Prečo je čistenie údajov kritické a ako môžete implementovať procesy a riešenia na čistenie údajov

Čistenie údajov: Ako vyčistiť údaje

Nízka kvalita údajov je čoraz väčším problémom mnohých vedúcich spoločností, pretože nedokážu splniť svoje ciele. Tím dátových analytikov – ktorý má produkovať spoľahlivé poznatky o údajoch – strávi 80 % svojho času čistením a prípravou údajov a len 20 % času je ponechaná na vykonanie skutočnej analýzy. To má obrovský vplyv na produktivitu tímu, pretože musia manuálne overovať kvalitu údajov viacerých množín údajov.

84 % generálnych riaditeľov sa obáva o kvalitu údajov, na ktorých zakladajú svoje rozhodnutia.

Global CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

Keď organizácie čelia takýmto problémom, hľadajú automatizovaný, jednoduchší a presnejší spôsob čistenia a štandardizácie údajov. V tomto blogu sa pozrieme na niektoré základné činnosti spojené s čistením dát a na to, ako ich môžete implementovať.

Čo je čistenie dát?

Čistenie údajov je široký pojem, ktorý označuje proces, pri ktorom sú údaje použiteľné na akýkoľvek určený účel. Ide o proces stanovenia kvality údajov, ktorý eliminuje nesprávne a neplatné informácie zo súborov údajov a štandardizovaných hodnôt, aby sa dosiahol konzistentný pohľad na všetky rozdielne zdroje. Proces zvyčajne zahŕňa nasledujúce činnosti:

  1. Odstráňte a vymeňte – Polia v množine údajov často obsahujú počiatočné alebo sledovacie znaky alebo interpunkčné znamienka, ktoré sú zbytočné a je potrebné ich nahradiť alebo odstrániť pre lepšiu analýzu (ako sú medzery, nuly, lomky atď.). 
  2. Analyzovať a zlúčiť – Niekedy polia obsahujú agregované dátové prvky, napr adresa pole obsahuje Číslo uliceNázov uliceveľkomestostáť, atď. V takýchto prípadoch musia byť agregované polia analyzované do samostatných stĺpcov, pričom niektoré stĺpce musia byť zlúčené, aby ste získali lepší prehľad o údajoch – alebo niečo, čo funguje pre váš prípad použitia.
  3. Transformujte dátové typy – Zahŕňa to zmenu typu údajov poľa, ako je napríklad transformácia Telefónne číslo pole, ktoré bolo predtým Reťazec na číslo. To zaisťuje, že všetky hodnoty v poli sú presné a platné. 
  4. Overiť vzory – Niektoré polia by mali mať platný vzor alebo formát. Na tento účel proces čistenia údajov rozpoznáva aktuálne vzorce a transformuje ich, aby sa zabezpečila presnosť. Napríklad americký telefón číslo podľa vzoru: AAA-BBB-CCCC
  5. Odstráňte hluk – Dátové polia často obsahujú slová, ktoré nepridávajú veľkú hodnotu, a preto predstavujú šum. Predstavte si napríklad tieto názvy spoločností „XYZ Inc.“, „XYZ Incorporated“, „XYZ LLC“. Všetky názvy spoločností sú rovnaké, ale vaše analytické procesy ich môžu považovať za jedinečné a odstránenie slov ako Inc., LLC a Incorporated môže zlepšiť presnosť vašej analýzy.
  6. Priraďte údaje na zistenie duplikátov – Množiny údajov zvyčajne obsahujú viacero záznamov pre tú istú entitu. Nepatrné odchýlky v názvoch zákazníkov môžu viesť váš tím k tomu, aby vo vašej databáze zákazníkov urobil viacero záznamov. Čistý a štandardizovaný súbor údajov by mal obsahovať jedinečné záznamy – jeden záznam na entitu. 

Štruktúrované verzus neštruktúrované dáta

Jedným z moderných aspektov digitálnych údajov je, že nie sú konzistentné pri zapadaní do číselného poľa alebo textovej hodnoty. Štruktúrované údaje sú to, s čím spoločnosti zvyčajne pracujú – kvantitatívne údaje uložené v špecifických formátoch, ako sú tabuľky alebo tabuľky, aby ste s nimi mohli jednoduchšie pracovať. Firmy však stále viac a viac pracujú aj s neštruktúrovanými údajmi... je to tak kvalitatívne dáta.

Príkladom neštruktúrovaných údajov je prirodzený jazyk zo zdrojov textu, zvuku a videa. Jedným z bežných v marketingu je zbieranie sentimentu značky z online recenzií. Možnosť s hviezdičkou je štruktúrovaná (napr. skóre 1 až 5 hviezdičiek), ale komentár je neštruktúrovaný a kvalitatívne údaje musia byť spracované prostredníctvom spracovania prirodzeného jazyka (NLP) algoritmy na vytvorenie kvantitatívnej hodnoty sentimentu.

Ako zabezpečiť čisté dáta?

Najúčinnejším prostriedkom na zabezpečenie čistých údajov je audit každého vstupného bodu do vašich platforiem a ich programová aktualizácia, aby sa zabezpečilo správne zadanie údajov. Dá sa to dosiahnuť niekoľkými spôsobmi:

  • Vyžadujúce polia – zabezpečenie, aby forma alebo integrácia prešla špecifickými oblasťami.
  • Využitie dátových typov polí – poskytovanie obmedzených zoznamov na výber, regulárne výrazy na formátovanie údajov a ukladanie údajov do správnych typov údajov, aby sa údaje obmedzili na správny formát a uložený typ.
  • Integrácia služieb tretích strán – integrácia nástrojov tretích strán na zabezpečenie správneho uloženia údajov, ako je pole adresy, ktoré overuje adresu, môže poskytnúť konzistentné a kvalitné údaje.
  • Potvrdenie – ak si vaši zákazníci overia svoje telefónne číslo alebo e-mailovú adresu, môžete zaistiť, že sa uložia presné údaje.

Vstupný bod nemusí byť len formulár, mal by to byť spojnica medzi každým systémom, ktorá prenáša údaje z jedného systému do druhého. Spoločnosti často využívajú platformy na extrakciu, transformáciu a načítanie (ETL) údajov medzi systémami, aby sa zabezpečilo, že budú uložené čisté údaje. Spoločnosti sú povzbudzované k výkonu zisťovanie údajov audity na zdokumentovanie všetkých vstupných bodov, bodov spracovania a využitia údajov, ktoré majú pod kontrolou. Je to dôležité pre zabezpečenie súladu s bezpečnostnými štandardmi a nariadeniami o ochrane osobných údajov.

Ako vyčistiť dáta?

Aj keď by bolo optimálne mať čisté údaje, často existujú staré systémy a laxná disciplína na import a zber údajov. Vďaka tomu je čistenie dát súčasťou aktivít väčšiny marketingových tímov. Pozreli sme sa na procesy, ktoré zahŕňajú procesy čistenia údajov. Tu sú voliteľné spôsoby, ako môže vaša organizácia implementovať čistenie údajov:

Možnosť 1: Použitie prístupu založeného na kóde

PytónR sú dva bežne používané programovacie jazyky na kódovanie riešení na manipuláciu s údajmi. Písanie skriptov na čistenie údajov sa môže zdať prospešné, pretože algoritmy môžete vyladiť podľa povahy vašich údajov, no napriek tomu môže byť v priebehu času ťažké tieto skripty udržiavať. Navyše, najväčšou výzvou tohto prístupu je nakódovať zovšeobecnené riešenie, ktoré dobre funguje s rôznymi množinami údajov, a nie napevno zakódovať konkrétne scenáre. 

Možnosť 2: Používanie nástrojov integrácie platformy

Mnoho platforiem ponúka programové alebo bezkódové konektory na presun údajov medzi systémami v správnom formáte. Vstavané automatizačné platformy získavajú na popularite, aby sa platformy mohli ľahšie integrovať medzi sady nástrojov ich spoločnosti. Tieto nástroje často obsahujú spúšťané alebo naplánované procesy, ktoré možno spustiť pri importovaní, dotazovaní alebo zapisovaní údajov z jedného systému do druhého. Niektoré platformy, napr Automatizácia robotických procesov (RPA) môžu dokonca zadávať údaje na obrazovky, keď integrácia údajov nie je k dispozícii.

Možnosť 3: Použitie umelej inteligencie

Reálne množiny údajov sú veľmi rôznorodé a implementácia priamych obmedzení na polia môže poskytnúť nepresné výsledky. Tu je umelá inteligencia (AI) môže byť veľmi nápomocný. Tréningové modely na správnych, platných a presných údajoch a následné použitie trénovaných modelov na prichádzajúcich záznamoch môže pomôcť označiť anomálie, identifikovať príležitosti na čistenie atď.

Niektoré z procesov, ktoré je možné vylepšiť pomocou AI počas čistenia údajov, sú uvedené nižšie:

  • Detekcia anomálií v stĺpci.
  • Identifikácia nesprávnych vzťahových závislostí.
  • Hľadanie duplicitných záznamov pomocou klastrovania.
  • Výber kmeňových záznamov na základe vypočítanej pravdepodobnosti.

Možnosť 4: Používanie samoobslužných nástrojov kvality údajov

Niektorí predajcovia ponúkajú rôzne funkcie kvality dát zabalené ako nástroje, ako napr softvér na čistenie údajov. Používajú špičkové, ako aj vlastné algoritmy na profilovanie, čistenie, štandardizáciu, porovnávanie a zlučovanie údajov z rôznych zdrojov. Takéto nástroje môžu fungovať ako plug-and-play a v porovnaní s inými prístupmi vyžadujú najmenej času na vstup. 

Dátový rebrík

Výsledky procesu analýzy údajov sú rovnako dobré ako kvalita vstupných údajov. Z tohto dôvodu môže pochopenie problémov kvality údajov a implementácia komplexného riešenia na opravu týchto chýb pomôcť udržať vaše údaje čisté, štandardizované a použiteľné na akýkoľvek určený účel. 

Data Ladder ponúka súpravu nástrojov bohatú na funkcie, ktorá vám pomáha eliminovať nekonzistentné a neplatné hodnoty, vytvárať a overovať vzory a dosiahnuť štandardizovaný pohľad na všetky zdroje údajov, čím sa zabezpečí vysoká kvalita údajov, presnosť a použiteľnosť.

Data Ladder – softvér na čistenie dát

Ďalšie informácie nájdete na stránke Data Ladder