքրման համար սկրիպտներ գրելը կարող է շահավետ թվալ, քանի որ դուք կարող եք կարգավորել ալգորիթմները՝ ըստ ձեր տվյալների բնույթի, այնուամենայնիվ, ժամանակի ընթացքում այդ սկրիպտները պահպանելը կարող է դժվար լինել: Ավելին, այս մոտեցման ամենամեծ մարտահրավերը ընդհանրացված լուծում կոդավորելն է, որը լավ է աշխատում տարբեր տվյալների հավաքածուների, այլ ոչ թե կոշտ կոդավորման հատուկ սցենարների հետ: 

Տարբերակ 2. Պլատֆորմի ինտեգրման գործիքների օգտագործում

Շատ հարթակներ առաջարկում են ծրագրային կամ առանց կոդերի Միակցիչներ տվյալների փոխանցման համակարգերի միջև համապատասխան ձևաչափով: Ներկառուցված ավտոմատացման հարթակները դառնում են ժողովրդականություն, որպեսզի հարթակները կարողանան ավելի հեշտ ինտեգրվել իրենց ընկերության գործիքների միջև: Այս գործիքները հաճախ ներառում են գործարկված կամ պլանավորված գործընթացներ, որոնք կարող են գործարկվել մի համակարգից տվյալների ներմուծման, հարցումների կամ գրելու ժամանակ: Որոշ հարթակներ, ինչպես Ռոբոտների գործընթացների ավտոմատացում (ՀՀԿ-ն) հարթակներ, կարող են նույնիսկ տվյալներ մուտքագրել էկրաններում, երբ տվյալների ինտեգրումը հասանելի չէ:

Տարբերակ 3. Արհեստական ​​ինտելեկտի կիրառում

Իրական աշխարհի տվյալների հավաքածուները շատ բազմազան են, և դաշտերի վրա ուղղակի սահմանափակումների կիրառումը կարող է ոչ ճշգրիտ արդյունքներ տալ: Այստեղ է արհեստական ​​ինտելեկտը (AI) կարող է շատ օգտակար լինել: Ճշգրիտ, վավեր և ճշգրիտ տվյալների վրա ուսուցման մոդելները, այնուհետև մուտքային գրառումների վրա պատրաստված մոդելների օգտագործումը կարող է օգնել մատնանշել անոմալիաները, բացահայտել մաքրման հնարավորությունները և այլն:

Որոշ գործընթացներ, որոնք կարող են բարելավվել AI-ի միջոցով տվյալների մաքրման ժամանակ, նշված են ստորև.

  • Սյունակում անոմալիաների հայտնաբերում:
  • Սխալ հարաբերական կախվածությունների բացահայտում:
  • Կլաստերավորման միջոցով կրկնօրինակ գրառումների որոնում:
  • Հիմնական գրառումների ընտրություն՝ հիմնված հաշվարկված հավանականության վրա:

Տարբերակ 4. Օգտագործելով ինքնասպասարկման տվյալների որակի գործիքներ

Որոշ վաճառողներ առաջարկում են տվյալների որակի տարբեր գործառույթներ՝ փաթեթավորված որպես գործիքներ, ինչպիսիք են տվյալների մաքրման ծրագիր. Նրանք օգտագործում են ոլորտի առաջատար, ինչպես նաև սեփականության ալգորիթմներ՝ տարբեր աղբյուրներում տվյալների պրոֆիլավորման, մաքրման, ստանդարտացման, համապատասխանեցման և միաձուլման համար: Նման գործիքները կարող են գործել որպես plug-and-play և պահանջել ամենաքիչ ներբեռնման ժամանակ՝ համեմատած այլ մոտեցումների: 

Տվյալների սանդուղք

Տվյալների վերլուծության գործընթացի արդյունքները նույնքան լավն են, որքան մուտքագրված տվյալների որակը: Այդ իսկ պատճառով տվյալների որակի մարտահրավերները հասկանալը և այս սխալները շտկելու վերջնական լուծումների կիրառումը կարող է օգնել ձեր տվյալները մաքուր, ստանդարտացված և ցանկացած նպատակային օգտագործման համար օգտագործելու համար: 

Data Ladder-ն առաջարկում է գործառույթներով հարուստ գործիքակազմ, որն օգնում է ձեզ վերացնել անհամապատասխան և անվավեր արժեքները, ստեղծել և վավերացնել օրինաչափությունները և հասնել ստանդարտացված տեսք տվյալների բոլոր աղբյուրներում՝ ապահովելով տվյալների բարձր որակ, ճշգրտություն և օգտագործելիություն:

Data Ladder - Տվյալների մաքրման ծրագիր

Լրացուցիչ տեղեկությունների համար այցելեք Data Ladder