Jak sloučit vyčištění velkých databází

Co je to sloučení a jak ho provést

Průměrný podnik používá 464 vlastních aplikací digitalizovat své obchodní procesy. Ale pokud jde o generování užitečných přehledů, data uložená v různých zdrojích musí být kombinována a sloučena dohromady. V závislosti na počtu zapojených zdrojů a struktuře dat uložených v těchto databázích to může být poměrně složitý úkol. Z tohoto důvodu je nezbytné, aby společnosti pochopily výzvy a proces slučování velkých databází.  

V tomto článku budeme diskutovat o tom, co je proces čištění sloučení a uvidíme, jak můžete sloučit čištění velkých databází. Pojďme začít. 

Co je sloučení čištění?

Čištění sloučením je systematický proces, který prověřuje všechny záznamy uložené v různých zdrojích a implementuje několik algoritmů, které čistí, standardizují a deduplikují data, aby vytvořily jediný komplexní pohled na vaše entity, jako jsou zákazníci, produkty, zaměstnanci atd. velmi užitečný proces, zejména pro organizace založené na datech.  

Příklad: Sloučit čistit záznamy zákazníků 

Podívejme se na datovou sadu zákazníků společnosti. Informace o zákaznících jsou zachycovány na více místech, včetně webových formulářů na vstupních stránkách, marketingových automatizačních nástrojů, platebních kanálů, nástrojů pro sledování aktivit a tak dále. Pokud byste chtěli provést atribuci potenciálního zákazníka, abyste pochopili přesnou cestu, která vedla ke konverzi potenciálního zákazníka, potřebovali byste všechny tyto podrobnosti na jednom místě. Sloučení a vyčištění velkých zákaznických datových sad, abyste získali 360° pohled na vaši zákaznickou základnu, může vašemu podnikání otevřít velké dveře, jako je vytváření závěrů o chování zákazníků, konkurenčních cenových strategiích, analýze trhu a mnoho dalšího. 

Jak sloučit vyčištění velkých databází? 

Proces sloučení může být trochu složitý, protože nechcete ztratit informace nebo skončit s nesprávnými informacemi ve výsledné datové sadě. Z tohoto důvodu provádíme některé procesy před samotným procesem čištění sloučení. Pojďme se podívat na všechny kroky tohoto procesu. 

  1. Připojení všech databází k centrálnímu zdroji – Prvním krokem v tomto procesu je připojení databází k centrálnímu zdroji. To se provádí za účelem sloučení dat na jednom místě, aby bylo možné proces sloučení lépe naplánovat s ohledem na všechny zdroje a související data. To může vyžadovat, abyste vytáhli data z mnoha míst, jako jsou místní soubory, databáze, cloudové úložiště nebo jiné aplikace třetích stran. 

  1. Profilování dat k odhalení konstrukčních detailů - Profilování dat znamená spuštění agregační a statistické analýzy vašich importovaných dat, abyste odhalili podrobnosti o jejich struktuře a identifikovali potenciální možnosti čištění a transformace. Datový profil vám například zobrazí seznam všech atributů přítomných v každé databázi, stejně jako jejich míru naplnění, datový typ, maximální délku znaků, společný vzor, ​​formát a další podobné podrobnosti. Díky těmto informacím můžete porozumět rozdílům přítomným v připojených datových sadách a tomu, co je třeba zvážit a opravit před sloučením dat. 

  1. Odstranění heterogenity dat – strukturální a lexikální Heterogenita dat se týká strukturálních a lexikálních rozdílů mezi dvěma nebo více datovými soubory. Příkladem strukturní heterogenity je situace, kdy jedna datová sada obsahuje tři sloupce pro název (Jméno, Střední, a Příjmení), zatímco druhý obsahuje pouze jeden (Celé jméno). Naopak, lexikální heterogenita má co do činění s obsahem přítomným ve sloupci, např Celé jméno sloupec v jedné databázi ukládá název jako Jane Doe, zatímco druhá datová sada jej ukládá jako Doe, Jane

  1. Čištění, analýza a filtrování dat – Jakmile budete mít sestavy datového profilu a budete si vědomi rozdílů mezi vašimi datovými sadami, můžete nyní začít opravovat věci, které mohou způsobit problémy během procesu sloučení. To může zahrnovat: 
    • Vyplnění prázdných hodnot, 
    • Transformace datových typů určitých atributů, 
    • odstranění nebo nahrazení nesprávných hodnot, 
    • Analýza atributu k identifikaci menších dílčích komponent nebo sloučení dvou nebo více atributů dohromady do jednoho sloupce, 
    • Filtrování atributů na základě požadavků výsledné datové sady a tak dále. 

  1. Přiřazování dat k odhalení entit a deduplikaci – Toto je pravděpodobně hlavní část vašeho procesu čištění sloučení dat: porovnávání záznamů, abyste zjistili, které záznamy patří stejné entitě a které jsou úplným duplikátem existujícího záznamu. Záznamy obvykle obsahují jedinečně identifikující atributy, jako je SSN pro zákazníky. Ale v některých případech mohou tyto atributy chybět. Než budete moci efektivně sloučit data, abyste získali jediný pohled na své entity, musíte provést párování dat, abyste našli duplicitní záznamy nebo záznamy, které patří k entitě. V případě chybějících identifikátorů můžete provést algoritmus fuzzy párování, který vybere kombinaci atributů z obou záznamů a vypočítá pravděpodobnost, že patří ke stejné entitě. 

  1. Navrhování pravidel pro čištění sloučení – Když jste identifikovali odpovídající záznamy, může být obtížné vybrat hlavní záznam a označit ostatní jako duplicitní. Za tímto účelem můžete navrhnout sadu pravidel pro čištění sloučení dat, která porovnávají záznamy podle definovaných kritérií a podmíněně vybírají hlavní záznam, deduplikují nebo v některých případech přepisují data v záznamech. Můžete například chtít automatizovat následující: 
    • Uchovejte záznam, který má nejdelší dobu Adresa,  
    • Odstraňte duplicitní záznamy pocházející z určitého zdroje dat a 
    • Přepište Telefonní číslo z konkrétního zdroje do hlavního záznamu. 

  1. Sloučení a vyčištění dat pro získání zlatého záznamu – Toto je poslední krok procesu, kdy dojde k provedení procesu čištění sloučení. Byly učiněny všechny předchozí kroky k zajištění úspěšné implementace procesu a spolehlivé produkce výsledků. Pokud používáte pokročilé sloučit čisticí software, můžete provést předchozí procesy i proces sloučení sloučení v rámci stejného nástroje během několika minut. 

A tady to máte – sloučení velkých databází, abyste získali jediný pohled na vaše entity. Proces může být přímočarý, ale během jeho realizace se setkáváme s řadou problémů, jako je překonání problémů s integrací, heterogenitou a škálovatelností a také řešení nerealistických očekávání ostatních zúčastněných stran. Využití softwarového nástroje, který usnadňuje automatizaci a opakovatelnost určitých procesů, může rozhodně pomoci vašim týmům při slučování velkých databází rychle, efektivně a přesně. 

Vyzkoušejte Data Ladder Merge Purge ještě dnes

Co si myslíte?

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