Bakit Mahalaga ang Paglilinis ng Data at Paano Mo Maipapatupad ang Mga Proseso at Solusyon sa Kalinisan ng Data

Paglilinis ng Data: Paano Linisin ang Iyong Data

Ang mahinang kalidad ng data ay isang tumataas na alalahanin para sa maraming mga pinuno ng negosyo dahil hindi nila naabot ang kanilang mga target na layunin. Ang pangkat ng mga data analyst - na dapat na gumawa ng mga maaasahang data insight - gumugugol ng 80% ng kanilang oras sa paglilinis at paghahanda ng data, at 20% lang ng oras ay naiwan upang gawin ang aktwal na pagsusuri. Malaki ang epekto nito sa pagiging produktibo ng team dahil kailangan nilang manual na i-validate ang kalidad ng data ng maraming dataset.

84% ng mga CEO ay nag-aalala tungkol sa kalidad ng data na kanilang pinagbabatayan ng kanilang mga desisyon.

Global CEO Outlook, Forbes Insight at KPMG

Pagkatapos harapin ang mga ganitong isyu, naghahanap ang mga organisasyon ng automated, mas simple, at mas tumpak na paraan ng paglilinis at pag-standardize ng data. Sa blog na ito, titingnan natin ang ilan sa mga pangunahing aktibidad na kasangkot sa paglilinis ng data, at kung paano mo maipapatupad ang mga ito.

Ano ang Data Cleansing?

Ang paglilinis ng data ay isang malawak na termino na tumutukoy sa proseso ng paggawa ng data na magagamit para sa anumang nilalayon na layunin. Ito ay isang proseso ng pag-aayos ng kalidad ng data na nag-aalis ng mali at di-wastong impormasyon mula sa mga dataset at standardized na mga halaga upang makamit ang isang pare-parehong pagtingin sa lahat ng magkakaibang pinagmulan. Karaniwang kasama sa proseso ang mga sumusunod na aktibidad:

  1. Alisin at palitan – Ang mga field sa isang dataset ay kadalasang naglalaman ng mga nangunguna o sumusubaybay na mga character o bantas na walang silbi at kailangang palitan o alisin para sa mas mahusay na pagsusuri (gaya ng mga puwang, zero, slash, atbp.). 
  2. I-parse at pagsamahin – Minsan ang mga field ay naglalaman ng pinagsama-samang elemento ng data, halimbawa, ang address naglalaman ng field Numero ng KalyePangalan ng kalyelungsodestado, atbp. Sa ganitong mga kaso, ang mga pinagsama-samang field ay dapat na i-parse sa magkahiwalay na mga column, habang ang ilang mga column ay dapat na pinagsama-sama upang makakuha ng mas magandang view ng data – o isang bagay na gumagana para sa iyong use case.
  3. Ibahin ang anyo ng mga uri ng data – Kabilang dito ang pagbabago ng uri ng data ng isang field, gaya ng pagbabago Numero ng Telepono field na dati Pisi sa Numero. Tinitiyak nito na ang lahat ng mga halaga sa field ay tumpak at wasto. 
  4. I-validate ang mga pattern – Ang ilang mga patlang ay dapat na sumunod sa isang wastong pattern o format. Para diyan, kinikilala ng proseso ng paglilinis ng data ang mga kasalukuyang pattern at binabago ang mga ito upang matiyak ang katumpakan. Halimbawa, ang Telepono ng US Numero sumusunod sa pattern: AAA-BBB-CCCC
  5. Alisin ang ingay – Ang mga patlang ng data ay kadalasang naglalaman ng mga salita na hindi gaanong nagdaragdag ng halaga at samakatuwid, nagpapakilala ng ingay. Halimbawa, isaalang-alang ang mga pangalan ng kumpanyang ito na 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Ang lahat ng mga pangalan ng kumpanya ay pareho ngunit ang iyong mga proseso ng pagsusuri ay maaaring ituring na ang mga ito ay natatangi, at ang pag-alis ng mga salita tulad ng Inc., LLC, at Incorporated ay maaaring mapabuti ang katumpakan ng iyong pagsusuri.
  6. Itugma ang data para makakita ng mga duplicate – Karaniwang naglalaman ang mga dataset ng maraming tala para sa parehong entity. Ang mga bahagyang pagkakaiba-iba sa mga pangalan ng customer ay maaaring humantong sa iyong koponan na gumawa ng maramihang mga entry sa database ng iyong customer. Ang isang malinis at standardized na dataset ay dapat maglaman ng mga natatanging talaan - isang talaan bawat entity. 

Structured versus Unstructured Data

Ang isang modernong aspeto ng digital data ay hindi ito pare-pareho sa pag-angkop sa isang numeric field o textual na halaga. Ang structured data ay ang karaniwang pinagtatrabahuhan ng mga kumpanya – ng dami data na nakaimbak sa mga partikular na format tulad ng mga spreadsheet o talahanayan upang mas madaling gumana. Gayunpaman, ang mga negosyo ay nagtatrabaho sa hindi nakaayos na data nang higit pa at higit pa… ito ay mapagkatiwalaan data.

Ang isang halimbawa ng hindi nakaayos na data ay ang natural na wika mula sa text, audio, at video source. Ang isang pangkaraniwan sa marketing ay ang pagkuha ng sentimento ng brand mula sa mga online na review. Nakabalangkas ang opsyong bituin (hal. marka ng 1 hanggang 5 bituin), ngunit hindi nakabalangkas ang komento at dapat iproseso ang data ng husay sa pamamagitan ng natural na pagproseso ng wika (NLP) mga algorithm upang bumuo ng isang quantitative na halaga ng damdamin.

Paano Tiyakin ang Malinis na Data?

Ang pinakamabisang paraan ng pagtiyak ng malinis na data ay ang pag-audit sa bawat entry point sa iyong mga platform at i-update ang mga ito gamit ang program upang matiyak na maayos na naipasok ang data. Magagawa ito sa maraming paraan:

  • Nangangailangan ng mga patlang – pagtiyak na ang isang form o integration ay dapat pumasa sa mga partikular na field.
  • Paggamit ng mga uri ng data ng field – pagbibigay ng mga limitadong listahan para sa pagpili, mga regular na expression sa pag-format ng data, at pag-iimbak ng data sa wastong mga uri ng data upang hadlangan ang data sa tamang format at uri na nakaimbak.
  • Pagsasama ng serbisyo ng third-party – ang pagsasama ng mga tool ng third-party upang matiyak na ang data ay maayos na nakaimbak, tulad ng isang address field na nagpapatunay sa address, ay maaaring magbigay ng pare-pareho, de-kalidad na data.
  • Patunay – Ang pagkakaroon ng pagpapatunay ng iyong mga customer sa kanilang numero ng telepono o email address ay maaaring matiyak na ang tumpak na data ay nakaimbak.

Ang isang entry point ay hindi lamang dapat isang form, ito ay dapat na ang connector sa pagitan ng bawat system na nagpapasa ng data mula sa isang system patungo sa isa pa. Ang mga kumpanya ay madalas na gumagamit ng mga platform upang i-extract, i-transform, at i-load (ETL) ang data sa pagitan ng mga system upang matiyak na malinis na data ang nakaimbak. Hinihikayat ang mga kumpanya na gumanap pagtuklas ng datos pag-audit upang idokumento ang lahat ng mga entry point, pagproseso, at mga punto ng paggamit para sa data na nasa loob ng kanilang kontrol. Ito ay kritikal para sa pagtiyak ng pagsunod sa mga pamantayan ng seguridad at pati na rin ang mga regulasyon sa privacy.

Paano Linisin ang Iyong Data?

Bagama't magiging pinakamainam ang pagkakaroon ng malinis na data, madalas na umiiral ang mga legacy system at mahinang disiplina para sa pag-import at pagkuha ng data. Ginagawa nitong bahagi ng karamihan sa mga aktibidad ng marketing team ang paglilinis ng data. Tiningnan namin ang mga prosesong kinabibilangan ng mga proseso ng paglilinis ng data. Narito ang mga opsyonal na paraan na maaaring ipatupad ng iyong organisasyon ang paglilinis ng data:

Opsyon 1: Paggamit ng Code-Based Approach

Sawa at R ay dalawang karaniwang ginagamit na mga programming language para sa mga solusyon sa coding upang manipulahin ang data. Ang pagsulat ng mga script upang linisin ang data ay maaaring mukhang kapaki-pakinabang dahil maaari mong ibagay ang mga algorithm ayon sa likas na katangian ng iyong data, gayunpaman, maaari itong maging mahirap na panatilihin ang mga script na ito sa paglipas ng panahon. Bukod dito, ang pinakamalaking hamon sa diskarteng ito ay ang pag-code ng isang pangkalahatang solusyon na mahusay na gumagana sa iba't ibang mga dataset, sa halip na mga hard-coding na partikular na sitwasyon. 

Opsyon 2: Paggamit ng Mga Tool sa Pagsasama ng Platform

Maraming mga platform ang nag-aalok ng programmatic o codeless Connectors upang ilipat ang data sa pagitan ng mga system sa tamang format. Ang mga built-in na platform ng automation ay nakakakuha ng katanyagan upang ang mga platform ay mas madaling magsama sa pagitan ng mga toolset ng kanilang kumpanya. Ang mga tool na ito ay kadalasang nagsasama ng mga na-trigger o naka-iskedyul na mga proseso na maaaring patakbuhin sa pag-import, pag-query, o pagsusulat ng data mula sa isang system patungo sa isa pa. Ang ilang mga platform, tulad ng Pagdoble ng Proseso ng Robotic (RPA) na mga platform, maaari pang magpasok ng data sa mga screen kapag hindi available ang mga pagsasama-sama ng data.

Opsyon 3: Paggamit ng Artipisyal na Katalinuhan

Ang mga real-world na dataset ay lubhang magkakaibang at ang pagpapatupad ng mga direktang hadlang sa mga field ay maaaring magbigay ng mga hindi tumpak na resulta. Ito ay kung saan ang artificial intelligence (AI) ay maaaring maging lubhang kapaki-pakinabang. Ang mga modelo ng pagsasanay sa tama, wasto, at tumpak na data at pagkatapos ay ang paggamit ng mga sinanay na modelo sa mga papasok na talaan ay makakatulong sa pag-flag ng mga anomalya, pagtukoy ng mga pagkakataon sa paglilinis, atbp.

Ang ilan sa mga prosesong maaaring pahusayin gamit ang AI sa panahon ng paglilinis ng data ay binanggit sa ibaba:

  • Pag-detect ng mga anomalya sa isang column.
  • Pagkilala sa mga hindi tamang relational na dependencies.
  • Paghahanap ng mga duplicate na tala sa pamamagitan ng clustering.
  • Pagpili ng mga master record batay sa nakalkulang posibilidad.

Opsyon 4: Paggamit ng Self-Service Data Quality Tools

Nag-aalok ang ilang partikular na vendor ng iba't ibang function ng kalidad ng data na nakabalot bilang mga tool, gaya ng software sa paglilinis ng data. Gumagamit sila ng nangunguna sa industriya at pati na rin ang pagmamay-ari na mga algorithm para sa pag-profile, paglilinis, pag-standardize, pagtutugma, at pagsasama-sama ng data sa magkakaibang pinagmulan. Ang mga naturang tool ay maaaring kumilos bilang plug-and-play at nangangailangan ng pinakamababang oras ng onboarding kumpara sa iba pang mga diskarte. 

Hagdan ng Data

Ang mga resulta ng proseso ng pagsusuri ng data ay kasing ganda ng kalidad ng data ng pag-input. Para sa kadahilanang ito, ang pag-unawa sa mga hamon ng kalidad ng data at pagpapatupad ng isang end-to-end na solusyon para sa pagwawasto sa mga error na ito ay makakatulong upang mapanatiling malinis, na-standardize, at magagamit ang iyong data para sa anumang layunin. 

Nag-aalok ang Data Ladder ng toolkit na mayaman sa tampok na tumutulong sa iyong alisin ang mga hindi pare-pareho at di-wastong mga halaga, gumawa at mag-validate ng mga pattern, at makamit ang isang standardized na view sa lahat ng data source, na tinitiyak ang mataas na kalidad ng data, katumpakan, at kakayahang magamit.

Data Ladder - Data Cleansing Software

Bisitahin ang Data Ladder para sa Higit pang Impormasyon