Πώς να συγχωνεύσετε μεγάλες βάσεις δεδομένων Purge

Τι είναι το Merge Purge και πώς να το εκτελέσετε

Μια μέση επιχείρηση χρησιμοποιεί 464 προσαρμοσμένες εφαρμογές να ψηφιοποιήσει τις επιχειρηματικές της διαδικασίες. Αλλά όταν πρόκειται για τη δημιουργία χρήσιμων πληροφοριών, τα δεδομένα που βρίσκονται σε διαφορετικές πηγές πρέπει να συνδυαστούν και να συγχωνευτούν μεταξύ τους. Ανάλογα με τον αριθμό των εμπλεκόμενων πηγών και τη δομή των δεδομένων που είναι αποθηκευμένα σε αυτές τις βάσεις δεδομένων, αυτό μπορεί να είναι αρκετά περίπλοκο έργο. Για το λόγο αυτό, είναι επιτακτική ανάγκη οι εταιρείες να κατανοήσουν τις προκλήσεις και τη διαδικασία της συγχώνευσης μεγάλων βάσεων δεδομένων.  

Σε αυτό το άρθρο, θα συζητήσουμε ποια είναι η διαδικασία εκκαθάρισης συγχώνευσης και θα δούμε πώς μπορείτε να συγχωνεύσετε μεγάλες βάσεις δεδομένων εκκαθάρισης. Ας ξεκινήσουμε. 

Τι είναι η εκκαθάριση συγχώνευσης;

Η εκκαθάριση συγχώνευσης είναι μια συστηματική διαδικασία που ελέγχει όλες τις εγγραφές που βρίσκονται σε διαφορετικές πηγές και εφαρμόζει πολλαπλούς αλγόριθμους που καθαρίζουν, τυποποιούν και αφαιρούν τα δεδομένα για να δημιουργήσουν μια ενιαία, ολοκληρωμένη προβολή των οντοτήτων σας, όπως πελάτες, προϊόντα, εργαζόμενοι κ.λπ. πολύ χρήσιμη διαδικασία, ειδικά για οργανισμούς που βασίζονται σε δεδομένα.  

Παράδειγμα: Συγχώνευση εγγραφών πελατών εκκαθάρισης 

Ας εξετάσουμε το σύνολο δεδομένων πελατών μιας εταιρείας. Οι πληροφορίες πελατών καταγράφονται σε πολλά μέρη, συμπεριλαμβανομένων φόρμες ιστού σε σελίδες προορισμού, εργαλεία αυτοματισμού μάρκετινγκ, κανάλια πληρωμής, εργαλεία παρακολούθησης δραστηριότητας κ.λπ. Αν θέλατε να εκτελέσετε την απόδοση δυνητικού πελάτη για να κατανοήσετε την ακριβή διαδρομή που οδήγησε στη μετατροπή δυνητικού πελάτη, θα χρειαζόσασταν όλες αυτές οι λεπτομέρειες σε ένα μέρος. Η συγχώνευση και η εκκαθάριση μεγάλων συνόλων δεδομένων πελατών για να αποκτήσετε μια προβολή 360° της πελατειακής βάσης σας μπορεί να ανοίξει μεγάλες πόρτες για την επιχείρησή σας, όπως η εξαγωγή συμπερασμάτων σχετικά με τη συμπεριφορά των πελατών, τις ανταγωνιστικές στρατηγικές τιμολόγησης, την ανάλυση αγοράς και πολλά άλλα. 

Πώς να συγχωνεύσετε μεγάλες βάσεις δεδομένων Purge; 

Η διαδικασία εκκαθάρισης συγχώνευσης μπορεί να είναι λίγο περίπλοκη, καθώς δεν θέλετε να χάσετε πληροφορίες ή να καταλήξετε με εσφαλμένες πληροφορίες στο σύνολο δεδομένων που προκύπτει. Για αυτόν τον λόγο, εκτελούμε ορισμένες διεργασίες πριν από την πραγματική διαδικασία εκκαθάρισης συγχώνευσης. Ας ρίξουμε μια ματιά σε όλα τα βήματα που περιλαμβάνονται κατά τη διάρκεια αυτής της διαδικασίας. 

  1. Σύνδεση όλων των βάσεων δεδομένων σε μια κεντρική πηγή – Το πρώτο βήμα σε αυτή τη διαδικασία είναι η σύνδεση των βάσεων δεδομένων σε μια κεντρική πηγή. Αυτό γίνεται για να συγκεντρωθούν τα δεδομένα σε ένα μέρος, έτσι ώστε η διαδικασία συγχώνευσης να μπορεί να σχεδιαστεί καλύτερα λαμβάνοντας υπόψη όλες τις πηγές και τα δεδομένα που εμπλέκονται. Αυτό μπορεί να απαιτήσει από εσάς να τραβήξετε δεδομένα από διάφορα μέρη, όπως τοπικά αρχεία, βάσεις δεδομένων, αποθήκευση cloud ή άλλες εφαρμογές τρίτων. 

  1. Προφίλ δεδομένων για την αποκάλυψη δομικών λεπτομερειών - Δημιουργία προφίλ δεδομένων σημαίνει ότι εκτελείτε συγκεντρωτική και στατιστική ανάλυση στα εισαγόμενα δεδομένα σας για να αποκαλύψετε τις δομικές λεπτομέρειες και να εντοπίσετε πιθανές ευκαιρίες καθαρισμού και μεταμόρφωσης. Για παράδειγμα, ένα προφίλ δεδομένων θα σας εμφανίσει μια λίστα με όλα τα χαρακτηριστικά που υπάρχουν σε κάθε βάση δεδομένων, καθώς και το ποσοστό πλήρωσης, τον τύπο δεδομένων, το μέγιστο μήκος χαρακτήρων, το κοινό μοτίβο, τη μορφή και άλλες τέτοιες λεπτομέρειες. Με αυτές τις πληροφορίες, μπορείτε να κατανοήσετε τις διαφορές που υπάρχουν στα συνδεδεμένα σύνολα δεδομένων και τι πρέπει να λάβετε υπόψη και να διορθώσετε πριν από τη συγχώνευση δεδομένων. 

  1. Εξάλειψη της ετερογένειας των δεδομένων – δομική και λεξιλογική Η ετερογένεια δεδομένων αναφέρεται στις δομικές και λεξιλογικές διαφορές που υπάρχουν μεταξύ δύο ή περισσότερων συνόλων δεδομένων. Ένα παράδειγμα δομικής ετερογένειας είναι όταν ένα σύνολο δεδομένων περιέχει τρεις στήλες για ένα όνομα (Όνομα, Μέσοκαι Επίθετο), ενώ το άλλο περιέχει απλώς ένα (Πλήρες όνομα). Αντίθετα, η λεξιλογική ετερογένεια έχει να κάνει με τα περιεχόμενα που υπάρχουν μέσα σε μια στήλη, για παράδειγμα το Πλήρες όνομα στήλη σε μία βάση δεδομένων αποθηκεύει το όνομα ως Jane Doe, ενώ το άλλο σύνολο δεδομένων το αποθηκεύει ως Doe, Jane

  1. Καθαρισμός, ανάλυση και φιλτράρισμα δεδομένων – Μόλις έχετε τις αναφορές προφίλ δεδομένων και γνωρίζετε τις διαφορές που υπάρχουν μεταξύ των συνόλων δεδομένων σας, μπορείτε τώρα να αρχίσετε να επιδιορθώνετε πράγματα που ενδέχεται να προκαλέσουν προβλήματα κατά τη διαδικασία εκκαθάρισης συγχώνευσης. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει: 
    • Συμπλήρωση κενών τιμών, 
    • Μετασχηματισμός τύπων δεδομένων ορισμένων χαρακτηριστικών, 
    • Εξάλειψη ή αντικατάσταση εσφαλμένων τιμών, 
    • Ανάλυση ενός χαρακτηριστικού για τον προσδιορισμό μικρότερων υποσυστατικών ή συγχώνευση δύο ή περισσότερων χαρακτηριστικών μαζί για να σχηματιστεί μια στήλη, 
    • Φιλτράρισμα χαρακτηριστικών με βάση τις απαιτήσεις του συνόλου δεδομένων που προκύπτει και ούτω καθεξής. 

  1. Αντιστοίχιση δεδομένων για την αποκάλυψη οντοτήτων και την κατάργηση των αντιγράφων – Αυτό είναι πιθανώς το κύριο μέρος της διαδικασίας εκκαθάρισης συγχώνευσης δεδομένων: αντιστοίχιση εγγραφών για να μάθετε ποιες εγγραφές ανήκουν στην ίδια οντότητα και ποιες αποτελούν πλήρες αντίγραφο μιας υπάρχουσας εγγραφής. Οι εγγραφές συνήθως περιέχουν μοναδικά χαρακτηριστικά αναγνώρισης, όπως SSN για πελάτες. Αλλά σε ορισμένες περιπτώσεις, αυτά τα χαρακτηριστικά μπορεί να λείπουν. Για να μπορέσετε να συγχωνεύσετε αποτελεσματικά δεδομένα για να λάβετε μια ενιαία προβολή των οντοτήτων σας, πρέπει να πραγματοποιήσετε αντιστοίχιση δεδομένων για να βρείτε διπλότυπες εγγραφές ή αυτές που ανήκουν σε μια οντότητα. Σε περίπτωση που λείπουν αναγνωριστικά, μπορείτε να εκτελέσετε αλγόριθμο ασαφούς αντιστοίχισης που επιλέγει έναν συνδυασμό χαρακτηριστικών και από τις δύο εγγραφές και υπολογίζει την πιθανότητα να ανήκουν στην ίδια οντότητα. 

  1. Σχεδιασμός κανόνων εκκαθάρισης συγχώνευσης – Όταν έχετε αναγνωρίσει τις αντίστοιχες εγγραφές, μπορεί να είναι δύσκολο να επιλέξετε την κύρια εγγραφή και να χαρακτηρίσετε άλλες ως διπλότυπες. Για αυτό, μπορείτε να σχεδιάσετε ένα σύνολο κανόνων εκκαθάρισης συγχώνευσης δεδομένων που συγκρίνουν τις εγγραφές σύμφωνα με τα καθορισμένα κριτήρια και να επιλέξετε υπό όρους την κύρια εγγραφή, να αφαιρέσετε το αντίγραφο ή, σε ορισμένες περιπτώσεις, να αντικαταστήσετε δεδομένα σε εγγραφές. Για παράδειγμα, μπορεί να θέλετε να αυτοματοποιήσετε τα ακόλουθα: 
    • Διατηρήστε το ρεκόρ με το μεγαλύτερο Διεύθυνση,  
    • Διαγράψτε τις διπλές εγγραφές που προέρχονται από μια συγκεκριμένη πηγή δεδομένων και 
    • Αντικαταστήστε το Τηλέφωνο από μια συγκεκριμένη πηγή στην κύρια εγγραφή. 

  1. Συγχώνευση και εκκαθάριση δεδομένων για να αποκτήσετε το χρυσό ρεκόρ – Αυτό είναι το τελευταίο βήμα της διαδικασίας όπου πραγματοποιείται η εκτέλεση της διαδικασίας εκκαθάρισης συγχώνευσης. Λήφθηκαν όλα τα προηγούμενα βήματα για να διασφαλιστεί η επιτυχής εφαρμογή της διαδικασίας και η αξιόπιστη παραγωγή αποτελεσμάτων. Εάν χρησιμοποιείτε προηγμένες συγχώνευση λογισμικού καθαρισμού, μπορείτε να εκτελέσετε τις προηγούμενες διεργασίες καθώς και τη διαδικασία εκκαθάρισης συγχώνευσης μέσα στο ίδιο εργαλείο μέσα σε λίγα λεπτά. 

Και να το έχετε – συγχωνεύοντας μεγάλες βάσεις δεδομένων για να έχετε μια ενιαία προβολή των οντοτήτων σας. Η διαδικασία μπορεί να είναι απλή, αλλά συναντώνται ορισμένες προκλήσεις κατά την εκτέλεσή της, όπως η υπέρβαση ζητημάτων ολοκλήρωσης, ετερογένειας και επεκτασιμότητας, καθώς και αντιμετώπιση μη ρεαλιστικών προσδοκιών άλλων εμπλεκόμενων μερών. Η χρήση ενός εργαλείου λογισμικού που διευκολύνει την αυτοματοποίηση και την επαναληψιμότητα ορισμένων διαδικασιών μπορεί σίγουρα να βοηθήσει τις ομάδες σας στη συγχώνευση μεγάλων βάσεων δεδομένων γρήγορα, αποτελεσματικά και με ακρίβεια. 

Δοκιμάστε το Data Ladder Merge Purge σήμερα

Ποια είναι η γνώμη σας;

Αυτός ο ιστότοπος χρησιμοποιεί το Akismet για να μειώσει το spam. Μάθετε πώς επεξεργάζονται τα δεδομένα των σχολίων σας.