Чому очищення даних важливе і як ви можете впровадити процеси та рішення щодо чистоти даних

Очищення даних: як очистити дані

Погана якість даних викликає дедалі більше занепокоєння багатьох бізнес-лідерів, оскільки вони не досягають поставлених цілей. Команда аналітиків даних, яка має створювати надійні дані, витрачає 80% свого часу на очищення та підготовку даних, а також лише 20% часу залишається зробити самий аналіз. Це має величезний вплив на продуктивність команди, оскільки їм доводиться вручну перевіряти якість даних кількох наборів даних.

84% керівників стурбовані якістю даних, на основі яких вони приймають рішення.

Global CEO Outlook, Forbes Insight і KPMG

Зіткнувшись із такими проблемами, організації шукають автоматизований, простіший і точніший спосіб очищення та стандартизації даних. У цьому блозі ми розглянемо деякі основні дії, пов’язані з очищенням даних, і як їх можна реалізувати.

Що таке очищення даних?

Очищення даних – це широкий термін, який відноситься до процесу надання даних придатним для будь-яких цілей. Це процес фіксації якості даних, який усуває неправильну та недійсну інформацію з наборів даних і стандартизованих значень, щоб досягти узгодженого вигляду в усіх різних джерелах. Зазвичай процес включає в себе наступні дії:

  1. Зніміть і замініть – Поля в наборі даних часто містять провідні або калькувальні символи або знаки пунктуації, які не мають користі і їх потрібно замінити або видалити для кращого аналізу (наприклад, пробіли, нулі, косі риски тощо). 
  2. Розібрати та об’єднати – Іноді поля містять зведені елементи даних, наприклад, адреса поле містить Номер вулиціНазва вулиціCity"стан, тощо. У таких випадках агреговані поля потрібно розбирати на окремі стовпці, а деякі стовпці потрібно об’єднувати разом, щоб отримати кращий огляд даних – або щось, що підходить для вашого випадку використання.
  3. Перетворення типів даних – Це передбачає зміну типу даних поля, наприклад перетворення Номер телефону поле, яке було раніше рядок до Номер. Це гарантує, що всі значення в полі точні та дійсні. 
  4. Перевірка шаблонів – Деякі поля повинні відповідати дійсному шаблону або формату. Для цього процес очищення даних розпізнає поточні шаблони та трансформує їх для забезпечення точності. Наприклад, Телефон США Номер за схемою: AAA-BBB-CCCC
  5. Прибрати шум – Поля даних часто містять слова, які не додають великої цінності і, отже, вносять шум. Наприклад, розглянемо назви цих компаній «XYZ Inc.», «XYZ Incorporated», «XYZ LLC». Усі назви компаній однакові, але ваші процеси аналізу можуть вважати їх унікальними, а видалення таких слів, як Inc., LLC та Incorporated, може підвищити точність аналізу.
  6. Зіставте дані для виявлення дублікатів – Набори даних зазвичай містять кілька записів для однієї сутності. Незначні відмінності в іменах клієнтів можуть змусити вашу команду зробити кілька записів у вашій базі даних клієнтів. Чистий і стандартизований набір даних повинен містити унікальні записи – по одному запису на сутність. 

Структуровані проти неструктурованих даних

Одним із сучасних аспектів цифрових даних є те, що вони не вписуються в числове поле або текстове значення. Компанії зазвичай працюють із структурованими даними – кількісний дані, що зберігаються в певних форматах, як-от електронні таблиці чи таблиці, з якими буде легше працювати. Однак підприємства все частіше працюють з неструктурованими даними… це так якісний дані.

Прикладом неструктурованих даних є природна мова з джерел тексту, аудіо та відео. Одним із поширених методів маркетингу є визначення настроїв бренду з оглядів в Інтернеті. Параметр зірочки структурований (наприклад, оцінка від 1 до 5 зірок), але коментар не структурований, і якісні дані мають оброблятися за допомогою обробки природною мовою (НЛП) алгоритми формування кількісного значення настрою.

Як забезпечити чисті дані?

Найефективнішим засобом забезпечення чистих даних є перевірка кожної точки входу на ваші платформи та програмне оновлення їх, щоб переконатися, що дані введені належним чином. Це можна зробити кількома способами:

  • Необхідні поля – забезпечення форми або інтеграції повинні проходити певні поля.
  • Використання типів польових даних – надання обмежених списків для вибору, регулярних виразів для форматування даних і зберігання даних у відповідних типах даних, щоб обмежити дані належним форматом і типом збереження.
  • Інтеграція сторонніх сервісів – інтеграція сторонніх інструментів для забезпечення належного зберігання даних, як-от поле адреси, яке підтверджує адресу, може надавати послідовні та якісні дані.
  • Перевірка – Ваші клієнти підтвердять свій номер телефону або адресу електронної пошти, щоб забезпечити збереження точних даних.

Точка входу повинна бути не просто формою, вона має бути сполучником між кожною системою, яка передає дані з однієї системи в іншу. Компанії часто використовують платформи для вилучення, перетворення та завантаження даних (ETL) між системами, щоб забезпечити збереження чистих даних. Компанії заохочуються до виконання виявлення даних аудит, щоб задокументувати всі точки входу, обробки та використання даних, які контролюються. Це також важливо для забезпечення відповідності стандартам безпеки та правилам конфіденційності.

Як очистити дані?

Хоча чисті дані було б оптимальним, часто існують застарілі системи та слабка дисципліна для імпорту та збору даних. Це робить очищення даних частиною діяльності більшості маркетингових команд. Ми розглянули процеси, які включають в себе процеси очищення даних. Нижче наведено додаткові способи, якими ваша організація може реалізувати очищення даних:

Варіант 1: Використання підходу, заснованого на коді

Python і R — це дві широко використовувані мови програмування для кодування рішень для маніпулювання даними. Написання сценаріїв для очищення даних може здатися корисним, оскільки ви можете налаштувати алгоритми відповідно до природи ваших даних, але з часом може бути важко підтримувати ці сценарії. Більше того, найбільшою проблемою цього підходу є кодування узагальненого рішення, яке добре працює з різними наборами даних, а не жорстким кодуванням конкретних сценаріїв. 

Варіант 2: Використання інструментів інтеграції платформи

Багато платформ пропонують програмні або безкодові Роз'єми для переміщення даних між системами у належному форматі. Вбудовані платформи автоматизації набирають популярності, тому платформи можуть легше інтегруватися між наборами інструментів їхньої компанії. Ці інструменти часто включають ініційовані або заплановані процеси, які можна запускати під час імпорту, запитів або запису даних з однієї системи в іншу. Деякі платформи, наприклад Роботизована автоматизація процесів (РПА) платформи, можуть навіть вводити дані на екрани, коли інтеграція даних недоступна.

Варіант 3: Використання штучного інтелекту

Реальні набори даних дуже різноманітні, і впровадження прямих обмежень на поля може дати неточні результати. Ось де штучний інтелект (AI) може бути дуже корисним. Навчання моделей на правильних, дійсних і точних даних, а потім використання навчених моделей на вхідних записах може допомогти позначити аномалії, визначити можливості очищення тощо.

Нижче наведено деякі з процесів, які можна покращити за допомогою ШІ під час очищення даних:

  • Виявлення аномалій у стовпчику.
  • Виявлення неправильних реляційних залежностей.
  • Пошук дублікатів записів за допомогою кластеризації.
  • Вибір основних записів на основі обчисленої ймовірності.

Варіант 4. Використання інструментів якості даних самообслуговування

Деякі постачальники пропонують різні функції якості даних, упаковані у вигляді інструментів, наприклад програмне забезпечення для очищення даних. Вони використовують провідні в галузі, а також запатентовані алгоритми для профілювання, очищення, стандартизації, зіставлення та об’єднання даних з різних джерел. Такі інструменти можуть діяти як plug-and-play і вимагають найменшого часу на адаптацію в порівнянні з іншими підходами. 

Сходи даних

Результати процесу аналізу даних такі ж хороші, як і якість вхідних даних. З цієї причини розуміння проблем якості даних і впровадження комплексного рішення для виправлення цих помилок може допомогти зберегти ваші дані чистими, стандартизованими та придатними для будь-яких цілей. 

Data Ladder пропонує багатофункціональний набір інструментів, який допоможе вам усунути неузгоджені та недійсні значення, створювати й перевіряти шаблони та досягати стандартизованого перегляду для всіх джерел даних, забезпечуючи високу якість, точність та зручність використання даних.

Data Ladder - Програмне забезпечення для очищення даних

Щоб отримати додаткову інформацію, перейдіть на сторінку Data Ladder