CRM és adatplatformok

Adathigiénia: Rövid útmutató az adatok egyesítéséhez

Az összevonási tisztítás az üzleti műveletek sarkalatos funkciója, például a közvetlen postai marketing és az igazság egyetlen forrásának megszerzése. Számos szervezet azonban továbbra is úgy véli, hogy az egyesítési törlési folyamat kizárólag az Excel technikákra és funkciókra korlátozódik, amelyek nagyon kevéssel segítik az egyre bonyolultabb adatminőség-igények kielégítését.

Ez az útmutató segít az üzleti és informatikai felhasználóknak megérteni az összevonási tisztítási folyamatot, és esetleg rájön, hogy miért nem folytathatják a csapataik többé az egyesítést és az Excel segítségével történő tisztítást.

Kezdjük!

Mi az egyesítési folyamat vagy funkció?

Az egyesítés törlése az a folyamat, amikor több adatforrást egy helyre visz, miközben eltávolítja a forrásból a rossz rekordokat és duplikátumokat.

A következő példában egyszerűen leírható:

Ügyféladatok

Figyelje meg, hogy a fenti kép három hasonló rekordot tartalmaz, és az adatminőséggel kapcsolatban több kérdés is felmerül. Ha egyesítési purge funkciót alkalmaz erre a rekordra, akkor az átalakul tiszta és egyes számú kimenetre, például az alábbi példa szerint:

Ismétlődő adatok

A másolatok több adatforrásból történő összevonása és megtisztítása után az eredmény az eredeti rekord összevont változatát mutatja. Egy másik [Ipar] oszlopot csatoltak a rekordhoz, amely a rekord még egy változatából származik.

Az összevonási tisztítási folyamat kimenete olyan rekordokat hoz létre, amelyek egyedi információkat tartalmaznak, amelyek az adatok üzleti célját szolgálják. A fenti példában optimalizálás után az adatok rekordként szolgálnak, amely megbízható a marketingesek számára a levelezési kampányokban.

Legjobb gyakorlatok az adatok egyesítéséhez és törléséhez

Az ipar, az üzleti tevékenység vagy a vállalat méretétől függetlenül az egyesítéses tisztítási folyamatok szolgálnak az adatmeghajtási célok alapjaként. Noha a gyakorlat kizárólag a kombinációra és az eliminálásra korlátozódott, az összevonás és a tisztítás napjainkra alapvető mechanizmussá fejlődött, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy részletesen elemezzék adataikat.

Annak ellenére, hogy a folyamat nagyrészt automatizált, átfogó merge szoftver egyesítése eszközöket, a felhasználóknak továbbra is meg kell őrizniük az adategyesítés tisztításának legjobb gyakorlatait. Az alábbiakban nagyon ajánlom, hogy kövesse:

  • Az adatminőségre összpontosítva: Az összeolvasztási művelet végrehajtása előtt elengedhetetlen az adatok tisztítása és szabványosítása, mivel ez biztosítja a dedukciós folyamat egyszerűbbé tételét. Ha az adatok tisztítása nélkül dedukál, az eredmények csak csalódást okoznak.
  • Reális terv betartása: Ez abban az esetben van, ha az egyszerű adategyesítési folyamat nem az Ön számára prioritás. Javasoljuk, hogy készítsen egy tervet, amely segít felmérni az egyesítendő és megtisztítandó rekordok típusát.
  • Az adatmodell optimalizálása: Általánosságban elmondható, hogy a kezdeti összevonási tisztítási folyamat után a vállalatok jobban megértik adatmodelljüket. Miután elkészült a modell előzetes megértése, elkészítheti a KPI-ket és csökkentheti az egész folyamatra fordított időt.
  • Listák nyilvántartásának vezetése: A lista kiürítése nem feltétlenül jelenti a lista teljes törlését. Bármely adatösszevonási tisztító szoftver lehetővé teszi a rekordok mentését és az adatbázis minden egyes módosításának a listán történő elvégzését.
  • Az igazság egyetlen forrásának megőrzése: Ha a felhasználói adatok több rekordból származnak, akkor az eltérő információk miatt eltérések tapasztalhatók. Ebben az esetben az összevonás és megtisztítás hozzájárul az igazság egyetlen forrásának megteremtéséhez. Ez magában foglalja az összes szükséges információt az ügyfélről.

Az önkiszolgáló Merge Purge szoftver előnyei

Az összevonás-tisztító szoftver megszerzése hatékony megoldás egyetlen igazságforrás létrehozására, miközben ügyel arra, hogy betartsa a fennmaradó bevált gyakorlatokat. Egy ilyen eszköz felülírja a régi rekordokat új információk felhasználásával egy adat túlélési folyamat révén.

Ezenkívül az önkiszolgáló egyesítési törlési eszközök lehetővé tehetik az üzleti felhasználók számára, hogy kényelmesen egyesítsék és tisztítsák meg adatrekordjaikat anélkül, hogy szükségessé tennék számukra a mélyebb programozási ismeretek vagy tapasztalatok megszerzését.

Az ideális összevonási tisztító eszköz az üzleti felhasználók számára az alábbiakat segítheti:

  • Adatok előkészítése a hibák értékelésével és az információk konzisztenciájával
  • Az adatok tisztítása és normalizálása a meghatározott üzleti szabályoknak megfelelően
  • Több lista egyeztetése kialakított algoritmusok kombinációjával
  • Az ismétlődések nagy pontossággal történő eltávolítása
  • Aranylemezek készítése és egyetlen igazságforrás megszerzése
  • & sokkal több

Mondanom sem kell, hogy egy olyan korszakban, amikor az automatizálás elengedhetetlenné vált az üzleti siker érdekében, a vállalatok nem engedhetik meg maguknak, hogy késleltessék üzleti adataik optimalizálását. Így a modern adategyesítő / -tisztító eszközök mára kiemelkedő megoldásokká váltak az adatok összevonásának és megtisztításának bonyolult folyamataival kapcsolatos, régi problémáknak.

Adatlétra

A vállalat adatai az egyik legértékesebb eszközük - és minden más eszközhöz hasonlóan az adatokat is gondozni kell. Noha a vállalatok egyre nagyobb mennyiségű információ megszerzésére és az adatgyűjtés megerősítésére összpontosítottak, a megszerzett adatok végül szunnyadnak, és hosszú ideig drága CRM vagy tárhelyet foglalnak el. Ilyen esetekben az adatokat meg kell tisztítani, mielőtt azokat üzleti célokra felhasználhatnák.

Az összevonás / tisztítás bonyolult folyamata azonban egyszerűsíthető egyablakos egyesítési szoftver segítségével, amely segít az adatforrások egyesítésében és a valóban értékes rekordok létrehozásában.

A Data Ladder egy olyan adatminőséget fejlesztő szoftvercég, amelynek célja, hogy az üzleti felhasználóknak a lehető legtöbbet hozza ki adataikból az adategyeztetési, profilalkotási, deduplikációs és gazdagító eszközök révén. Legyen szó rekordok millióinak összehangolásáról homályos illesztési algoritmusainkkal, vagy komplex termékadatok átalakításáról szemantikai technológiával, a Data Ladder adatminőségi eszközei kiváló szolgáltatást nyújtanak az iparágban.

Ingyenes próbaverzió letöltése

Javeria Gauhar kán

Javeria Gauhar Khan, a Folio3 marketing igazgatója tapasztalt B2B/SaaS író, aki az adatkezelési ágazatban való írásra szakosodott. Emellett programozó a vállalati szoftveralkalmazások fejlesztésében, tesztelésében és karbantartásában.

Kapcsolódó cikkek

Vissza a lap tetejére gombra
közel

Adblock észlelve

Martech Zone ingyenesen tudja biztosítani Önnek ezt a tartalmat, mivel webhelyünkkel bevételt szerezünk hirdetési bevételek, társult linkek és szponzorálás révén. Nagyra értékelnénk, ha eltávolítaná hirdetésblokkolóját, miközben megtekinti webhelyünket.