Pam Mae Glanhau Data yn Hanfodol a Sut Gallwch Chi Weithredu Prosesau ac Atebion Glendid Data

Glanhau Data: Sut i Lanhau Eich Data

Mae ansawdd data gwael yn bryder cynyddol i lawer o arweinwyr busnes wrth iddynt fethu â chyflawni eu nodau targed. Mae'r tîm o ddadansoddwyr data - sydd i fod i gynhyrchu mewnwelediadau data dibynadwy - yn treulio 80% o'u hamser yn glanhau ac yn paratoi data, a dim ond 20% o'r amser yn cael ei adael i wneud y dadansoddiad gwirioneddol. Mae hyn yn cael effaith enfawr ar gynhyrchiant y tîm gan fod yn rhaid iddynt ddilysu ansawdd data setiau data lluosog â llaw.

Mae 84% o Brif Weithredwyr yn pryderu am ansawdd y data y maent yn seilio eu penderfyniadau arno.

Prif Swyddog Gweithredol Byd-eang Outlook, Forbes Insight a KPMG

Ar ôl wynebu materion o'r fath, mae sefydliadau'n chwilio am ffordd awtomataidd, symlach a mwy cywir o lanhau a safoni data. Yn y blog hwn, byddwn yn edrych ar rai o'r gweithgareddau sylfaenol sy'n ymwneud â glanhau data, a sut y gallwch eu gweithredu.

Beth Yw Glanhau Data?

Mae glanhau data yn derm eang sy'n cyfeirio at y broses o wneud data yn ddefnyddiadwy at unrhyw ddiben arfaethedig. Mae'n broses pennu ansawdd data sy'n dileu gwybodaeth anghywir ac annilys o setiau data a gwerthoedd safonedig er mwyn sicrhau darlun cyson ar draws pob ffynhonnell wahanol. Mae'r broses fel arfer yn cynnwys y gweithgareddau canlynol:

  1. Dileu a disodli – Mae meysydd mewn set ddata yn aml yn cynnwys nodau arweiniol neu olrhain neu atalnodau nad ydynt o unrhyw ddefnydd ac y mae angen eu disodli neu eu tynnu i'w dadansoddi'n well (fel bylchau, sero, slaes, ac ati). 
  2. Dosrannu ac uno – Weithiau mae meysydd yn cynnwys elfennau data cyfanredol, er enghraifft, y cyfeiriad maes yn cynnwys Rhif strydEnw StrydCitywladwriaeth, ac ati. Mewn achosion o'r fath, rhaid dosrannu meysydd cyfanredol yn golofnau ar wahân, tra bod yn rhaid cyfuno rhai colofnau i gael golwg well ar ddata - neu rywbeth sy'n gweithio i'ch achos defnydd.
  3. Trawsnewid mathau o ddata – Mae hyn yn golygu newid y math o ddata o faes, megis trawsnewid Rhif ffôn maes a fu o'r blaen Tannau Nifer. Mae hyn yn sicrhau bod yr holl werthoedd yn y maes yn gywir ac yn ddilys. 
  4. Dilysu patrymau – Mae rhai meysydd i fod i ddilyn patrwm neu fformat dilys. Ar gyfer hynny, mae'r broses o lanhau data yn cydnabod patrymau cyfredol ac yn eu trawsnewid i sicrhau cywirdeb. Er enghraifft, mae'r Ffôn yr UD Nifer dilyn y patrwm: AAA-BBB-CCCC
  5. Cael gwared ar sŵn - Mae meysydd data yn aml yn cynnwys geiriau nad ydyn nhw'n ychwanegu llawer o werth ac felly'n cyflwyno sŵn. Er enghraifft, ystyriwch yr enwau cwmnïau hyn 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Mae pob enw cwmni yr un peth ond gall eich prosesau dadansoddi eu hystyried yn unigryw, a gall dileu geiriau fel Inc., LLC, ac Incorporated wella cywirdeb eich dadansoddiad.
  6. Paru data i ganfod copïau dyblyg - Mae setiau data fel arfer yn cynnwys cofnodion lluosog ar gyfer yr un endid. Gall amrywiadau bach mewn enwau cwsmeriaid arwain eich tîm i wneud cofnodion lluosog yn eich cronfa ddata cwsmeriaid. Dylai set ddata lân a safonol gynnwys cofnodion unigryw – un cofnod fesul endid. 

Strwythuredig yn erbyn Data Anstrwythuredig

Un agwedd fodern ar ddata digidol yw nad yw'n gyson o ran ffitio i faes rhifol neu werth testunol. Data strwythuredig yw'r hyn y mae cwmnïau fel arfer yn gweithio gydag ef - meintiol data wedi'i storio mewn fformatau penodol fel taenlenni neu dablau i weithio gyda nhw yn haws. Fodd bynnag, mae busnesau'n gweithio gyda data anstrwythuredig fwyfwy hefyd ... dyma ansoddol data.

Enghraifft o ddata anstrwythuredig yw iaith naturiol o ffynonellau testun, sain a fideo. Un peth cyffredin mewn marchnata yw cael teimlad brand o adolygiadau ar-lein. Mae'r opsiwn seren wedi'i strwythuro (e.e. sgôr o 1 trwy 5 seren), ond mae'r sylw yn anstrwythuredig a rhaid prosesu'r data ansoddol trwy brosesu iaith naturiol (NLP) algorithmau i ffurfio gwerth meintiol sentiment.

Sut i Sicrhau Data Glân?

Y ffordd fwyaf effeithiol o sicrhau data glân yw archwilio pob pwynt mynediad i'ch platfformau a'u diweddaru'n rhaglennol i sicrhau bod data'n cael ei fewnbynnu'n gywir. Gellir cyflawni hyn mewn nifer o ffyrdd:

  • Angen meysydd – rhaid i sicrhau ffurf neu integreiddiad basio meysydd penodol.
  • Defnyddio mathau o ddata maes – darparu rhestrau cyfyngedig ar gyfer dethol, mynegiadau rheolaidd i fformatio data, a storio data yn y mathau cywir o ddata i gyfyngu data i'r fformat a'r math cywir sy'n cael ei storio.
  • Integreiddio gwasanaethau trydydd parti – gall integreiddio offer trydydd parti i sicrhau bod data’n cael ei storio’n gywir, fel maes cyfeiriad sy’n dilysu’r cyfeiriad, ddarparu data cyson o ansawdd.
  • Dilysu – gall cael eich cwsmeriaid ddilysu eu rhif ffôn neu gyfeiriad e-bost sicrhau bod data cywir yn cael ei storio.

Nid ffurf yn unig sydd angen i bwynt mynediad, dylai fod yn gysylltydd rhwng pob system sy'n trosglwyddo data o un system i'r llall. Mae cwmnïau'n aml yn defnyddio llwyfannau i echdynnu, trawsnewid a llwytho data (ETL) rhwng systemau i sicrhau bod data glân yn cael ei storio. Anogir cwmnïau i berfformio darganfod data archwiliadau i ddogfennu'r holl bwyntiau mynediad, prosesu, a phwyntiau defnyddio ar gyfer y data sydd o fewn eu rheolaeth. Mae hyn yn hanfodol ar gyfer sicrhau cydymffurfiaeth â safonau diogelwch a rheoliadau preifatrwydd hefyd.

Sut i lanhau'ch data?

Er mai cael data glân fyddai orau, mae systemau etifeddiaeth a disgyblaeth lac ar gyfer mewnforio a chipio data yn bodoli'n aml. Mae hyn yn gwneud glanhau data yn rhan o weithgareddau'r rhan fwyaf o dimau marchnata. Gwnaethom edrych ar y prosesau y mae prosesau glanhau data yn eu cynnwys. Dyma'r ffyrdd dewisol y gall eich sefydliad weithredu glanhau data:

Opsiwn 1: Defnyddio Dull Seiliedig ar God

Python ac R yn ddwy iaith raglennu a ddefnyddir yn gyffredin ar gyfer datrysiadau codio i drin data. Gall ysgrifennu sgriptiau i lanhau data ymddangos yn fuddiol gan eich bod chi'n cael tiwnio'r algorithmau yn ôl natur eich data, serch hynny, gall fod yn anodd cynnal y sgriptiau hyn dros amser. Ar ben hynny, yr her fwyaf gyda'r dull hwn yw codio datrysiad cyffredinol sy'n gweithio'n dda gyda setiau data amrywiol, yn hytrach na senarios penodol â chodio caled. 

Opsiwn 2: Defnyddio Offer Integreiddio Platfform

Mae llawer o lwyfannau yn cynnig rhaglennol neu ddigod cysylltwyr i symud data rhwng systemau yn y fformat cywir. Mae llwyfannau awtomeiddio integredig yn dod yn fwyfwy poblogaidd fel y gall llwyfannau integreiddio'n haws rhwng setiau offer eu cwmni. Mae'r offer hyn yn aml yn ymgorffori prosesau wedi'u sbarduno neu eu hamserlennu y gellir eu rhedeg wrth fewnforio, ymholi neu ysgrifennu data o un system i'r llall. Mae rhai platfformau, fel Awtomeiddio Proses Robotig (RPA) llwyfannau, hyd yn oed yn gallu mewnbynnu data mewn sgriniau pan nad yw integreiddiadau data ar gael.

Opsiwn 3: Defnyddio Deallusrwydd Artiffisial

Mae setiau data'r byd go iawn yn amrywiol iawn a gall gweithredu cyfyngiadau uniongyrchol ar y meysydd roi canlyniadau anghywir. Dyma lle mae deallusrwydd artiffisial (AI) yn gallu bod yn ddefnyddiol iawn. Gall modelau hyfforddi ar ddata cywir, dilys a chywir ac yna defnyddio'r modelau hyfforddedig ar gofnodion sy'n dod i mewn helpu i nodi anghysondebau, nodi cyfleoedd glanhau, ac ati.

Mae rhai o'r prosesau y gellir eu gwella gydag AI wrth lanhau data wedi'u crybwyll isod:

  • Canfod anghysondebau mewn colofn.
  • Nodi dibyniaethau perthynol anghywir.
  • Dod o hyd i gofnodion dyblyg trwy glystyru.
  • Dewis cofnodion meistr yn seiliedig ar y tebygolrwydd a gyfrifir.

Opsiwn 4: Defnyddio Offer Ansawdd Data Hunanwasanaeth

Mae rhai gwerthwyr yn cynnig swyddogaethau ansawdd data amrywiol wedi'u pecynnu fel offer, megis meddalwedd glanhau data. Maent yn defnyddio algorithmau sy'n arwain y diwydiant yn ogystal ag algorithmau perchnogol ar gyfer proffilio, glanhau, safoni, paru a chyfuno data ar draws ffynonellau gwahanol. Gall offer o'r fath weithredu fel plwg-a-chwarae a bydd angen cyn lleied â phosibl o amser byrddio o'u cymharu â dulliau eraill. 

Ysgol Data

Mae canlyniadau proses dadansoddi data cystal ag ansawdd y data mewnbwn. Am y rheswm hwn, gall deall heriau ansawdd data a gweithredu datrysiad diwedd-i-ddiwedd ar gyfer unioni'r gwallau hyn helpu i gadw'ch data'n lân, yn safonol ac yn ddefnyddiadwy at unrhyw ddiben a fwriadwyd. 

Mae Data Ladder yn cynnig pecyn cymorth nodwedd-gyfoethog sy'n eich helpu i ddileu gwerthoedd anghyson ac annilys, creu a dilysu patrymau, a chyflawni golwg safonol ar draws yr holl ffynonellau data, gan sicrhau ansawdd data uchel, cywirdeb a defnyddioldeb.

Ysgol Data - Meddalwedd Glanhau Data

Ewch i Ysgol Data i gael Mwy o Wybodaeth