Adatok szabványosítása: definiálás, tesztelés és átalakítás

Adatok szabványosítása

Miközben a szervezetek áttérnek az adatkultúra kialakítására az egész vállalaton belül, sokan még mindig küzdenek az adatok helyes megszerzésével. Az adatok különböző forrásokból való előhívása, valamint az azonosnak vélt információk különböző formátumainak és reprezentációinak megszerzése komoly akadályokat okoz az adatút során.

A csapatok késéseket és hibákat tapasztalnak rutin műveleteik végrehajtása vagy az adatkészletekből való betekintés során. Az ilyen problémák arra kényszerítik a vállalkozásokat, hogy bevezessenek egy adatszabványosítási mechanizmust, amely biztosítja, hogy az adatok egységes és egységes nézetben jelenjenek meg a szervezeten belül. 

Nézzük meg alaposabban az adatszabványosítási folyamatot: mit jelent ez, milyen lépésekkel jár, és hogyan érhet el szabványos adatnézetet a vállalatában.

Mi az adatszabványosítás?

Egyszerűen fogalmazva, az adatok szabványosítása az adatértékek hibás formátumból helyes formátumba történő átalakításának folyamata. Ahhoz, hogy szabványos, egységes és konzisztens adatnézetet biztosítsunk a szervezeten belül, az adatértékeknek meg kell felelniük az előírt szabványnak – azon adatmezők összefüggésében, amelyekhez tartoznak.

Példa az adatok szabványosítási hibáira

Például ugyanazon ügyfél két különböző helyen lakó nyilvántartása nem tartalmazhat eltérést a vezeték- és keresztnévben, e-mail címben, telefonszámban és lakcímben:

Név Email cím Telefonszám Születési idő nem Lakcím
John Oneel john.neal@gmail.com 5164659494 14 / 2 / 1987 M 11400 W Olimpic BL # 200
Forrás 1

Keresztnév Vezetéknév Email cím Telefonszám Születési idő nem Lakcím
János O'neal john.neal_gmail.com +1 800-398-6775 2 / 14 / 1987 férfi 11400 W Olimpic 200
Forrás 2

A fenti példában a következő típusú következetlenségeket láthatja:

  1. Szerkezeti: Az első forrás egyetlen mezőként takarja le a Vevő nevét, míg a második két mezőként – Keresztnév és Vezetéknév – tárolja.
  2. Minta: Az első forrás a érvényes e-mail minta az e-mail cím mezőre érvényes, míg a másodikból láthatóan hiányzik a @ szimbólum. 
  3. Adattípus: Az első forrás csak számjegyeket engedélyez a Telefonszám mezőben, míg a másodikban van egy karakterlánc típusú mező, amely szimbólumokat és szóközöket is tartalmaz.
  4. Formátum: Az első forrás születési dátuma HH/NN/ÉÉÉÉ, míg a második DD/HH/ÉÉÉÉ formátumú. 
  5. Domain értéke: Az első forrás lehetővé teszi a Nem érték tárolását M vagy F formában, míg a második forrás a teljes űrlapot tárolja – Férfi vagy Nő.

Az adatok ilyen inkonzisztenciái miatt súlyos hibákat követhet el, amelyek miatt vállalkozása sok időt, költséget és erőfeszítést veszíthet. Emiatt végpontok közötti mechanizmus végrehajtása a az adatok szabványosítása kulcsfontosságú az adathigiénia fenntartásához.

Hogyan lehet szabványosítani az adatokat?

Az adatok szabványosítása egy egyszerű, négy lépésből álló folyamat. Az adatokban előforduló következetlenségek természetétől és az elérni kívánt céltól függően azonban a szabványosításhoz használt módszerek és technikák eltérőek lehetnek. Itt bemutatunk egy általános ökölszabályt, amellyel bármely szervezet kiküszöbölheti szabványosítási hibáit. 

  1. Határozza meg, mi a szabvány

Bármely állapot eléréséhez először meg kell határoznia, hogy mi is az állapot valójában. Az adatszabványosítási folyamat első lépéseként azonosítani kell, hogy mit kell elérni. A legjobb módja annak, hogy megtudja, mire van szüksége, ha megérti az üzleti követelményeket. Át kell vizsgálnia az üzleti folyamatokat, hogy megtudja, milyen adatokra van szükség és milyen formátumban. Ez segít meghatározni az adatkövetelmények alapértékét.

A szabványos adatdefiníció segít azonosítani:

  • Az üzleti folyamata szempontjából kulcsfontosságú adatvagyon, 
  • Ezen eszközök szükséges adatmezői,
  • Az adatok típusának, formátumának és mintájának meg kell felelnie az értéküknek,
  • A mezők elfogadható értékeinek tartománya stb.

  1. Tesztelje az adatkészleteket a meghatározott szabvány szerint

Miután megvan a szabványos definíció, a következő lépés annak tesztelése, hogy az adatkészletei mennyire teljesítenek velük szemben. Ennek értékelésének egyik módja a felhasználás adatprofilozás olyan eszközök, amelyek átfogó jelentéseket készítenek, és olyan információkat találnak, mint az adatmező követelményeinek megfelelő értékek százalékos aránya, például:

  • Az értékek követik a szükséges adattípust és formátumot?
  • Az értékek az elfogadható tartományon kívül esnek?
  • Használnak-e az értékek rövidített formákat, például rövidítéseket és beceneveket?
  • Vannak szabványosított címek szükség szerint – mint pl USPS szabványosítás amerikai címekre?

  1. A nem megfelelő értékek átalakítása

Most végre itt az ideje átalakítani azokat az értékeket, amelyek nem felelnek meg a meghatározott szabványnak. Vessünk egy pillantást az általánosan használt adatátalakítási technikákra.

  • Adatelemzés – Néhány adatmezőt először elemezni kell a szükséges adatösszetevők eléréséhez. Például a névmező elemzése a keresztnév, a középső és a vezetéknév, valamint az értékben található előtagok és utótagok elkülönítésére.
  • Adattípus és formátum konvertálása – Előfordulhat, hogy az átalakítás során el kell távolítania a nem megfelelő karaktereket, például szimbólumokat és ábécéket kell eltávolítania egy csak számjegyből álló telefonszámból.
  • Mintaillesztés és érvényesítés – A mintakonverzió a minta reguláris kifejezésének beállításával történik. A reguláris kifejezésnek megfelelő e-mail-cím értékeket elemezni kell, és a meghatározott mintává kell alakítani. egy e-mail cím a regex használatával érvényesíthető:

^[a-zA-Z0-9+_.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+$

  • A rövidítés kiterjesztése – A cégnevek, címek és személyek nevei gyakran tartalmaznak olyan rövidített formákat, amelyek miatt az adatkészlet ugyanazon információk eltérő megjelenítését tartalmazza. Például előfordulhat, hogy ki kell terjesztenie az ország államait, például New York-ra kell konvertálnia NY-t.
  • Zajeltávolítás és helyesírás-javítás – Bizonyos szavak valójában nem adnak értelmet egy értéknek, hanem sok zajt visznek be egy adatkészletbe. Az ilyen értékek azonosíthatók egy adathalmazban, ha futtatjuk azt egy szótárban, amely tartalmazza ezeket a szavakat, megjelöljük őket, és eldöntjük, hogy melyeket kell véglegesen eltávolítani. Ugyanez a folyamat végrehajtható az elírások és a gépelési hibák keresésére.

  1. Tesztelje újra az adatkészletet a meghatározott szabvány szerint

Az utolsó lépésben az átalakított adatkészletet újra tesztelik a meghatározott szabványhoz képest, hogy megtudják, hány százalékos adatszabványosítási hibát javítottak ki. Az adatkészletben továbbra is fennmaradó hibák esetén hangolhatja vagy újrakonfigurálhatja a metódusokat, és újra futtathatja az adatokat a folyamaton. 

Csomagolj fel

A manapság generált adatmennyiség – és az adatok rögzítésére használt eszközök és technológiák sokfélesége – arra készteti a vállalatokat, hogy szembenézzenek a szörnyű adatzavarral. Mindennel megvan, amire szükségük van, de nem egészen biztos abban, hogy az adatok miért nincsenek elfogadható és használható formában és formában. Az adatszabványosítási eszközök alkalmazása segíthet kijavítani az ilyen következetlenségeket, és lehetővé teszi a nagyon szükséges adatkultúrát a szervezetben.

Mit gondolsz?

Ez az oldal Akismet-et használ a levélszemét csökkentése érdekében. Ismerje meg, hogyan dolgozik a megjegyzésed.