Proč je čištění dat kritické a jak můžete implementovat procesy a řešení čistoty dat

Čištění dat: Jak vyčistit svá data

Nízká kvalita dat je rostoucím problémem mnoha obchodních lídrů, protože nedosahují svých zamýšlených cílů. Tým datových analytiků – od kterého se předpokládá, že bude poskytovat spolehlivé informace o datech – tráví 80 % svého času čištěním a přípravou dat a pouze 20 % času zbývá provést skutečnou analýzu. To má obrovský dopad na produktivitu týmu, protože musí ručně ověřovat kvalitu dat více datových sad.

84 % generálních ředitelů se zajímá o kvalitu dat, na kterých zakládají svá rozhodnutí.

Global CEO Outlook, Forbes Insight a KPMG

Poté, co organizace čelí takovým problémům, hledají automatizovaný, jednodušší a přesnější způsob čištění a standardizace dat. V tomto blogu se podíváme na některé základní činnosti spojené s čištěním dat a na to, jak je můžete implementovat.

Co je čištění dat?

Čištění dat je široký pojem, který se týká procesu, kdy jsou data použitelná pro jakýkoli zamýšlený účel. Jedná se o proces opravy kvality dat, který eliminuje nesprávné a neplatné informace z datových sad a standardizovaných hodnot, aby bylo dosaženo konzistentního zobrazení napříč všemi odlišnými zdroji. Proces obvykle zahrnuje následující činnosti:

  1. Vyjměte a vyměňte – Pole v datové sadě často obsahují úvodní nebo sledovací znaky nebo interpunkční znaménka, které nejsou užitečné a je třeba je nahradit nebo odstranit pro lepší analýzu (jako jsou mezery, nuly, lomítka atd.). 
  2. Analyzovat a sloučit – Někdy pole obsahují agregované datové prvky, např Adresa pole obsahuje Číslo uliceJméno uliceCityStát, atd. V takových případech musí být agregovaná pole analyzována do samostatných sloupců, zatímco některé sloupce musí být sloučeny dohromady, abyste získali lepší přehled o datech – nebo něco, co funguje pro váš případ použití.
  3. Transformujte datové typy – To zahrnuje změnu datového typu pole, jako je například transformace Telefonní číslo pole, které bylo dříve Řetězec na Číslo. To zajišťuje, že všechny hodnoty v poli jsou přesné a platné. 
  4. Potvrďte vzory – Některá pole mají mít platný vzor nebo formát. Za tímto účelem proces čištění dat rozpoznává aktuální vzory a transformuje je, aby byla zajištěna přesnost. Například, americký telefon Číslo podle vzoru: AAA-BBB-CCCC
  5. Odstraňte hluk – Datová pole často obsahují slova, která nepřidávají příliš velkou hodnotu, a proto vnášejí šum. Vezměme si například tyto názvy společností „XYZ Inc.“, „XYZ Incorporated“, „XYZ LLC“. Všechny názvy společností jsou stejné, ale vaše analytické procesy je mohou považovat za jedinečné a odstranění slov jako Inc., LLC a Incorporated může zlepšit přesnost vaší analýzy.
  6. Přiřaďte data k detekci duplikátů – Datové sady obvykle obsahují více záznamů pro stejnou entitu. Nepatrné odchylky ve jménech zákazníků mohou vést váš tým k vytvoření více záznamů ve vaší databázi zákazníků. Čistý a standardizovaný soubor dat by měl obsahovat jedinečné záznamy – jeden záznam na entitu. 

Strukturovaná versus nestrukturovaná data

Jedním z moderních aspektů digitálních dat je, že nejsou konzistentní při zapadání do číselného pole nebo textové hodnoty. Strukturovaná data jsou to, s čím společnosti obvykle pracují – kvantitativní data uložená ve specifických formátech, jako jsou tabulky nebo tabulky, aby se s nimi snadněji pracovalo. Podniky však stále více pracují s nestrukturovanými daty… to je pravda kvalitativní data.

Příkladem nestrukturovaných dat je přirozený jazyk ze zdrojů textu, zvuku a videa. Jedním z běžných v marketingu je sbírání sentimentu značky z online recenzí. Možnost hvězdičky je strukturovaná (např. skóre 1 až 5 hvězdiček), ale komentář je nestrukturovaný a kvalitativní data musí být zpracována zpracováním přirozeného jazyka (NLP) algoritmy k vytvoření kvantitativní hodnoty sentimentu.

Jak zajistit čistá data?

Nejúčinnějším prostředkem k zajištění čistých dat je audit každého vstupního bodu do vašich platforem a jejich programová aktualizace, aby bylo zajištěno správné zadávání dat. Toho lze dosáhnout několika způsoby:

  • Vyžadující pole – zajištění formuláře nebo integrace musí projít konkrétními oblastmi.
  • Využití datových typů polí – poskytování omezených seznamů pro výběr, regulárních výrazů pro formátování dat a ukládání dat do správných datových typů, aby byla data omezena na správný formát a uložený typ.
  • Integrace služeb třetích stran – integrace nástrojů třetích stran k zajištění správného uložení dat, jako je pole adresy, které ověřuje adresu, může poskytovat konzistentní a kvalitní data.
  • Potvrzení – Pokud necháte zákazníky ověřit jejich telefonní číslo nebo e-mailovou adresu, můžete zajistit uložení přesných údajů.

Vstupním bodem nemusí být pouze formulář, měl by to být spojovací bod mezi každým systémem, který předává data z jednoho systému do druhého. Společnosti často využívají platformy k extrahování, transformaci a načítání (ETL) dat mezi systémy, aby zajistily uložení čistých dat. Společnosti jsou povzbuzovány k výkonu zjišťování dat audity za účelem zdokumentování všech vstupních bodů, bodů zpracování a využití pro data pod jejich kontrolou. To je zásadní pro zajištění souladu s bezpečnostními standardy a předpisy na ochranu soukromí.

Jak vyčistit svá data?

I když by bylo optimální mít čistá data, často existují starší systémy a laxní disciplína pro import a sběr dat. Díky tomu je čištění dat součástí aktivit většiny marketingových týmů. Podívali jsme se na procesy, které zahrnují procesy čištění dat. Zde jsou volitelné způsoby, jak může vaše organizace implementovat čištění dat:

Možnost 1: Použití přístupu založeného na kódu

Krajta a  R jsou dva běžně používané programovací jazyky pro kódování řešení pro manipulaci s daty. Psaní skriptů pro čištění dat se může zdát výhodné, protože můžete vyladit algoritmy podle povahy vašich dat, přesto může být obtížné tyto skripty v průběhu času udržovat. Kromě toho je největší výzvou tohoto přístupu nakódování zobecněného řešení, které dobře funguje s různými datovými sadami, spíše než napevno specifické scénáře. 

Možnost 2: Použití nástrojů pro integraci platformy

Mnoho platforem nabízí programové nebo bezkódové konektory přesouvat data mezi systémy ve správném formátu. Vestavěné automatizační platformy získávají na popularitě, takže platformy lze snadněji integrovat mezi sady nástrojů jejich společnosti. Tyto nástroje často zahrnují spouštěné nebo naplánované procesy, které lze spustit při importu, dotazování nebo zápisu dat z jednoho systému do druhého. Některé platformy, např Automatizace robotických procesů (RPA) mohou dokonce zadávat data na obrazovkách, když integrace dat nejsou k dispozici.

Možnost 3: Použití umělé inteligence

Reálné datové sady jsou velmi rozmanité a implementace přímých omezení na pole může poskytnout nepřesné výsledky. To je místo, kde umělá inteligence (AI) může být velmi užitečné. Trénink modelů na správných, platných a přesných datech a následné použití trénovaných modelů na příchozích záznamech může pomoci označit anomálie, identifikovat příležitosti k čištění atd.

Některé z procesů, které lze vylepšit pomocí AI během čištění dat, jsou uvedeny níže:

  • Detekce anomálií ve sloupci.
  • Identifikace nesprávných vztahových závislostí.
  • Hledání duplicitních záznamů pomocí shlukování.
  • Výběr kmenových záznamů na základě vypočítané pravděpodobnosti.

Možnost 4: Použití samoobslužných nástrojů kvality dat

Někteří prodejci nabízejí různé funkce kvality dat zabalené jako nástroje, jako např software pro čištění dat. Používají špičkové i proprietární algoritmy pro profilování, čištění, standardizaci, párování a slučování dat z různých zdrojů. Takové nástroje mohou fungovat jako plug-and-play a ve srovnání s jinými přístupy vyžadují minimální dobu potřebnou k zabudování. 

Datový žebřík

Výsledky procesu analýzy dat jsou stejně dobré jako kvalita vstupních dat. Z tohoto důvodu může pochopení problémů kvality dat a implementace komplexního řešení pro nápravu těchto chyb pomoci udržet vaše data čistá, standardizovaná a použitelná pro jakýkoli zamýšlený účel. 

Data Ladder nabízí sadu nástrojů bohatou na funkce, která vám pomůže eliminovat nekonzistentní a neplatné hodnoty, vytvářet a ověřovat vzory a dosáhnout standardizovaného pohledu na všechny zdroje dat, což zajišťuje vysokou kvalitu dat, přesnost a použitelnost.

Data Ladder - Software pro čištění dat

Další informace najdete na Data Ladder