Γιατί ο καθαρισμός δεδομένων είναι κρίσιμος και πώς μπορείτε να εφαρμόσετε διαδικασίες και λύσεις καθαριότητας δεδομένων

Εκκαθάριση δεδομένων: Πώς να καθαρίσετε τα δεδομένα σας

Η κακή ποιότητα δεδομένων είναι μια αυξανόμενη ανησυχία για πολλούς ηγέτες επιχειρήσεων, καθώς αποτυγχάνουν να επιτύχουν τους στόχους τους. Η ομάδα των αναλυτών δεδομένων – που υποτίθεται ότι παράγει αξιόπιστες πληροφορίες δεδομένων – αφιερώνει το 80% του χρόνου της στον καθαρισμό και την προετοιμασία δεδομένων και μόνο το 20% των περιπτώσεων αφήνεται να κάνει την πραγματική ανάλυση. Αυτό έχει τεράστιο αντίκτυπο στην παραγωγικότητα της ομάδας, καθώς πρέπει να επικυρώσει με μη αυτόματο τρόπο την ποιότητα δεδομένων πολλών συνόλων δεδομένων.

Το 84% των CEO ανησυχούν για την ποιότητα των δεδομένων στα οποία βασίζουν τις αποφάσεις τους.

Global CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

Αφού αντιμετωπίσουν τέτοια ζητήματα, οι οργανισμοί αναζητούν έναν αυτοματοποιημένο, απλούστερο και ακριβέστερο τρόπο καθαρισμού και τυποποίησης δεδομένων. Σε αυτό το ιστολόγιο, θα δούμε μερικές από τις βασικές δραστηριότητες που εμπλέκονται στον καθαρισμό δεδομένων και πώς μπορείτε να τις εφαρμόσετε.

Τι είναι ο καθαρισμός δεδομένων;

Η εκκαθάριση δεδομένων είναι ένας ευρύς όρος που αναφέρεται στη διαδικασία χρήσης των δεδομένων για οποιονδήποτε επιδιωκόμενο σκοπό. Είναι μια διαδικασία διόρθωσης ποιότητας δεδομένων που εξαλείφει τις εσφαλμένες και μη έγκυρες πληροφορίες από σύνολα δεδομένων και τυποποιημένες τιμές για να επιτύχει μια συνεπή προβολή σε όλες τις διαφορετικές πηγές. Η διαδικασία συνήθως περιλαμβάνει τις ακόλουθες δραστηριότητες:

  1. Αφαιρέστε και αντικαταστήστε – Τα πεδία σε ένα σύνολο δεδομένων περιέχουν συχνά χαρακτήρες ή σημεία στίξης που οδηγούν ή ιχνηλατούν τα οποία δεν είναι χρήσιμα και πρέπει να αντικατασταθούν ή να αφαιρεθούν για καλύτερη ανάλυση (όπως κενά, μηδενικά, κάθετες κ.λπ.). 
  2. Ανάλυση και συγχώνευση – Μερικές φορές τα πεδία περιέχουν συγκεντρωτικά στοιχεία δεδομένων, για παράδειγμα, το Διεύθυνση το πεδίο περιέχει Αριθμός δρόμουΟνομα δρόμουCityΚατάσταση, κ.λπ. Σε τέτοιες περιπτώσεις, τα συγκεντρωτικά πεδία πρέπει να αναλυθούν σε ξεχωριστές στήλες, ενώ ορισμένες στήλες πρέπει να συγχωνευτούν μεταξύ τους για να έχετε καλύτερη εικόνα των δεδομένων – ή κάτι που λειτουργεί για την περίπτωση χρήσης σας.
  3. Μεταμόρφωση τύπων δεδομένων – Αυτό περιλαμβάνει την αλλαγή του τύπου δεδομένων ενός πεδίου, όπως ένας μετασχηματισμός Τηλέφωνο πεδίο που ήταν προηγουμένως Κορδόνι προς την αριθμός. Αυτό διασφαλίζει ότι όλες οι τιμές στο πεδίο είναι ακριβείς και έγκυρες. 
  4. Επικύρωση μοτίβων – Ορισμένα πεδία υποτίθεται ότι ακολουθούν ένα έγκυρο μοτίβο ή μορφή. Για αυτό, η διαδικασία καθαρισμού δεδομένων αναγνωρίζει τα τρέχοντα μοτίβα και τα μετασχηματίζει για να διασφαλίσει την ακρίβεια. Για παράδειγμα, το Τηλέφωνο ΗΠΑ αριθμός ακολουθώντας το μοτίβο: AAA-BBB-CCCC
  5. Αφαιρέστε το θόρυβο – Τα πεδία δεδομένων συχνά περιέχουν λέξεις που δεν προσθέτουν μεγάλη αξία και, ως εκ τούτου, εισάγουν θόρυβο. Για παράδειγμα, εξετάστε αυτές τις επωνυμίες εταιρειών «XYZ Inc.», «XYZ Incorporated», «XYZ LLC». Όλα τα ονόματα εταιρειών είναι τα ίδια, αλλά οι διαδικασίες ανάλυσής σας μπορεί να τις θεωρούν μοναδικές και η κατάργηση λέξεων όπως Inc., LLC και Incorporated μπορεί να βελτιώσει την ακρίβεια της ανάλυσής σας.
  6. Αντιστοιχίστε δεδομένα για τον εντοπισμό διπλότυπων – Τα σύνολα δεδομένων συνήθως περιέχουν πολλές εγγραφές για την ίδια οντότητα. Μικρές παραλλαγές στα ονόματα των πελατών μπορεί να οδηγήσουν την ομάδα σας να κάνει πολλαπλές καταχωρίσεις στη βάση δεδομένων πελατών σας. Ένα καθαρό και τυποποιημένο σύνολο δεδομένων πρέπει να περιέχει μοναδικές εγγραφές - μία εγγραφή ανά οντότητα. 

Δομημένα έναντι μη δομημένων δεδομένων

Μια σύγχρονη πτυχή των ψηφιακών δεδομένων είναι ότι δεν είναι συνεπής στην προσαρμογή τους σε ένα αριθμητικό πεδίο ή μια τιμή κειμένου. Τα δομημένα δεδομένα είναι αυτά με τα οποία συνήθως συνεργάζονται οι εταιρείες – ποσοτικός δεδομένα που αποθηκεύονται σε συγκεκριμένες μορφές, όπως υπολογιστικά φύλλα ή πίνακες για ευκολότερη εργασία. Ωστόσο, οι επιχειρήσεις εργάζονται με μη δομημένα δεδομένα ολοένα και περισσότερο… αυτό είναι ποιοτικός δεδομένων.

Ένα παράδειγμα μη δομημένων δεδομένων είναι η φυσική γλώσσα από πηγές κειμένου, ήχου και βίντεο. Ένα κοινό στο μάρκετινγκ είναι η συλλογή συναισθημάτων για την επωνυμία από τις διαδικτυακές κριτικές. Η επιλογή αστέρι είναι δομημένη (π.χ. βαθμολογία από 1 έως 5 αστέρια), αλλά το σχόλιο δεν είναι δομημένο και τα ποιοτικά δεδομένα πρέπει να υποβάλλονται σε επεξεργασία μέσω επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) αλγόριθμοι για να σχηματίσουν μια ποσοτική τιμή του συναισθήματος.

Πώς να διασφαλίσετε καθαρά δεδομένα;

Το πιο αποτελεσματικό μέσο για τη διασφάλιση καθαρών δεδομένων είναι να ελέγχετε κάθε σημείο εισόδου στις πλατφόρμες σας και να τις ενημερώνετε μέσω προγραμματισμού για να διασφαλίσετε ότι τα δεδομένα έχουν εισαχθεί σωστά. Αυτό μπορεί να επιτευχθεί με διάφορους τρόπους:

  • Απαιτούμενα πεδία – διασφάλιση ότι μια φόρμα ή η ενσωμάτωση πρέπει να περνούν συγκεκριμένα πεδία.
  • Χρήση τύπων δεδομένων πεδίου – Παροχή περιορισμένων λιστών για επιλογή, κανονικών εκφράσεων για μορφοποίηση δεδομένων και αποθήκευση δεδομένων στους κατάλληλους τύπους δεδομένων για περιορισμό των δεδομένων στη σωστή μορφή και τύπο που αποθηκεύονται.
  • Ενσωμάτωση υπηρεσιών τρίτων – η ενσωμάτωση εργαλείων τρίτων για τη διασφάλιση της σωστής αποθήκευσης των δεδομένων, όπως ένα πεδίο διεύθυνσης που επικυρώνει τη διεύθυνση, μπορεί να παρέχει συνεπή, ποιοτικά δεδομένα.
  • Επικύρωση – Η επικύρωση του αριθμού τηλεφώνου ή της διεύθυνσης email των πελατών σας μπορεί να διασφαλίσει την αποθήκευση ακριβών δεδομένων.

Ένα σημείο εισόδου δεν χρειάζεται να είναι απλώς μια φόρμα, αλλά θα πρέπει να είναι ο σύνδεσμος μεταξύ κάθε συστήματος που μεταβιβάζει δεδομένα από το ένα σύστημα στο άλλο. Οι εταιρείες συχνά χρησιμοποιούν πλατφόρμες για εξαγωγή, μετατροπή και φόρτωση δεδομένων (ETL) μεταξύ συστημάτων για να διασφαλίσουν την αποθήκευση καθαρών δεδομένων. Οι εταιρείες ενθαρρύνονται να αποδώσουν ανακάλυψη δεδομένων ελέγχους για την τεκμηρίωση όλων των σημείων εισόδου, επεξεργασίας και χρήσης για τα δεδομένα που βρίσκονται υπό τον έλεγχό τους. Αυτό είναι κρίσιμο για τη διασφάλιση της συμμόρφωσης με τα πρότυπα ασφαλείας και τους κανονισμούς απορρήτου επίσης.

Πώς να καθαρίσετε τα δεδομένα σας;

Ενώ η ύπαρξη καθαρών δεδομένων θα ήταν βέλτιστη, συχνά υπάρχουν συστήματα παλαιού τύπου και χαλαρή πειθαρχία για την εισαγωγή και τη λήψη δεδομένων. Αυτό καθιστά τον καθαρισμό δεδομένων μέρος των δραστηριοτήτων των περισσότερων ομάδων μάρκετινγκ. Εξετάσαμε τις διαδικασίες που περιλαμβάνουν οι διαδικασίες καθαρισμού δεδομένων. Ακολουθούν οι προαιρετικοί τρόποι με τους οποίους ο οργανισμός σας μπορεί να εφαρμόσει τον καθαρισμό δεδομένων:

Επιλογή 1: Χρήση προσέγγισης βάσει κώδικα

Python και R είναι δύο κοινώς χρησιμοποιούμενες γλώσσες προγραμματισμού για λύσεις κωδικοποίησης για χειρισμό δεδομένων. Η σύνταξη σεναρίων για καθαρισμό δεδομένων μπορεί να φαίνεται ευεργετική, καθώς μπορείτε να συντονίζετε τους αλγόριθμους σύμφωνα με τη φύση των δεδομένων σας, ωστόσο, μπορεί να είναι δύσκολο να διατηρήσετε αυτά τα σενάρια με την πάροδο του χρόνου. Επιπλέον, η μεγαλύτερη πρόκληση με αυτήν την προσέγγιση είναι η κωδικοποίηση μιας γενικευμένης λύσης που λειτουργεί καλά με διάφορα σύνολα δεδομένων, αντί για συγκεκριμένα σενάρια σκληρής κωδικοποίησης. 

Επιλογή 2: Χρήση εργαλείων ενσωμάτωσης πλατφόρμας

Πολλές πλατφόρμες προσφέρουν προγραμματισμό ή χωρίς κώδικα υποδοχές για να μετακινήσετε δεδομένα μεταξύ συστημάτων στην κατάλληλη μορφή. Οι ενσωματωμένες πλατφόρμες αυτοματισμού κερδίζουν δημοτικότητα, ώστε οι πλατφόρμες να μπορούν να ενσωματωθούν ευκολότερα μεταξύ των σετ εργαλείων της εταιρείας τους. Αυτά τα εργαλεία συχνά ενσωματώνουν ενεργοποιημένες ή προγραμματισμένες διεργασίες που μπορούν να εκτελεστούν κατά την εισαγωγή, την υποβολή ερωτημάτων ή την εγγραφή δεδομένων από το ένα σύστημα στο άλλο. Μερικές πλατφόρμες, όπως Αυτοματοποίηση ρομποτικών διαδικασιών (Νότια Αφρική) οι πλατφόρμες, μπορούν ακόμη και να εισάγουν δεδομένα σε οθόνες όταν δεν είναι διαθέσιμες οι ενοποιήσεις δεδομένων.

Επιλογή 3: Χρήση Τεχνητής Νοημοσύνης

Τα σύνολα δεδομένων του πραγματικού κόσμου είναι πολύ διαφορετικά και η εφαρμογή άμεσων περιορισμών στα πεδία μπορεί να δώσει ανακριβή αποτελέσματα. Εδώ είναι όπου η τεχνητή νοημοσύνη (AI) μπορεί να είναι πολύ χρήσιμη. Η εκπαίδευση μοντέλων σε σωστά, έγκυρα και ακριβή δεδομένα και στη συνέχεια η χρήση των εκπαιδευμένων μοντέλων σε εισερχόμενες εγγραφές μπορεί να βοηθήσει στην επισήμανση ανωμαλιών, στον εντοπισμό ευκαιριών εκκαθάρισης κ.λπ.

Μερικές από τις διαδικασίες που μπορούν να βελτιωθούν με την τεχνητή νοημοσύνη κατά τον καθαρισμό δεδομένων αναφέρονται παρακάτω:

  • Ανίχνευση ανωμαλιών σε μια στήλη.
  • Εντοπισμός εσφαλμένων σχεσιακών εξαρτήσεων.
  • Εύρεση διπλότυπων εγγραφών μέσω ομαδοποίησης.
  • Επιλογή βασικών εγγραφών με βάση την υπολογισμένη πιθανότητα.

Επιλογή 4: Χρήση εργαλείων ποιότητας δεδομένων αυτοεξυπηρέτησης

Ορισμένοι προμηθευτές προσφέρουν διάφορες λειτουργίες ποιότητας δεδομένων συσκευασμένες ως εργαλεία, όπως π.χ λογισμικό καθαρισμού δεδομένων. Χρησιμοποιούν κορυφαίους στον κλάδο, καθώς και ιδιόκτητους αλγόριθμους για δημιουργία προφίλ, καθαρισμό, τυποποίηση, αντιστοίχιση και συγχώνευση δεδομένων σε διαφορετικές πηγές. Τέτοια εργαλεία μπορούν να λειτουργήσουν ως plug-and-play και απαιτούν τον λιγότερο χρόνο ενσωμάτωσης σε σύγκριση με άλλες προσεγγίσεις. 

Δεδομένα σκάλα

Τα αποτελέσματα μιας διαδικασίας ανάλυσης δεδομένων είναι τόσο καλά όσο και η ποιότητα των δεδομένων εισόδου. Για αυτόν τον λόγο, η κατανόηση των προκλήσεων της ποιότητας των δεδομένων και η εφαρμογή μιας ολοκληρωμένης λύσης για τη διόρθωση αυτών των σφαλμάτων μπορεί να σας βοηθήσει να διατηρήσετε τα δεδομένα σας καθαρά, τυποποιημένα και χρησιμοποιήσιμα για οποιονδήποτε επιδιωκόμενο σκοπό. 

Το Data Ladder προσφέρει μια εργαλειοθήκη πλούσια σε δυνατότητες που σας βοηθά να εξαλείψετε ασυνεπείς και μη έγκυρες τιμές, να δημιουργήσετε και να επικυρώσετε μοτίβα και να επιτύχετε μια τυποποιημένη προβολή σε όλες τις πηγές δεδομένων, διασφαλίζοντας υψηλή ποιότητα δεδομένων, ακρίβεια και χρηστικότητα.

Data Ladder - Λογισμικό καθαρισμού δεδομένων

Επισκεφτείτε το Data Ladder για περισσότερες πληροφορίες