Miért kritikus az adattisztítás, és hogyan valósíthatja meg az adattisztasági folyamatokat és megoldásokat

Adattisztítás: Hogyan tisztítsa meg adatait

A rossz adatminőség egyre nagyobb aggodalomra ad okot sok vállalatvezető számára, mivel nem érik el kitűzött céljaikat. Az adatelemzőkből álló csapat – aminek az a feladata, hogy megbízható adatbetekintést adjon – idejük 80%-át az adatok tisztításával és előkészítésével tölti, ill. csak az esetek 20%-ában marad a tényleges elemzés elvégzésére. Ez óriási hatással van a csapat termelékenységére, mivel manuálisan kell ellenőrizniük több adatkészlet adatminőségét.

A vezérigazgatók 84%-a aggódik azon adatok minősége miatt, amelyekre döntéseit alapozza.

Globális vezérigazgató Outlook, Forbes Insight és KPMG

Az ilyen problémákkal szembesülve a szervezetek automatizált, egyszerűbb és pontosabb módszert keresnek az adatok tisztítására és szabványosítására. Ebben a blogban áttekintünk néhány alapvető adattisztítási tevékenységet, és azt, hogyan tudod ezeket megvalósítani.

Mi az adattisztítás?

Az adattisztítás egy tág fogalom, amely arra a folyamatra utal, amelynek során az adatokat bármilyen célra felhasználhatóvá teszik. Ez egy adatminőség-javító folyamat, amely kiküszöböli a helytelen és érvénytelen információkat az adatkészletekből és a szabványos értékekből, hogy egységes képet kapjon az összes különböző forrásból. A folyamat általában a következő tevékenységeket tartalmazza:

  1. Távolítsa el és cserélje ki – Az adatkészlet mezői gyakran tartalmaznak kezdő vagy nyomkövető karaktereket vagy írásjeleket, amelyek nem használnak, és a jobb elemzés érdekében ki kell cserélni vagy el kell távolítani (például szóközök, nullák, perjelek stb.). 
  2. Elemezze és egyesítse – Néha a mezők összesített adatelemeket tartalmaznak, például a Cím mező tartalmazza HázszámUtcanévCityÁllami, stb. Ilyen esetekben az összesített mezőket külön oszlopokba kell elemezni, míg egyes oszlopokat össze kell vonni, hogy jobb képet kaphassunk az adatokról – vagy valami olyasmiről, ami megfelel az Ön használati esetének.
  3. Adattípusok átalakítása – Ez magában foglalja egy mező adattípusának megváltoztatását, például átalakítást Telefonszám mező, ami korábban volt Húr nak nek Szám. Ez biztosítja, hogy a mezőben szereplő összes érték pontos és érvényes legyen. 
  4. Érvényesítse a mintákat – Egyes mezőknek érvényes mintát vagy formátumot kell követniük. Ennek érdekében az adattisztítási folyamat felismeri az aktuális mintákat, és átalakítja azokat a pontosság érdekében. Például a USA telefon Szám mintát követve: AAA-BBB-CCCC
  5. Távolítsa el a zajt – Az adatmezők gyakran tartalmaznak olyan szavakat, amelyek nem adnak sok értéket, és így zajt okoznak. Vegyük például ezeket a cégneveket: „XYZ Inc.”, „XYZ Incorporated”, „XYZ LLC”. Minden cégnév azonos, de az elemzési folyamatok egyedinek tekinthetik őket, és az olyan szavak eltávolítása, mint az Inc., LLC és az Incorporated, javíthatja az elemzés pontosságát.
  6. Párosítsa az adatokat az ismétlődések észleléséhez – Az adatkészletek általában több rekordot tartalmaznak ugyanahhoz az entitáshoz. Az ügyfelek nevének enyhe eltérései arra késztethetik a csapatot, hogy többször is bejegyzést készítsen az ügyféladatbázisban. Egy tiszta és szabványosított adatkészletnek egyedi rekordokat kell tartalmaznia – entitásonként egy rekordot. 

Strukturált és strukturálatlan adatok

A digitális adatok egyik modern aspektusa, hogy nem konzisztensek a numerikus mezőkbe vagy szöveges értékekbe való illeszkedésben. A strukturált adatokkal általában a vállalatok dolgoznak – mennyiségi meghatározott formátumokban, például táblázatokban vagy táblázatokban tárolt adatok könnyebben használhatók. A vállalkozások azonban egyre többet dolgoznak strukturálatlan adatokkal is… ez van minőségi adatokat.

A strukturálatlan adatokra példa a szöveges, hang- és videóforrásokból származó természetes nyelv. Az egyik gyakori dolog a marketingben, hogy a márkaérzéket online véleményekből gyűjtik össze. A csillag opció strukturált (pl. pontszám 1-től 5 csillagig), de a megjegyzés strukturálatlan, és a minőségi adatokat természetes nyelvi feldolgozással kell feldolgozni (NLP) algoritmusok a hangulat kvantitatív értékének kialakításához.

Hogyan biztosítható az adatok tisztasága?

A tiszta adatok biztosításának leghatékonyabb módja a platformok minden belépési pontjának auditálása és programozott frissítése az adatok megfelelő bevitele érdekében. Ez számos módon megvalósítható:

  • Mezőköteles – annak biztosítása, hogy egy forma vagy integráció meghatározott mezőkön haladjon át.
  • Területi adattípusok felhasználása – korlátozott listák biztosítása a kijelöléshez, reguláris kifejezések az adatok formázásához, valamint az adatok megfelelő adattípusokban való tárolása, hogy az adatokat a megfelelő formátumra és tárolt típusra korlátozzák.
  • Harmadik féltől származó szolgáltatások integrációja – harmadik féltől származó eszközök integrálása az adatok megfelelő tárolásának biztosítására, például egy címmező, amely ellenőrzi a címet, konzisztens, minőségi adatokat biztosíthat.
  • Érvényesítés – Ha ügyfelei hitelesítik telefonszámukat vagy e-mail címüket, az biztosíthatja a pontos adatok tárolását.

A belépési pontnak nem csak egy űrlapnak kell lennie, hanem összekötőnek kell lennie minden olyan rendszer között, amely adatokat továbbít egyik rendszerből a másikba. A vállalatok gyakran használnak platformokat az adatok kinyerésére, átalakítására és betöltésére (ETL) a rendszerek között, hogy biztosítsák a tiszta adatok tárolását. A cégeket teljesítményre ösztönzik adatfeltárás auditok az ellenőrzésük alá tartozó adatok összes belépési, feldolgozási és felhasználási pontjának dokumentálására. Ez kritikus fontosságú a biztonsági szabványoknak és az adatvédelmi előírásoknak való megfelelés biztosításához is.

Hogyan tisztítsuk meg adatait?

Bár a tiszta adatok birtoklása lenne az optimális, gyakran léteznek örökölt rendszerek és laza fegyelem az adatok importálására és rögzítésére. Emiatt az adattisztítás a legtöbb marketingcsapat tevékenységének részévé válik. Megvizsgáltuk azokat a folyamatokat, amelyeket az adattisztítási folyamatok magukban foglalnak. Íme, a szervezete választható módjai az adattisztításnak:

1. lehetőség: Kódalapú megközelítés használata

Piton és a R két általánosan használt programozási nyelv adatkezelési megoldások kódolására. A szkriptek írása az adatok megtisztítására előnyösnek tűnhet, mivel az algoritmusokat az adatok természetének megfelelően kell hangolni, ennek ellenére nehéz lehet ezeket a szkripteket idővel karbantartani. Ezen túlmenően a legnagyobb kihívás ezzel a megközelítéssel egy általánosított megoldás kódolása, amely jól működik különféle adatkészletekkel, nem pedig konkrét forgatókönyvek kemény kódolása. 

2. lehetőség: Platformintegrációs eszközök használata

Sok platform kínál programozott vagy kód nélküli csatlakozók az adatok megfelelő formátumban történő mozgatásához a rendszerek között. A beépített automatizálási platformok egyre népszerűbbek, így a platformok könnyebben tudnak integrálódni vállalatuk eszközkészletei közé. Ezek az eszközök gyakran tartalmaznak aktivált vagy ütemezett folyamatokat, amelyek futtathatók adatok importálásakor, lekérdezésekor vagy írása során egyik rendszerből a másikba. Néhány platform, mint pl Robotikus folyamat automatizálás (Dél-Afrika).

3. lehetőség: Mesterséges intelligencia használata

A valós adatkészletek nagyon változatosak, és a mezőkre vonatkozó közvetlen korlátozások alkalmazása pontatlan eredményeket adhat. Itt van a mesterséges intelligencia (AI) nagyon hasznos lehet. A helyes, érvényes és pontos adatokra vonatkozó betanítási modellek, majd a betanított modellek használata a bejövő rekordokon segíthet az anomáliák megjelölésében, a tisztítási lehetőségek azonosításában stb.

Az alábbiakban megemlítünk néhány olyan folyamatot, amelyek az AI-val javíthatók az adattisztítás során:

  • Anomáliák észlelése oszlopban.
  • Helytelen relációs függőségek azonosítása.
  • Ismétlődő rekordok keresése fürtözéssel.
  • A törzsrekordok kiválasztása a számított valószínűség alapján.

4. lehetőség: Önkiszolgáló adatminőségi eszközök használata

Egyes gyártók különféle adatminőségi funkciókat kínálnak eszközként csomagolva, mint pl adattisztító szoftver. Iparágvezető, valamint szabadalmaztatott algoritmusokat használnak a különböző forrásokból származó adatok profilalkotására, tisztítására, szabványosítására, egyeztetésére és egyesítésére. Az ilyen eszközök plug-and-play-ként működhetnek, és más megközelítésekhez képest a legkevesebb bekapcsolási időt igényelnek. 

Adatlétra

Az adatelemzési folyamat eredménye ugyanolyan jó, mint a bemeneti adatok minősége. Emiatt az adatminőséggel kapcsolatos kihívások megértése és a hibák kijavítására szolgáló, teljes körű megoldás bevezetése segíthet abban, hogy adatai tisztán, szabványosítva és bármilyen célra felhasználhatóak legyenek. 

A Data Ladder funkciókban gazdag eszközkészletet kínál, amely segít kiküszöbölni az inkonzisztens és érvénytelen értékeket, létrehozni és érvényesíteni a mintákat, valamint szabványosított nézetet elérni az összes adatforrásban, így biztosítva a kiváló adatminőséget, pontosságot és használhatóságot.

Adatlétra – Adattisztító szoftver

További információért látogasson el a Data Ladder oldalra