Hygiena dat: Stručný průvodce očištěním sloučením dat

Hygiena dat - co je to sloučené očištění

Sloučení je klíčovou funkcí pro obchodní operace, jako je přímý marketing pošty a získání jediného zdroje pravdy. Mnoho organizací však stále věří, že proces sloučení je pouze omezen na techniky a funkce aplikace Excel, které jen velmi málo napravují stále složitější potřeby kvality dat.

Tato příručka pomůže podnikovým a IT uživatelům porozumět procesu očištění sloučením a možná jim umožní uvědomit si, proč jejich týmy již nemohou pokračovat ve slučování a očištění prostřednictvím aplikace Excel.

Pojďme začít!

Co je to proces nebo funkce sloučení?

Sloučení je proces přenesení několika zdrojů dat na jedno místo a současně odstranění špatných záznamů a duplikátů ze zdroje.

To lze jednoduše popsat v následujícím příkladu:

Data klienta

Všimněte si, že výše uvedený obrázek má tři podobné záznamy s několika problémy souvisejícími s kvalitou dat. Po použití funkce slučovacího čištění na tento záznam bude transformován na čistý a singulární výstup, jako je příklad níže:

Duplicitní data

Po sloučení a vyčištění duplikátů z více zdrojů dat výsledek ukazuje konsolidovanou verzi původního záznamu. K záznamu byl přidán další sloupec [Průmysl], který pochází z ještě další verze záznamu.

Výstup procesu slučovacího čištění vytváří záznamy, které obsahují jedinečné informace sloužící k obchodním účelům dat. Ve výše uvedeném příkladu budou data po optimalizaci sloužit jako záznam spolehlivý pro marketingové pracovníky v poštovních kampaních.

Osvědčené postupy pro slučování a očištění dat

Bez ohledu na velikost odvětví, podnikání nebo společnosti slouží procesy čištění sloučením jako základ pro cíle datové jednotky. Ačkoli se cvičení omezovalo pouze na kombinaci a eliminaci, dnes se sloučení a vyčištění vyvinulo v základní mechanismus, který umožňuje uživatelům analyzovat svá data velmi podrobně.

Navzdory tomu, že proces je nyní do značné míry automatizovaný prostřednictvím rozsáhlých sloučit čisticí software a nástroje, uživatelé stále musí udržovat osvědčené postupy pro čištění sloučení dat. Níže jsou uvedeny některé, které vám velmi doporučuji dodržovat:

  • Stále se zaměřujeme na kvalitu dat: Před provedením operace sloučení sloučení je nezbytné vyčistit a standardizovat data, protože to zajistí, že proces dedupingu je jednodušší. Pokud provedete dedupe, aniž byste nechali data vyčistit, výsledky vás jen zklamají.
  • Držet se realistického plánu: To je v případě, že pro vás není jednoduchý proces slučování dat prioritou. Doporučuje se vytvořit plán, který vám pomůže posoudit typ záznamů, které chcete sloučit a vyčistit.
  • Optimalizace datového modelu: Obecně platí, že po počátečním procesu sloučení začleňují společnosti lepší porozumění jejich datovému modelu. Jakmile je vytvořeno předběžné porozumění vašemu modelu, můžete vytvořit KPI a snížit čas strávený celkovým procesem.
  • Vedení záznamu seznamů: Čištění seznamu nemusí nutně znamenat úplné odstranění seznamu. Jakýkoli software pro vyčištění slučování dat vám umožní ukládat záznamy a udržovat databázi každé změny, která byla v seznamu provedena.
  • Zachování jediného zdroje pravdy: Když jsou uživatelská data získávána z několika záznamů, dochází k nesrovnalostem kvůli různorodým informacím. V tomto případě sloučení a očištění pomůže vytvořit jediný zdroj pravdy. To zahrnuje všechny potřebné informace o zákazníkovi.

Výhody samoobslužného softwaru Merge Purge

Efektivním řešením pro vytvoření jediného zdroje pravdy, přičemž se musíte řídit zbývajícími osvědčenými postupy, je získání softwaru pro sloučení. Takový nástroj přepíše staré záznamy pomocí nových informací prostřednictvím procesu přežití dat.

Samoobslužné nástroje pro vyčištění sloučení mohou podnikovým uživatelům umožnit pohodlné sloučení a vymazání jejich datových záznamů, aniž by museli mít hluboké znalosti nebo zkušenosti s programováním.

Ideální nástroj pro čištění sloučení může podnikovým uživatelům pomoci s:

  • Příprava dat prostřednictvím hodnocení chyb a konzistence informací
  • Čištění a normalizace dat v souladu s definovanými obchodními pravidly
  • Přiřazení více seznamů pomocí kombinace zavedených algoritmů
  • Odebrání duplikátů s vysokou mírou přesnosti
  • Vytváření zlatých záznamů a získávání jediného zdroje pravdy
  • & mnohem více

Není nutné říkat, že v době, kdy se automatizace stala nezbytnou pro obchodní úspěch, si společnosti nemohou dovolit odložit optimalizaci svých obchodních dat. Moderní nástroje pro slučování a čištění dat se tak nyní staly vlajkovým řešením starodávných problémů souvisejících se složitými procesy pro slučování a čištění dat.

Datový žebřík

Data společnosti jsou jedním z jejich nejcennějších aktiv - a stejně jako každé jiné aktivum je třeba data pečovat. Ačkoli se společnosti začaly zaměřovat na laserové získávání rostoucího množství informací a posílení jejich sběru dat, získaná data nakonec zůstanou nečinná a po dlouhou dobu zabírají drahý CRM nebo úložný prostor. V takových případech je nutné data vyčistit, než je lze začít používat pro obchodní účely.

Složitý proces slučování / čištění však lze zjednodušit pomocí softwaru pro hromadné sloučení na jednom místě, který vám pomůže sloučit zdroje dat a vytvářet záznamy, které jsou skutečně cenné.

Data Ladder je softwarová společnost zabývající se kvalitou dat, jejímž cílem je pomoci podnikovým uživatelům vytěžit ze svých dat maximum pomocí nástrojů pro porovnávání dat, profilování, deduplikaci a obohacování. Ať už jde o porovnávání milionů záznamů pomocí našich algoritmů fuzzy shody, nebo o transformaci komplexních produktových dat pomocí sémantické technologie, nástroje pro datovou kvalitu Data Ladder poskytují špičkovou úroveň služeb, jaké v tomto odvětví nedosahují.

Stáhněte si bezplatnou zkušební verzi

Co si myslíte?

Tyto stránky používají Akismet k omezení spamu. Zjistěte, jak jsou vaše údaje komentářů zpracovávány.