Гігієна даних: короткий посібник із видалення даних

Гігієна даних - що таке злиття

Очищення злиттям є ключовою функцією для таких ділових операцій, як прямий маркетинг поштою та отримання єдиного джерела істини. Однак багато організацій досі вважають, що процес очищення злиття обмежується виключно методами та функціями Excel, які роблять дуже мало для виправлення дедалі складніших потреб у якості даних.

Цей посібник допоможе діловим та ІТ-користувачам зрозуміти процес очищення об'єднань та, можливо, змусить їх усвідомити, чому їх команди більше не можуть продовжувати злиття та очищення через Excel.

Давайте почнемо!

Що таке процес чи функція видалення злиття?

Очищення злиття - це процес об’єднання кількох джерел даних в одне місце, одночасно видаляючи з джерела неправильні записи та дублікати.

Це можна просто описати в наступному прикладі:

Дані клієнта

Зверніть увагу, що вищезазначене зображення має три схожі записи із багатьма проблемами, пов’язаними з якістю даних. Застосувавши функцію продувки злиття до цього запису, він буде перетворений на чистий та окремий висновок, такий як приклад нижче:

Повторювані дані

Після злиття та очищення дублікатів з кількох джерел даних результат показує консолідовану версію вихідного запису. Ще одна колонка [Промисловість] була додана до запису, джерело якої - ще одна версія запису.

Результат процесу очищення злиття створює записи, які містять унікальну інформацію, яка відповідає діловому призначенню даних. У наведеному вище прикладі після оптимізації дані слугуватимуть записом, надійним для маркетологів у поштових кампаніях.

Найкращі практики об’єднання та очищення даних

Незалежно від галузі, бізнесу чи розміру компанії, процеси злиття злиття служать основою для цілей накопичення даних. Хоча вправа обмежувалася виключно комбінуванням та усуненням, сьогодні злиття та очищення перетворилося на важливий механізм, який дозволяє користувачам детально аналізувати свої дані.

Незважаючи на те, що процес зараз в основному автоматизований через екстенсивний об'єднати програмне забезпечення для очищення - та інструменти, користувачі все ще повинні підтримувати найкращі практики очищення даних від злиття. Нижче наведено деякі, я настійно рекомендую вам дотримуватися:

  • Зосередження уваги на якості даних: Перш ніж виконувати операцію злиття, важливо очистити та стандартизувати дані, оскільки це гарантує простіший процес виведення. Якщо ви зробите дедукцію без очищення даних, результати вас лише розчарують.
  • Дотримуючись реалістичного плану: Це на випадок, якщо простий процес злиття даних для вас не є пріоритетом. Рекомендується скласти план, який допоможе оцінити тип записів, які ви хочете об’єднати та очистити.
  • Оптимізація вашої моделі даних: Як правило, після початкового процесу злиття компанії розвивають краще розуміння своєї моделі даних. Після того, як буде розроблено попереднє розуміння вашої моделі, ви зможете скласти KPI та зменшити час, витрачений на загальний процес.
  • Ведення реєстру списків: Очищення списку не обов’язково передбачає повне його видалення. Будь-яке програмне забезпечення для видалення даних дозволить вам зберігати записи та підтримувати базу даних про кожну зміну, внесену до списку.
  • Зберігання єдиного джерела істини: Коли дані користувачів надходять із кількох записів, виникають розбіжності через неоднакову інформацію. У цьому випадку злиття та очищення допомагає створити єдине джерело істини. Сюди входить вся необхідна інформація про замовника.

Переваги програм самообслуговування Merge Purge

Ефективним рішенням для створення єдиного джерела істини, дотримуючись решти найкращих практик, є придбання програмного забезпечення для злиття. Такий інструмент замінить старі записи, використовуючи нову інформацію, через процес виживання даних.

Більше того, засоби самообслуговування продувки злиття можуть дозволити бізнес-користувачам зручно об’єднувати та очищати свої записи даних, не роблячи необхідним глибоке знання та досвід програмування.

Ідеальний інструмент очищення від злиття може допомогти бізнес-користувачам:

  • Підготовка даних шляхом оцінки помилок та послідовності інформації
  • Очищення та нормалізація даних відповідно до визначених бізнес-правил
  • Поєднання декількох списків за допомогою комбінації встановлених алгоритмів
  • Видалення дублікатів з високою точністю
  • Створення золотих записів та отримання єдиного джерела істини
  • & набагато більше

Само собою зрозуміло, що в епоху, коли автоматизація стала важливою для успіху бізнесу, компанії не можуть дозволити собі зволікати з оптимізацією своїх бізнес-даних. Таким чином, сучасні інструменти злиття / видалення даних тепер стали флагманським рішенням для давніх проблем, пов’язаних із складними процесами злиття та очищення даних.

Сходи даних

Дані компанії є одним з найцінніших активів - і, як і будь-який інший актив, дані потребують догляду. Хоча компанії стали лазерно орієнтованими на отримання все більшої кількості інформації та посилення збору даних, отримані дані в кінцевому підсумку залишаються неактивними та займають дорогі CRM або простір для зберігання даних протягом тривалих періодів часу. У таких випадках дані потрібно очистити, перш ніж їх можна буде використовувати для комерційного використання.

Однак складний процес злиття / очищення може бути спрощений за допомогою єдиного програмного забезпечення для злиття, яке допомагає об’єднувати джерела даних та створювати записи, які насправді є цінними.

Data Ladder - це компанія, що займається якісним програмним забезпеченням, яка допомагає діловим користувачам отримати максимальну віддачу від своїх даних за допомогою інструментів зіставлення даних, профілювання, дедуплікації та збагачення. Незалежно від того, чи відповідають вони мільйонам записів за допомогою наших нечітких алгоритмів узгодження, чи перетворюють складні дані про товари за допомогою семантичної технології, інструменти якості даних Data Ladder забезпечують вищий рівень сервісу, який не має собі рівних у галузі.

Завантажте безкоштовну пробну версію

Що ви думаєте?

Цей сайт використовує Akismet для зменшення спаму. Дізнайтеся, як обробляються ваші дані коментарів.