CRM at Mga Platform ng Data

Paano Pagsamahin ang Purge Malaking Database

Karaniwang ginagamit ng negosyo 464 custom na application upang i-digitize ang mga proseso ng negosyo nito. Ngunit pagdating sa pagbuo ng mga kapaki-pakinabang na insight, ang data na naninirahan sa magkakaibang pinagmulan ay dapat pagsamahin at pagsamahin. Depende sa bilang ng mga pinagmumulan na kasangkot at ang istraktura ng data na nakaimbak sa mga database na ito, maaari itong maging isang kumplikadong gawain. Para sa kadahilanang ito, kinakailangan na maunawaan ng mga kumpanya ang mga hamon at proseso ng pagsasama-sama ng malalaking database.  

Sa artikulong ito, tatalakayin natin kung ano ang proseso ng merge purge at tingnan kung paano mo pagsasamahin ang mga malalaking database. Magsimula tayo. 

Ano ang isang Merge Purge?

Ang merge purge ay isang sistematikong proseso na nagsa-screen ng lahat ng record na naninirahan sa iba't ibang source at nagpapatupad ng maraming algorithm na naglilinis, nag-standardize, at nagde-deduplicate ng data upang lumikha ng isang solong komprehensibong view ng iyong mga entity, gaya ng mga customer, produkto, empleyado, atbp. Ito ay isang napaka-kapaki-pakinabang na proseso, lalo na para sa mga organisasyong batay sa data.  

Halimbawa: Pagsamahin ang pag-purge ng mga tala ng customer 

Isaalang-alang natin ang dataset ng customer ng isang kumpanya. Kinukuha ang impormasyon ng customer sa maraming lugar, kabilang ang mga web form sa mga landing page, mga tool sa automation ng marketing, mga channel sa pagbabayad, mga tool sa pagsubaybay sa aktibidad, at iba pa. Kung gusto mong magsagawa ng lead attribution upang maunawaan ang eksaktong path na humantong sa lead na conversion, kakailanganin mo ang lahat ng detalyeng ito sa isang lugar. Ang pagsasama-sama at pag-purging ng malalaking dataset ng customer upang makakuha ng 360 view ng iyong customer base ay maaaring magbukas ng malalaking pinto para sa iyong negosyo, gaya ng paggawa ng mga hinuha tungkol sa gawi ng customer, mapagkumpitensyang diskarte sa pagpepresyo, pagsusuri sa merkado, at marami pa. 

Paano Pagsamahin ang Purge Malaking Database? 

Maaaring medyo kumplikado ang proseso ng merge purge dahil ayaw mong mawalan ng impormasyon o mauwi sa maling impormasyon sa iyong nagreresultang dataset. Para sa kadahilanang ito, nagsasagawa kami ng ilang proseso bago ang aktwal na proseso ng pag-merge ng pag-purge. Tingnan natin ang lahat ng mga hakbang na kasangkot sa prosesong ito. 

  1. Pagkonekta sa lahat ng mga database sa isang sentral na mapagkukunan – Ang unang hakbang sa prosesong ito ay ikonekta ang mga database sa isang sentral na mapagkukunan. Ginagawa ito upang pagsama-samahin ang data sa isang lugar upang ang proseso ng pagsasama ay maaaring mas mahusay na maplano sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa lahat ng mga mapagkukunan at data na kasangkot. Maaaring kailanganin ka nitong kumuha ng data mula sa ilang lugar, gaya ng mga lokal na file, database, cloud storage, o iba pang third-party na application. 
  2. Pag-profile ng data upang matuklasan ang mga detalye ng istruktura - Pag-profile ng data nangangahulugan ng pagpapatakbo ng pinagsama-samang at istatistikal na pagsusuri sa iyong na-import na data upang matuklasan ang mga detalye ng istruktura nito at matukoy ang mga potensyal na pagkakataon sa paglilinis at pagbabago. Halimbawa, ang isang profile ng data ay magpapakita sa iyo ng isang listahan ng lahat ng mga katangian na naroroon sa bawat database, pati na rin ang kanilang rate ng pagpuno, uri ng data, maximum na haba ng character, karaniwang pattern, format, at iba pang mga detalye. Sa impormasyong ito, mauunawaan mo ang mga pagkakaibang naroroon sa mga nakakonektang dataset at kung ano ang kailangan mong isaalang-alang at ayusin bago pagsamahin ang data. 
  3. Pag-aalis ng heterogeneity ng data – istruktura at leksikal Ang heterogeneity ng data ay tumutukoy sa mga pagkakaiba sa istruktura at leksikal na nasa pagitan ng dalawa o higit pang mga dataset. Ang isang halimbawa ng structural heterogeneity ay kapag ang isang dataset ay naglalaman ng tatlong column para sa isang pangalan (una, Gitna, at Huling pangalan), habang ang isa ay naglalaman lamang ng isa (Buong pangalan). Sa kabaligtaran, ang lexical heterogeneity ay may kinalaman sa mga nilalaman na nasa loob ng isang column, halimbawa, ang Buong pangalan column sa isang database ay nag-iimbak ng pangalan bilang Jane Doe, habang iniimbak ito ng ibang dataset bilang Doe, Jane
  4. Paglilinis, pag-parse, at pag-filter ng data – Kapag mayroon ka nang mga ulat sa profile ng data at alam mo na ang mga pagkakaiba sa pagitan ng iyong mga dataset, maaari mo na ngayong simulan ang pag-aayos ng mga bagay na maaaring magdulot ng mga isyu sa panahon ng proseso ng merge purge. Maaaring kabilang dito ang:
    • Pagpuno ng mga walang laman na halaga, 
    • Pagbabago ng mga uri ng data ng ilang partikular na katangian, 
    • Pag-aalis o pagpapalit ng mga maling halaga, 
    • Pag-parse ng attribute para matukoy ang mas maliliit na subcomponents, o pagsasama-sama ng dalawa o higit pang attribute para bumuo ng isang column, 
    • Pag-filter ng mga katangian batay sa mga kinakailangan ng nagreresultang dataset, at iba pa. 
  5. Pagtutugma ng data upang matuklasan ang mga entity at i-deduplicate – Ito marahil ang pangunahing bahagi ng iyong proseso ng pag-purge ng data merge: pagtutugma ng mga tala upang malaman kung aling mga tala ang nabibilang sa parehong entity at kung alin ang isang kumpletong duplicate ng isang umiiral na tala. Karaniwang naglalaman ang mga talaan ng mga natatanging katangiang nagpapakilala para sa mga customer. Ngunit sa ilang mga kaso, maaaring nawawala ang mga katangiang ito. Bago mo epektibong pagsamahin ang data upang makakuha ng isang view ng iyong mga entity, dapat kang magsagawa ng pagtutugma ng data upang makahanap ng mga duplicate na tala o ang mga pag-aari ng isang entity. Sa kaso ng mga nawawalang identifier, maaari kang magsagawa ng malabo na pagtutugma ng algorithm na pumipili ng kumbinasyon ng mga katangian mula sa parehong mga tala, at kinukuwenta ang posibilidad na kabilang ang mga ito sa parehong entity. 
  6. Pagdidisenyo ng merge na mga panuntunan sa paglilinis – Kapag natukoy mo ang katugmang mga tala, maaaring mahirap piliin ang master record at lagyan ng label ang iba bilang duplicate. Para dito, maaari kang magdisenyo ng isang hanay ng mga panuntunan sa pag-purge ng data merge na naghahambing ng mga talaan ayon sa tinukoy na pamantayan at may kundisyon na piliin ang master record, i-deduplicate, o sa ilang mga kaso, i-overwrite ang data sa mga tala. Halimbawa, maaaring gusto mong i-automate ang sumusunod:
    • Panatilihin ang record na may pinakamahabang address,  
    • Tanggalin ang mga duplicate na tala na nagmumula sa isang partikular na data source, at 
    • I-overwrite ang Numero ng Telepono mula sa isang tiyak na pinagmulan hanggang sa master record. 
  7. Pagsasama-sama at pag-purging ng data para makuha ang golden record – Ito ang huling hakbang ng proseso kung saan nagaganap ang proseso ng merge purge. Ang lahat ng mga naunang hakbang ay ginawa upang matiyak ang matagumpay na pagpapatupad ng proseso at maaasahang paggawa ng resulta. Kung gumagamit ka ng advanced pagsamahin ang purge software, maaari mong isagawa ang mga nakaraang proseso pati na rin ang proseso ng pagsama-samang paglilinis sa loob ng parehong tool sa loob ng ilang minuto. 

At nariyan ka - pinagsasama ang malalaking database upang makakuha ng isang solong view ng iyong mga entity. Maaaring diretso ang proseso ngunit maraming hamon ang nararanasan sa panahon ng pagpapatupad nito, tulad ng pagtagumpayan ng mga isyu sa integration, heterogeneity, at scalability, pati na rin ang pagharap sa hindi makatotohanang mga inaasahan ng ibang mga partidong kasangkot. Ang paggamit ng software tool na nagpapadali sa pag-automate at pag-uulit ng ilang partikular na proseso ay tiyak na makakatulong sa iyong mga team sa pagsasama-sama ng malalaking database nang mabilis, mabisa, at tumpak. 

Subukan ang Data Ladder Merge Purge Ngayon

Zara Ziad

Si Zara Ziad ay isang product marketing analyst sa Hagdan ng Data may background sa IT. Siya ay masigasig sa pagdidisenyo ng isang malikhaing diskarte sa nilalaman na nagha-highlight ng mga isyu sa kalinisan ng data sa totoong mundo na kinakaharap ng maraming organisasyon ngayon. Gumagawa siya ng content para makipag-usap ng mga solusyon, tip, at kasanayan na makakatulong sa mga negosyo na ipatupad at makamit ang likas na kalidad ng data sa kanilang mga proseso ng business intelligence. Nagsusumikap siyang lumikha ng content na naka-target sa malawak na hanay ng mga madla, mula sa mga teknikal na tauhan hanggang sa end-user, pati na rin ang marketing nito sa iba't ibang digital platform.

Kaugnay na Artikulo

Bumalik sa tuktok na pindutan
Pagsasara

Natukoy ang Adblock

Martech Zone ay kayang ibigay sa iyo ang nilalamang ito nang walang bayad dahil pinagkakakitaan namin ang aming site sa pamamagitan ng kita ng ad, mga link na kaakibat, at mga sponsorship. Ikinalulugod namin kung aalisin mo ang iyong ad blocker habang tinitingnan mo ang aming site.