Giunsa Paghiusa ang Paglimpyo sa Daghang mga Database

Unsa ang usa ka Merge Purge ug Giunsa Pagbuhat ang Usa

Usa ka kasagaran nga gigamit sa negosyo 464 custom nga aplikasyon aron ma-digitize ang mga proseso sa negosyo niini. Apan kung bahin sa paghimo og mapuslanon nga mga panan-aw, ang datos nga nagpuyo sa lainlaing mga gigikanan kinahanglan nga gihiusa ug gihiusa. Depende sa gidaghanon sa mga tinubdan nga nahilambigit ug sa istruktura sa datos nga gitipigan niini nga mga database, kini mahimong usa ka komplikado nga buluhaton. Tungod niini nga hinungdan, kinahanglan nga masabtan sa mga kompanya ang mga hagit ug proseso sa paghiusa sa dagkong mga database.  

Niini nga artikulo, atong hisgutan kung unsa ang proseso sa pag-merge sa paglimpyo ug tan-awa kung giunsa nimo paghiusa ang mga dagkong database. Magsugod ta. 

Unsa ang usa ka Merge Purge?

Ang paghiusa sa paglimpyo usa ka sistematikong proseso nga nag-screen sa tanan nga mga rekord nga nagpuyo sa lainlaing mga gigikanan ug nag-implementar sa daghang mga algorithm nga naglimpyo, nag-standardize, ug nag-deduplicate sa datos aron makahimo usa, komprehensibo nga pagtan-aw sa imong mga entidad, sama sa mga kostumer, produkto, empleyado, ug uban pa. mapuslanon kaayo nga proseso, labi na alang sa mga organisasyon nga gipadagan sa datos.  

Pananglitan: Paghiusa sa paglimpyo sa mga rekord sa kustomer 

Atong tagdon ang datos sa kustomer sa usa ka kompanya. Ang impormasyon sa kustomer makuha sa daghang mga dapit, lakip ang mga web form sa landing page, marketing automation tools, payment channels, activity tracking tools, ug uban pa. Kung gusto nimo nga himuon ang lead attribution aron masabtan ang eksakto nga agianan nga nagdala sa pagkakabig, kinahanglan nimo kining tanan nga mga detalye sa usa ka lugar. Ang paghiusa ug pagpurga sa dagkong mga dataset sa kostumer aron makakuha og 360 nga pagtan-aw sa imong base sa kostumer mahimong magbukas sa dagkong mga pultahan alang sa imong negosyo, sama sa paghimo og mga inferences bahin sa pamatasan sa kustomer, mga estratehiya sa pagpresyo sa kompetisyon, pagtuki sa merkado, ug daghan pa. 

Giunsa Paghiusa ang Paglimpyo sa Daghang mga Database? 

Ang proseso sa paghiusa sa paglimpyo mahimong medyo komplikado tungod kay dili nimo gusto nga mawad-an sa kasayuran o adunay dili husto nga kasayuran sa imong sangputanan nga dataset. Tungod niini nga hinungdan, naghimo kami pipila ka mga proseso sa wala pa ang aktwal nga proseso sa paglimpyo sa paghiusa. Atong tan-awon ang tanan nga mga lakang nga nalangkit sa kini nga proseso. 

  1. Pagkonektar sa tanan nga mga database sa usa ka sentro nga gigikanan – Ang unang lakang niini nga proseso mao ang pagkonektar sa mga database ngadto sa sentro nga tinubdan. Gihimo kini aron mahiusa ang mga datos sa usa ka lugar aron ang proseso sa paghiusa mahimong mas maayo nga maplano pinaagi sa pagkonsiderar sa tanan nga mga gigikanan ug datos nga nahilambigit. Mahimong kinahanglan nimo nga kuhaon ang datos gikan sa daghang mga lugar, sama sa mga lokal nga file, database, pagtipig sa panganod, o uban pang mga aplikasyon sa ikatulo nga partido. 

  1. Pag-profile sa datos aron mahibal-an ang mga detalye sa istruktura - Pag-profile sa datos nagpasabot sa pagpadagan sa aggregational ug statistical analysis sa imong imported nga data aron madiskubre ang mga detalye sa istruktura niini ug mailhan ang potensyal nga paglimpyo ug pagbag-o nga mga oportunidad. Pananglitan, ang usa ka profile sa datos magpakita kanimo usa ka lista sa tanan nga mga hiyas nga naa sa matag database, ingon man ang ilang rate sa pagpuno, tipo sa datos, labing taas nga gitas-on sa karakter, sagad nga sumbanan, pormat, ug uban pa nga mga detalye. Uban niini nga kasayuran, mahimo nimong masabtan ang mga kalainan nga naa sa konektado nga mga dataset ug kung unsa ang kinahanglan nimo nga tagdon ug ayohon sa dili pa maghiusa sa datos. 

  1. Pagwagtang sa heterogeneity sa datos - structural ug lexical Ang heterogeneity sa datos nagtumong sa structural ug lexical nga mga kalainan nga anaa tali sa duha o labaw pa nga mga dataset. Usa ka pananglitan sa structural heterogeneity mao kung ang usa ka dataset adunay tulo ka kolum alang sa usa ka ngalan (Una, Tunga-tunga, Ug Last Ngalan), samtang ang lain adunay usa lang (Full Ngalan). Sa kasukwahi, ang lexical heterogeneity adunay kalabotan sa mga sulud nga naa sa sulod sa usa ka kolum, pananglitan ang Full Ngalan kolum sa usa ka database nagtipig sa ngalan ingon Jane Doe, samtang ang ubang mga dataset nagtipig niini ingon Doe, Jane

  1. Paglimpyo, pag-parse, ug pagsala sa datos - Kung naa na nimo ang mga taho sa profile sa datos ug nahibal-an nimo ang mga kalainan nga naa sa taliwala sa imong mga dataset, mahimo ka na karon magsugod sa pag-ayo sa mga butang nga mahimong hinungdan sa mga isyu sa panahon sa proseso sa pag-merge sa paglimpyo. Mahimong maglakip kini: 
    • Pagpuno sa mga walay sulod nga kantidad, 
    • Pag-usab sa mga tipo sa datos sa pipila ka mga kinaiya, 
    • Pagwagtang o pag-ilis sa dili husto nga mga kantidad, 
    • Pag-parse sa usa ka attribute aron mailhan ang mas gagmay nga mga subcomponents, o paghiusa sa duha o daghan pa nga mga attribute aron mahimong usa ka column, 
    • Pagsala sa mga hiyas base sa mga kinahanglanon sa resulta nga dataset, ug uban pa. 

  1. Pagpares sa datos aron madiskubre ang mga entidad ug i-deduplicate – Kini tingali ang nag-unang bahin sa proseso sa pagpurga sa imong data merge: pagpares sa mga rekord aron mahibal-an kung unsang mga rekord ang nahisakop sa parehas nga entidad ug kung kinsa ang usa ka kompleto nga duplicate sa usa ka kasamtangan nga rekord. Ang mga rekord kasagaran adunay mga talagsaon nga nagpaila nga mga hiyas, sama sa SSN alang sa mga kustomer. Apan sa pipila ka mga kaso, kini nga mga kinaiya mahimong nawala. Sa dili pa nimo epektibo nga mahiusa ang datos aron makakuha usa ka pagtan-aw sa imong mga entidad, kinahanglan nimo nga himuon ang pagpares sa datos aron makit-an ang mga duplicate nga mga rekord o ang mga iya sa usa ka entidad. Sa kaso sa nawala nga mga identifier, mahimo nimong buhaton ang fuzzy matching algorithm nga nagpili usa ka kombinasyon sa mga kinaiya gikan sa duha nga mga rekord, ug kalkulado ang posibilidad nga sila nahisakop sa parehas nga entidad. 

  1. Pagdesinyo sa paghiusa sa mga lagda sa paglimpyo - Kung nahibal-an nimo ang mga tugma nga mga rekord, mahimong lisud ang pagpili sa master record ug pag-label sa uban nga doble. Alang niini, mahimo nimong idisenyo ang usa ka set sa data merge nga mga lagda sa pagpurga nga nagtandi sa mga rekord sumala sa gipiho nga pamatasan ug kondisyonal nga pagpili sa master record, pag-deduplicate, o sa pipila ka mga kaso, pag-overwrite sa datos sa mga rekord. Pananglitan, mahimo nimong i-automate ang mosunod: 
    • Ipabilin ang rekord nga adunay pinakataas Address,  
    • Pagtangtang sa mga duplicate nga mga rekord gikan sa usa ka piho nga tinubdan sa datos, ug 
    • I-overwrite ang Numero sa telepono gikan sa usa ka piho nga tinubdan ngadto sa master record. 

  1. Paghiusa ug pagpurga sa datos aron makuha ang bulawan nga rekord – Kini ang kataposang lakang sa proseso diin mahitabo ang pagpatuman sa proseso sa merge purge. Ang tanan nga nag-una nga mga lakang gihimo aron masiguro ang malampuson nga pagpatuman sa proseso ug kasaligan nga paghimo sa resulta. Kung mogamit ka ug advanced paghiusa sa purge software, mahimo nimong buhaton ang nangaging mga proseso ingon man ang proseso sa paglimpyo sa paghiusa sulod sa parehas nga himan sa pila ka minuto. 

Ug naa nimo kini - paghiusa sa dagkong mga database aron makakuha usa ka pagtan-aw sa imong mga entidad. Mahimong prangka ang proseso apan daghang mga hagit ang masugatan sa panahon sa pagpatuman niini, sama sa pagbuntog sa mga isyu sa panagsama, heterogeneity, ug scalability, ingon man ang pag-atubang sa dili realistiko nga mga gilauman sa ubang mga partido nga nahilambigit. Ang paggamit sa usa ka software nga himan nga naghimo sa automation ug pag-usab sa pipila ka mga proseso nga mas sayon ​​siguradong makatabang sa imong mga team sa paghiusa sa dagkong mga database sa madali, epektibo, ug tukma. 

Sulayi ang Data Ladder Merge Purge Karon

Unsay imong hunahuna?

Kini nga site naggamit sa Akismet sa pagpakunhod sa spam. Hibal-i kon giunsa ang pagproseso sa datos sa imong komento.