Эмне үчүн берилиштерди тазалоо өтө маанилүү жана сиз кантип маалыматтарды тазалоо процесстерин жана чечимдерин ишке ашыра аласыз

Маалыматтарды тазалоо: Маалыматыңызды кантип тазалоо керек

Начар маалымат сапаты көптөгөн бизнес лидерлерин тынчсыздандырууда, анткени алар максаттуу максаттарына жете алышпайт. Ишенимдүү маалыматтарды чыгарууга тийиш болгон аналитиктердин командасы убактысынын 80%ын маалыматтарды тазалоого жана даярдоого жумшашат. убакыттын 20% гана анык талдоо жүргүзүү үчүн калды. Бул команданын өндүрүмдүүлүгүнө чоң таасирин тийгизет, анткени алар бир нече маалымат топтомдорунун маалымат сапатын кол менен текшериши керек.

Башкы директорлордун 84%ы өз чечимдерин негиздеп жаткан маалыматтардын сапатына тынчсызданышат.

Global CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

Мындай көйгөйлөргө туш болгондон кийин, уюмдар маалыматтарды тазалоонун жана стандартташтыруунун автоматташтырылган, жөнөкөй жана так жолун издешет. Бул блогдо биз маалыматтарды тазалоо менен байланышкан кээ бир негизги иш-аракеттерди жана аларды кантип ишке ашырууну карап чыгабыз.

Маалыматтарды тазалоо деген эмне?

Маалыматтарды тазалоо - бул кандайдыр бир максатта колдонууга жарактуу кылуу процессин билдирген кеңири термин. Бул бардык башка булактарда ырааттуу көрүнүшкө жетүү үчүн берилиштер топтомдорунан жана стандартташтырылган баалуулуктардан туура эмес жана жараксыз маалыматты жок кылган маалыматтардын сапатын аныктоо процесси. Процесс, адатта, төмөнкү иш-чараларды камтыйт:

  1. Алып салуу жана алмаштыруу – Берилиштер топтомундагы талаалар көбүнчө эч кандай пайдасы жок жана жакшыраак талдоо үчүн алмаштырылууга же жок кылынууга муктаж болгон жетектөөчү же трассалык белгилерди же тыныш белгилерин камтыйт (мисалы, боштуктар, нөлдөр, сызыктар ж.б.). 
  2. Талдоо жана бириктирүү – Кээде талаалар топтолгон маалымат элементтерин камтыйт, мисалы, дарек талаа камтыйт Көчө номериКөчөнүн атысезимдермамлекет, ж.б. Мындай учурларда, топтолгон талаалар өзүнчө мамычаларга талданышы керек, ал эми кээ бир мамычалар берилиштерди жакшыраак көрүү үчүн бириктирилиши керек – же колдонуу шартыңызга ылайыктуу нерсе.
  3. Маалымат түрлөрүн өзгөртүү – Бул талаанын маалымат түрүн өзгөртүүнү камтыйт, мисалы, трансформация Тел номери мурда болгон талаа аркан үчүн сан. Бул талаадагы бардык маанилердин так жана жарактуу болушун камсыздайт. 
  4. Үлгүлөрдү ырастоо – Кээ бир талаалар жарактуу үлгү же форматка ылайык болушу керек. Бул үчүн, маалыматтарды тазалоо процесси учурдагы үлгүлөрдү тааныйт жана тактыгын камсыз кылуу үчүн аларды өзгөртөт. Мисалы, АКШ телефону сан үлгү боюнча: AAA-BBB-CCCC
  5. ызы-чуу алып салуу – Маалымат талааларында көп маани бербеген сөздөр камтылат, демек, ызы-чуу пайда болот. Мисалы, 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC' компанияларынын аталыштарын карап көрөлү. Бардык компаниянын аталыштары бирдей, бирок талдоо процесстериңиз аларды уникалдуу деп эсептейт жана Inc., LLC жана Incorporated сыяктуу сөздөрдү алып салуу анализиңиздин тактыгын жакшыртат.
  6. Кайталанмаларды аныктоо үчүн дайындарды дал келтириңиз – Берилиштер топтому, адатта, бир эле объект үчүн бир нече жазууларды камтыйт. Кардарлардын аттары бир аз вариациялар сиздин командаңызды кардарлардын маалымат базасына бир нече жазууларды киргизүүгө алып келиши мүмкүн. Таза жана стандартташтырылган берилиштер топтому уникалдуу жазууларды камтышы керек - ар бир объектке бир жазуу. 

Структураланган жана структураланбаган маалыматтар

Санариптик маалыматтардын заманбап аспектилеринин бири - бул сандык талаага же тексттик мааниге туура келбейт. Структураланган маалыматтар - бул компаниялар адатта иштеген нерсе - сандык электрондук жадыбалдар же таблицалар сыяктуу белгилүү форматтарда сакталган маалыматтар менен иштөө оңой. Бирок, ишканалар структураланбаган маалыматтар менен көбүрөөк иштеп жатышат ... бул сапаттык маалыматтар.

Тексттик, аудио жана видео булактардан алынган табигый тил структураланбаган маалыматтардын мисалы болуп саналат. Маркетингде кеңири таралган нерселердин бири - интернеттеги сын-пикирлерден бренд маанайын алуу. Жылдызча опциясы структураланган (мисалы, 1ден 5 жылдызга чейинки балл), бирок комментарий структураланбаган жана сапаттык маалымат табигый тилде иштетүү аркылуу иштетилиши керек (НОП) сезимдин сандык маанисин түзүү үчүн алгоритмдер.

Таза маалыматтарды кантип камсыз кылуу керек?

Таза маалыматтарды камсыз кылуунун эң эффективдүү каражаты – бул платформаларыңызга ар бир кирүү чекитине аудит жүргүзүү жана маалыматтардын туура киргизилгендигин камсыздоо үчүн аларды программалык түрдө жаңылоо. Бул бир нече жолдор менен ишке ашырылышы мүмкүн:

  • Талап кылынган талаалар – форманы же интеграцияны камсыздоо белгилүү бир талаалардан өтүшү керек.
  • Талаа маалыматтарынын түрлөрүн колдонуу – тандоо үчүн чектелген тизмелерди камсыз кылуу, маалыматтарды форматтоо үчүн кадимки туюнтмаларды жана маалыматтарды туура форматта жана сакталган типке чектөө үчүн маалыматтарды тийиштүү типтерде сактоо.
  • Үчүнчү тараптын кызматтарын интеграциялоо – даректи ырастаган дарек талаасы сыяктуу маалыматтардын туура сакталышын камсыздоо үчүн үчүнчү тараптын куралдарын интеграциялоо ырааттуу, сапаттуу маалыматтарды бере алат.
  • текшерүү – Сиздин кардарларыңыздын телефон номерин же электрондук почта дарегин ырастоосу так маалыматтардын сакталышын камсыздай алат.

Кирүү чекити форма гана болбостон, маалыматтарды бир системадан экинчисине өткөргөн ар бир системанын ортосундагы туташтыргыч болушу керек. Компаниялар таза маалыматтардын сакталышын камсыз кылуу үчүн системалардын ортосунда маалыматтарды алуу, өзгөртүү жана жүктөө (ETL) үчүн платформаларды колдонушат. Компанияларды аткарууга шыктандырат маалыматтарды ачуу текшерүүлөр бардык кирүү пункттарын документтештирүү үчүн, алардын көзөмөлүндөгү маалыматтар үчүн кайра иштетүү жана пайдалануу пункттары. Бул коопсуздук стандарттарына жана купуялык эрежелерине шайкеш келүүнү камсыз кылуу үчүн абдан маанилүү.

Маалыматыңызды кантип тазалоо керек?

Таза маалыматтарга ээ болуу оптималдуу болсо да, маалыматтарды импорттоо жана басып алуу үчүн эски системалар жана начар тартип көп кездешет. Бул маалыматтарды тазалоону көпчүлүк маркетинг топторунун иш-аракеттеринин бир бөлүгү кылат. Биз маалыматтарды тазалоо процесстери камтыган процесстерди карап чыктык. Бул жерде сиздин уюм маалыматтарды тазалоону ишке ашыруунун кошумча жолдору:

1-вариант: Кодго негизделген ыкманы колдонуу

Python жана R маалыматтарды манипуляциялоо үчүн чечимдерди коддоо үчүн кеңири колдонулган эки программалоо тили. Берилиштерди тазалоо үчүн скрипттерди жазуу пайдалуу сезилиши мүмкүн, анткени сиз алгоритмдерди маалыматтарыңыздын мүнөзүнө жараша тууралай аласыз, бирок убакыттын өтүшү менен бул скрипттерди сактап калуу кыйын болушу мүмкүн. Мындан тышкары, бул ыкманын эң чоң көйгөйү - конкреттүү сценарийлерди коддоодон көрө, ар кандай маалымат топтомдору менен жакшы иштеген жалпыланган чечимди коддоо. 

2-вариант: Платформаны интеграциялоо куралдарын колдонуу

Көптөгөн платформалар программалык же кодсуз сунуштайт бириктиргичтери туура форматта системалар ортосунда маалыматтарды жылдыруу үчүн. Камтылган автоматташтырылган платформалар популярдуулукка ээ болууда, ошондуктан платформалар өздөрүнүн компаниянын шайман топтомдорунун ортосунда оңой интеграциялана алышат. Бул инструменттер көбүнчө бир системадан экинчисине маалыматтарды импорттоодо, суроодо же жазууда иштей турган иштетилген же пландаштырылган процесстерди камтыйт. Кээ бир платформалар, мисалы Робот процесстерин автоматташтыруу (аотык) платформалар, атүгүл берилиштерди интеграциялоо мүмкүн болбогондо экрандарга маалыматтарды киргизе алат.

3-вариант: Жасалма интеллектти колдонуу

Чыныгы дүйнөдөгү маалымат топтомдору абдан ар түрдүү жана талааларга түздөн-түз чектөөлөрдү киргизүү так эмес натыйжаларды бериши мүмкүн. Бул жерде жасалма интеллект (AI) абдан пайдалуу болушу мүмкүн. Туура, жарактуу жана так маалыматтар боюнча моделдерди үйрөтүү, андан кийин келген жазууларда үйрөтүлгөн моделдерди колдонуу аномалияларды белгилөөгө, тазалоо мүмкүнчүлүктөрүн аныктоого ж.б.

Маалыматтарды тазалоодо AI менен өркүндөтүлүшү мүмкүн болгон кээ бир процесстер төмөндө келтирилген:

  • Колоннадагы аномалияларды аныктоо.
  • Туура эмес байланыштык көз карандылыкты аныктоо.
  • Кластерлөө аркылуу кайталанган жазууларды табуу.
  • Эсептелген ыктымалдуулуктун негизинде башкы жазууларды тандоо.

4-вариант: Өзүн-өзү тейлөө маалыматтарынын сапаты куралдарын колдонуу

Кээ бир сатуучулар куралдар катары пакеттелген ар кандай маалымат сапаты функцияларын сунушташат, мисалы маалыматты тазалоочу программа. Алар ар башка булактардагы маалыматтарды профилдөө, тазалоо, стандартташтыруу, дал келүү жана бириктирүү үчүн өнөр жайдын алдыңкы, ошондой эле менчик алгоритмдерин колдонушат. Мындай куралдар плагин жана ойноо функциясын аткарышы мүмкүн жана башка ыкмаларга салыштырмалуу эң аз убакытты талап кылат. 

Data Ladder

Маалыматтарды талдоо процессинин натыйжалары киргизилген маалыматтардын сапаты сыяктуу эле жакшы. Ушул себептен улам, берилиштердин сапатынын көйгөйлөрүн түшүнүү жана бул каталарды оңдоо үчүн аягына чейин чечимди ишке ашыруу маалыматыңызды таза, стандартташтырылган жана каалаган максатта колдонууга жардам берет. 

Data Ladder шайкеш келбеген жана жараксыз баалуулуктарды жок кылууга, үлгүлөрдү түзүүгө жана текшерүүгө жана бардык маалымат булактары боюнча стандартташтырылган көрүнүшкө жетүүгө жардам берген өзгөчөлүктөргө бай инструменттерди сунуштайт, бул маалыматтын жогорку сапатын, тактыгын жана колдонууга жарамдуулугун камсыз кылат.

Data Ladder - Маалыматтарды тазалоочу программа

Көбүрөөк маалымат алуу үчүн Data Ladder баракчасына өтүңүз