Perchè a Pulizia di Dati hè Critica è Cumu Puderete Implementà Processi è Soluzioni di Pulizia di Dati

Pulizia di Dati: Cumu pulisce i vostri dati

A cattiva qualità di dati hè una preoccupazione crescente per parechji dirigenti di l'imprese, postu chì ùn riescenu à scuntrà i so scopi mirati. A squadra di analisti di dati - chì hè suppostu di pruduce insights di dati affidabili - passanu 80% di u so tempu per pulisce è preparanu e dati, è solu 20% di u tempu hè lasciatu à fà l'analisi vera. Questu hà un impattu enormu nantu à a produtividade di a squadra, postu chì anu da validà manualmente a qualità di dati di parechje datasets.

84% di i CEO sò preoccupati di a qualità di e dati chì basanu e so decisioni.

Global CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

Dopu avè affruntatu tali prublemi, l'urganisazioni cercanu un modu automatizatu, più simplice è più precisu di pulizia è standardizazione di dati. In questu blog, avemu da guardà alcune di l'attività basiche implicate in a purificazione di dati, è cumu pudete implementà.

Cosa hè a purificazione di dati?

A purificazione di dati hè un termu largu chì si riferisce à u prucessu di rende e dati utilizzabili per ogni scopu. Hè un prucessu di riparazione di a qualità di dati chì elimina l'infurmazioni incorrecte è invalide da i datasets è i valori standardizati per ottene una vista coherente in tutte e fonti disparate. U prucessu di solitu include e seguenti attività:

  1. Eliminate è rimpiazzà - I campi in un inseme di dati cuntenenu spessu caratteri principali o tracciati o puntuazioni chì ùn sò micca utili è chì anu da esse rimpiazzati o eliminati per una analisi megliu (cum'è spazii, zeri, slashes, etc.). 
  2. Analizza è unisce – A volte i campi cuntenenu elementi di dati aggregati, per esempiu, u indirizzo campu cuntene Numeru di ViaStreet NameCertustatu, etc.. In tali casi, i campi aggregati devenu esse analizati in culonni separati, mentre chì certi culonni devenu esse fusionati per avè una vista megliu di e dati - o qualcosa chì travaglia per u vostru casu d'usu.
  3. Trasfurmà i tipi di dati - Questu implica cambià u tipu di dati di un campu, cum'è una trasfurmazioni Numeru di telefonu campu chì era prima String à Nombre. Questu assicura chì tutti i valori in u campu sò precisi è validi. 
  4. Validate mudelli - Certi campi sò supposti à seguità un mudellu o furmatu validu. Per quessa, u prucessu di purificazione di dati ricunnosce i mudelli attuali è li trasforma per assicurà a precisione. Per esempiu, u Telefonu US Nombre seguitu u mudellu: AAA-BBB-CCCC
  5. Eliminate u rumore - I campi di dati cuntenenu spessu parolle chì ùn aghjunghjenu micca assai valore è, per quessa, introducenu rumore. Per esempiu, cunzidira questi nomi di cumpagnie "XYZ Inc.", "XYZ Incorporated", "XYZ LLC". Tutti i nomi di l'imprese sò listessi, ma i vostri prucessi di analisi ponu cunsiderà chì sò unichi, è sguassà e parolle cum'è Inc., LLC, è Incorporated pò migliurà a precisione di a vostra analisi.
  6. Match data per detectà i duplicati - I datasets cuntenenu generalmente parechji registri per a listessa entità. Picculi variazioni in i nomi di i clienti ponu guidà a vostra squadra à fà parechje entrate in a vostra basa di dati di i clienti. Un set di dati pulitu è ​​standardizatu deve cuntene registri unichi - un record per entità. 

Dati strutturati versus micca strutturati

Un aspettu mudernu di e dati digitali hè chì ùn hè micca coherente in un campu numericu o un valore testuale. I dati strutturati sò ciò chì l'imprese sò tipicamente chì travaglianu - quantitative dati almacenati in formati specifichi cum'è spreadsheets o tavule per travaglià più faciule. Tuttavia, l'imprese sò travagliendu cù dati micca strutturati sempre di più ... questu hè qualitativu dati.

Un esempiu di dati micca strutturati hè a lingua naturali da fonti di testu, audio è video. Unu cumuni in u marketing hè di raccoglie u sentimentu di a marca da e recensioni in linea. L'opzione di stella hè strutturata (per esempiu, puntuazione da 1 à 5 stelle), ma u cumentu ùn hè micca strutturatu è i dati qualitativi devenu esse processati per u processu di lingua naturale (NLP) algoritmi per furmà un valore quantità di sentimentu.

Cumu assicurà Dati puliti?

U mezzu più efficau per assicurà e dati puliti hè di audità ogni puntu di ingressu in e vostre piattaforme è aghjurnà programaticamente per assicurà chì e dati sò inseriti bè. Questu pò esse realizatu in parechje manere:

  • Campi richiesti - assicurendu una forma o integrazione deve passà campi specifichi.
  • Utilizà i tipi di dati di u campu - furnisce elenchi limitati per a selezzione, espressioni regulari per furmà dati, è almacenà e dati in i tipi di dati adatti per limità e dati à u formatu propiu è u tipu almacenatu.
  • Integrazione di serviziu di terzu partitu - l'integrazione di strumenti di terzu per assicurà chì e dati sò guardati bè, cum'è un campu d'indirizzu chì valida l'indirizzu, pò furnisce dati coerenti è di qualità.
  • Validazione - avè i vostri clienti cunvalidate u so numeru di telefunu o l'indirizzu email pò assicurà chì e dati precisi sò almacenati.

Un puntu di entrata ùn deve esse solu una forma, deve esse u connettore trà ogni sistema chì passa dati da un sistema à l'altru. L'imprese utilizanu spessu e plataforme per estrattà, trasfurmà è carica (ETL) dati trà i sistemi per assicurà chì e dati puliti sò almacenati. L'imprese sò incuraghjite à fà scuperta di dati audits per documentà tutti i punti di ingressu, u processu è i punti d'utilizazione per i dati in u so cuntrollu. Questu hè criticu per assicurà u rispettu di i normi di sicurità è di i reguli di privacy.

Cumu pulisce i vostri dati?

Mentre avè dati puliti seria ottimali, i sistemi legati è una disciplina lassa per l'importazione è a cattura di dati sò spessu esistenu. Questu rende a pulizia di dati una parte di l'attività di a maiò parte di e squadre di marketing. Avemu guardatu in i prucessi chì i prucessi di purificazione di dati implicanu. Eccu i modi opzionali chì a vostra urganizazione pò implementà a purificazione di dati:

Opzione 1: Utilizà un Approcciu Basatu in Codice

pitoneR sò dui linguaggi di prugrammazione cumunimenti usati per suluzioni di codificazione per manipulà e dati. Scrive scripts per pulizziari i dati pò parè benefizièvule postu chì avete da sintonizà l'algoritmi secondu a natura di i vostri dati, ancu, pò esse difficiule di mantene questi script in u tempu. Inoltre, u più grande sfida cù questu approcciu hè di codificà una suluzione generalizata chì travaglia bè cù diversi datasets, piuttostu chè di codificazione di scenari specifichi. 

Opzione 2: Utilizà Strumenti di Integrazione di Piattaforma

Parechje piattaforme offre programmatica o codice cunnessori per spustà e dati trà i sistemi in u formatu propiu. E piattaforme d'automatizazione integrate guadagnanu pupularità in modu chì e piattaforme ponu integrà più faciule trà i set di strumenti di a so cumpagnia. Questi strumenti spessu incorporanu prucessi attivati ​​o pianificati chì ponu esse eseguiti annantu à l'importazione, l'interrogazione o a scrittura di dati da un sistema à l'altru. Alcune piattaforme, cum'è Automazione di Processi Robotici (RPA), ponu ancu inserisce dati in schermi quandu integrazioni di dati ùn sò micca dispunibili.

Opzione 3: Utilizà l'Intelligenza Artificiale

I datasets di u mondu reale sò assai diversi è l'implementazione di limitazioni dirette nantu à i campi pò dà risultati imprecisi. Hè quì chì l'intelligenza artificiale (AI) pò esse assai utile. I mudelli di furmazione nantu à dati curretti, validi è precisi è dopu aduprà i mudelli furmati nantu à i registri entranti ponu aiutà à signalà anomalie, identificà opportunità di purificazione, etc.

Alcuni di i prucessi chì ponu esse rinfurzati cù AI durante a purificazione di dati sò citati quì sottu:

  • Detecting anomalies in una colonna.
  • Identificazione di dipendenze relazionali sbagliate.
  • Truvà record duplicati attraversu clustering.
  • Selezzione di i registri maestri basatu nantu à a probabilità calculata.

Opzione 4: Utilizà Strumenti di Qualità di Dati Self-Service

Certi venditori offrenu diverse funzioni di qualità di dati imballati cum'è strumenti, cum'è software di pulizia di dati. Adupranu algoritmi di punta in l'industria è prupietarii per profiling, cleansing, standardizing, matching, and merged data through different sources. Tali strumenti ponu agisce cum'è plug-and-play è necessitanu u minimu tempu di imbarcazione cumparatu cù altri approcci. 

Scala di dati

I risultati di un prucessu di analisi di dati sò boni quant'è a qualità di i dati di input. Per questu mutivu, capiscenu e sfide di a qualità di dati è implementà una soluzione end-to-end per a rettifica di questi errori pò aiutà à mantene i vostri dati puliti, standardizati è utilizzabili per ogni scopu. 

Data Ladder offre un toolkit riccu di funzioni chì vi aiuta à eliminà i valori inconsistenti è invalidi, creà è validà mudelli, è ottene una vista standardizzata in tutte e fonti di dati, assicurendu una alta qualità di dati, precisione è usabilità.

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