Ngano nga Kritikal ang Paglimpyo sa Data ug Giunsa Nimo Mapatuman ang Mga Proseso ug Solusyon sa Paglimpyo sa Data

Paglimpyo sa Data: Giunsa Paglimpyo ang Imong Data

Ang dili maayo nga kalidad sa datos usa ka pagtaas sa kabalaka alang sa daghang mga lider sa negosyo tungod kay napakyas sila sa pagkab-ot sa ilang gipunting nga mga katuyoan. Ang grupo sa mga analista sa datos - nga kinahanglan nga maghimo kasaligan nga mga panan-aw sa datos - naggugol sa 80% sa ilang oras sa paglimpyo ug pag-andam sa datos, ug 20% lang sa panahon nahabilin aron buhaton ang aktuwal nga pagtuki. Kini adunay dako nga epekto sa pagka-produktibo sa team tungod kay kinahanglan nila nga mano-mano nga i-validate ang kalidad sa datos sa daghang mga dataset.

84% sa mga CEO nabalaka bahin sa kalidad sa datos nga ilang gibasehan sa ilang mga desisyon.

Global CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

Pagkahuman sa pag-atubang sa ingon nga mga isyu, ang mga organisasyon nangita alang sa usa ka awtomatiko, mas simple, ug mas tukma nga paagi sa paglimpyo ug pag-standardize sa datos. Niini nga blog, atong tan-awon ang pipila sa mga batakang kalihokan nga nalangkit sa paglimpyo sa datos, ug unsaon nimo kini pagpatuman.

Unsa ang Paglimpyo sa Data?

Ang paghinlo sa datos usa ka lapad nga termino nga nagtumong sa proseso sa paghimo sa datos nga magamit alang sa bisan unsang gituyo nga katuyoan. Kini usa ka proseso sa pag-ayo sa kalidad sa datos nga nagtangtang sa dili husto ug dili balido nga impormasyon gikan sa mga dataset ug standardized nga mga bili aron makab-ot ang makanunayon nga pagtan-aw sa tanang nagkalainlain nga mga tinubdan. Ang proseso kasagaran naglakip sa mosunod nga mga kalihokan:

  1. Kuhaa ug ilisan – Ang mga field sa usa ka dataset sagad adunay nanguna o nagsubay nga mga karakter o punctuation nga walay kapuslanan ug kinahanglang ilisan o tangtangon para sa mas maayong pagtuki (sama sa mga espasyo, mga sero, mga laslas, ug uban pa). 
  2. Parse ug iusa – Usahay ang mga natad adunay mga aggregated data nga mga elemento, pananglitan, ang Address field naglangkob Numero sa KalyeNgalan sa dalanCityState, ug uban pa. Sa maong mga kaso, ang mga aggregated field kinahanglang i-parse ngadto sa separado nga mga column, samtang ang pipila ka column kinahanglang i-merge aron makakuha og mas maayong panglantaw sa data – o usa ka butang nga mohaum sa imong use case.
  3. Pag-usab sa mga tipo sa datos - Naglangkit kini sa pagbag-o sa tipo sa datos sa usa ka uma, sama sa pagbag-o Numero sa telepono field nga kaniadto hilo sa Numero. Kini nagsiguro nga ang tanan nga mga kantidad sa natad tukma ug balido. 
  4. I-validate ang mga pattern – Ang ubang mga natad kinahanglan nga mosunod sa usa ka balido nga sumbanan o format. Alang niana, ang proseso sa paghinlo sa datos nakaila sa kasamtangang mga sumbanan ug nagbag-o niini aron masiguro ang katukma. Pananglitan, ang Telepono sa US Numero pagsunod sa sumbanan: AAA-BBB-CCCC
  5. Kuhaa ang kasaba – Ang mga natad sa datos kanunay adunay mga pulong nga dili makadugang ug daghang kantidad ug busa, nagpaila sa kasaba. Pananglitan, tagda kining mga ngalan sa kompanya 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Ang tanan nga mga ngalan sa kompanya managsama apan ang imong mga proseso sa pag-analisar mahimong makonsiderar nga kini talagsaon, ug ang pagtangtang sa mga pulong sama sa Inc., LLC, ug Incorporated makapauswag sa katukma sa imong pagtuki.
  6. Ipares ang datos aron makit-an ang mga duplicate - Ang mga dataset kasagaran adunay daghang mga rekord alang sa parehas nga entidad. Ang gamay nga mga pagbag-o sa mga ngalan sa kostumer mahimo’g magdala sa imong team sa paghimo og daghang mga entry sa database sa imong kustomer. Ang usa ka limpyo ug gi-standardize nga dataset kinahanglan adunay mga talagsaon nga mga rekord - usa ka rekord matag entidad. 

Structured versus Unstructured Data

Usa ka moderno nga aspeto sa digital data mao nga kini dili makanunayon sa pagkahaom sa usa ka numeric field o textual value. Ang istruktura nga datos mao ang kasagarang gigamit sa mga kompanya - pag-igo data nga gitipigan sa piho nga mga format sama sa mga spreadsheet o mga lamesa aron mas sayon. Bisan pa, ang mga negosyo nagtrabaho uban ang wala’y istruktura nga datos labi pa ug labi pa… mao kini kwalitatibo data.

Usa ka pananglitan sa wala ma-istruktura nga datos mao ang natural nga pinulongan gikan sa teksto, audio, ug mga tinubdan sa video. Usa ka kasagaran sa marketing mao ang paghagdaw sa brand sentimento gikan sa online reviews. Ang opsyon sa bituon kay structured (pananglitan. score nga 1 hangtod 5 ka bituon), pero ang komento dili structured ug ang qualitative data kinahanglang maproseso pinaagi sa natural nga pagproseso sa pinulongan (NLP) mga algorithm aron maporma ang usa ka quantitative value sa sentimento.

Giunsa Pagsiguro ang Limpyo nga Data?

Ang labing epektibo nga paagi sa pagsiguro sa limpyo nga datos mao ang pag-audit sa matag entry point sa imong mga platform ug pag-update niini pinaagi sa programa aron masiguro nga husto ang pagsulod sa datos. Mahimo kini sa daghang mga paagi:

  • Nanginahanglan mga uma – pagsiguro nga ang usa ka porma o panagsama kinahanglan nga moagi sa piho nga mga natad.
  • Paggamit sa field data type – paghatag og limitado nga mga lista alang sa pagpili, regular nga mga ekspresyon sa pag-format sa datos, ug pagtipig sa datos sa tukma nga mga tipo sa datos aron mapugngan ang datos sa hustong pormat ug tipo nga gitipigan.
  • Paghiusa sa serbisyo sa ikatulo nga partido – ang paghiusa sa mga himan sa ikatulo nga partido aron masiguro nga ang datos husto nga gitipigan, sama sa usa ka natad sa adres nga nagpamatuod sa adres, makahatag makanunayon, kalidad nga datos.
  • validation – ang pag-validate sa imong mga kustomer sa ilang numero sa telepono o email address makasiguro nga ang tukma nga datos gitipigan.

Ang usa ka entry point kinahanglan dili lamang usa ka porma, kini kinahanglan nga ang connector tali sa matag sistema nga mopasa sa data gikan sa usa ka sistema ngadto sa lain. Ang mga kompanya kanunay nga naggamit sa mga plataporma aron makuha, mabag-o, ug mag-load (ETL) nga datos taliwala sa mga sistema aron masiguro nga ang limpyo nga datos gitipigan. Ang mga kompanya gidasig sa pagbuhat pagkadiskobre sa datos mga pag-audit aron idokumento ang tanan nga mga punto sa pagsulod, pagproseso, ug mga punto sa paggamit alang sa datos nga naa sa ilang kontrol. Kini hinungdanon alang sa pagsiguro sa pagsunod sa mga sumbanan sa seguridad ug mga regulasyon sa pagkapribado usab.

Unsaon Paglimpyo sa Imong Data?

Samtang ang pagbaton og limpyo nga datos mahimong labing maayo, ang mga sistema sa panulundon ug dili maayo nga disiplina alang sa pag-import ug pagkuha sa datos kanunay nga naglungtad. Gihimo niini ang paglimpyo sa datos nga usa ka bahin sa kadaghanan sa mga kalihokan sa mga grupo sa marketing. Among gitan-aw ang mga proseso nga nalangkit sa mga proseso sa paglimpyo sa datos. Ania ang mga opsyonal nga paagi nga ang imong organisasyon makapatuman sa paglimpyo sa datos:

Opsyon 1: Paggamit ug Code-Based Approach

Python ug R mao ang duha ka sagad nga gigamit nga mga programming language alang sa mga solusyon sa coding aron mamanipula ang datos. Ang pagsulat sa mga script aron limpyohan ang datos mahimo’g ingon mapuslanon tungod kay mahimo nimong ipahiangay ang mga algorithm sumala sa kinaiya sa imong datos, bisan pa, mahimo’g lisud ang pagpadayon sa kini nga mga script sa paglabay sa panahon. Dugang pa, ang pinakadako nga hagit sa kini nga pamaagi mao ang pag-code sa usa ka kinatibuk-an nga solusyon nga maayo ang pagtrabaho sa lainlaing mga datasets, imbes nga lisud nga pag-coding nga mga piho nga senaryo. 

Opsyon 2: Paggamit sa Platform Integration Tools

Daghang mga plataporma ang nagtanyag programmatic o codeless konektor aron mabalhin ang datos tali sa mga sistema sa husto nga pormat. Ang mga built-in nga automation nga mga platform nagkapopular aron ang mga platform dali nga mahiusa taliwala sa mga toolset sa ilang kompanya. Kini nga mga himan kasagaran naglakip sa gi-trigger o naka-iskedyul nga mga proseso nga mahimong ipadagan sa pag-import, pagpangutana, o pagsulat sa datos gikan sa usa ka sistema ngadto sa lain. Ang ubang mga plataporma, sama sa Pag-automate sa Robotic Process (RPA) nga mga plataporma, mahimo pa gani nga makasulod sa datos sa mga screen kung wala ang mga panagsama sa datos.

Opsyon 3: Paggamit sa Artipisyal nga Kaalam

Ang mga datos sa tinuud nga kalibutan lainlain kaayo ug ang pagpatuman sa direkta nga mga pagpugong sa mga natad makahatag dili tukma nga mga sangputanan. Dinhi diin ang artificial intelligence (AI) makatabang kaayo. Ang mga modelo sa pagbansay sa husto, balido, ug tukma nga datos ug dayon ang paggamit sa nabansay nga mga modelo sa umaabot nga mga rekord makatabang sa pag-flag sa mga anomaliya, pag-ila sa mga oportunidad sa paglimpyo, ug uban pa.

Ang pila sa mga proseso nga mahimong mapauswag sa AI sa panahon sa paglimpyo sa datos gihisgutan sa ubos:

  • Pag-ila sa mga anomaliya sa usa ka kolum.
  • Pag-ila sa sayop nga relational dependencies.
  • Pagpangita og mga duplicate nga mga rekord pinaagi sa clustering.
  • Pagpili sa mga master record base sa nakalkula nga posibilidad.

Opsyon 4: Paggamit sa Self-Service Data Quality Tools

Ang pila ka mga vendor nagtanyag lainlaing mga function sa kalidad sa datos nga giputos ingon mga himan, sama sa software sa paglimpiyo sa datos. Gigamit nila ang nanguna sa industriya ingon man ang mga proprietary algorithm alang sa pag-profile, paglimpyo, pag-standardize, pagpares, ug paghiusa sa mga datos sa lainlaing mga gigikanan. Ang ingon nga mga himan mahimong molihok ingon plug-and-play ug nanginahanglan labing gamay nga oras sa pag-onboard kung itandi sa ubang mga pamaagi. 

Hagdan sa Data

Ang mga resulta sa usa ka proseso sa pag-analisa sa datos sama ka maayo sa kalidad sa data sa pag-input. Tungod niini, ang pagsabot sa mga hagit sa kalidad sa datos ug pagpatuman sa usa ka end-to-end nga solusyon alang sa pagtul-id niini nga mga sayop makatabang sa pagpabilin sa imong datos nga limpyo, estandardize, ug magamit alang sa bisan unsang gituyo nga katuyoan. 

Ang Data Ladder nagtanyag og usa ka feature-rich toolkit nga makatabang kanimo sa pagwagtang sa dili managsama ug dili balido nga mga bili, paghimo ug pag-validate sa mga sumbanan, ug pagkab-ot sa usa ka standardized nga panglantaw sa tanang mga tinubdan sa datos, pagsiguro sa taas nga kalidad sa datos, katukma, ug pagkagamit.

Data Hagdan - Data Cleansing Software

Bisitaha ang Data Ladder para sa Dugang nga Impormasyon