Zajímá vás, jak zajistit, aby vaše analýzy dat stály na pevných základech? Klíčem je spolehlivost a konzistence. Ponořte se do efektivních strategií čištění dat a ihned je aplikujte!
Kvalita dat je zásadní pro úspěšná obchodní rozhodnutí, která se opírají o statistické analýzy. Stejně tak i veškeré poznatky a závěry vyvozené z datových sad závisí na prvotřídní kvalitě vstupních dat. Nízká kvalita, nepřesnost, nesmyslnost a nekonzistentnost dat představují značné překážky v oblasti datové vědy a analytiky.
Proto odborníci vyvinuli řešení: čištění dat. Díky němu se vyhnete rozhodování na základě chybných informací, které by mohly vaši firmu poškodit.
Čtěte dál a objevte osvědčené metody čištění dat, které s oblibou používají zkušení datoví vědci a analytici. Prozkoumejte také nástroje, které vám pomohou dosáhnout čistých dat pro vaše projekty v oblasti datové vědy.
Co se rozumí pod pojmem čištění dat?
Kvalita dat se posuzuje podle pěti základních kritérií. Proces identifikace a oprav chyb v datech, který zohledňuje tyto zásady, se nazývá čištění dat.
Mezi parametry kvality v rámci tohoto pětidimenzionálního standardu patří:
#1. Úplnost
Zajišťuje, že vstupní data obsahují všechny potřebné parametry, jako jsou záhlaví, řádky, sloupce a tabulky, které jsou nezbytné pro daný projekt v oblasti datové vědy.
#2. Přesnost
Tento ukazatel kvality dat vyjadřuje, jak blízko jsou data skutečným hodnotám. Přesných dat dosáhnete dodržováním statistických standardů při průzkumech či shromažďování dat.
#3. Platnost
Zaručuje, že data splňují veškerá obchodní pravidla, která jste si stanovili.
#4. Jednotnost
Ověřuje, zda data mají jednotný obsah. Například, pokud shromažďujete data o spotřebě energie v USA, všechny jednotky by měly být v imperiálním systému. Pokud se v rámci stejného průzkumu vyskytnou data v metrickém systému, data nejsou jednotná.
#5. Konzistence
Zajišťuje, že hodnoty dat jsou konzistentní v tabulkách, datových modelech a datových sadách. Důležité je to zejména při přenosu dat mezi systémy.
Zjednodušeně řečeno, před zpracováním dat v nástrojích pro business intelligence byste měli aplikovat výše uvedené kontroly kvality na nezpracované datové sady.
Proč je čištění dat tak důležité?
Stejně jako nemůžete očekávat plynulý provoz digitální firmy s nedostatečnou šířkou pásma, nemůžete činit správná rozhodnutí na základě dat nízké kvality. Používání chybných a zavádějících dat vede k finančním ztrátám a nízké návratnosti investic (ROI).
Dle studie společnosti Gartner, průměrná ztráta způsobená rozhodováním na základě špatných dat dosahuje 12,9 milionu dolarů. To poukazuje na význam kvality dat.
Stejná zpráva uvádí, že Spojené státy ročně přicházejí kvůli nekvalitním datům o 3 biliony dolarů.
Pokud do systému BI vložíte neupravená a nekvalitní data, výstup bude naprosto zavádějící.
Proto je nutné data vyčistit, abyste se vyhnuli finančním ztrátám a mohli činit efektivní obchodní rozhodnutí založená na analýze dat.
Výhody čištění dat
#1. Prevence finančních ztrát
Čistá vstupní data chrání vaši firmu před finančními ztrátami, které mohou pramenit z nedodržování předpisů nebo ztráty zákazníků.
#2. Kvalitní rozhodnutí
Kvalitní data poskytují cenné informace, na jejichž základě můžete dělat správná obchodní rozhodnutí týkající se marketingu produktů, prodeje, řízení zásob, cenotvorby atd.
#3. Získání konkurenční výhody
Pokud se pro čištění dat rozhodnete dříve než konkurence, získáte náskok a stanete se průkopníkem ve svém oboru.
#4. Zvýšení efektivnosti projektů
Spolehlivá data zvyšují důvěru členů týmu. Vědomí, že mají k dispozici kvalitní data, jim umožňuje soustředit se na samotnou analýzu.
#5. Úspora zdrojů
Čištění dat zmenšuje celkovou velikost databáze. Odstraněním zbytečných dat šetříte úložný prostor.
Strategie pro čištění dat
Standardizace vizuálních dat
Datové sady obsahují různé typy znaků, jako jsou texty, číslice a symboly. Je třeba standardizovat formát všech textů, například jednotným použitím velkých písmen. Dále je důležité zajistit správné kódování symbolů, například Unicode nebo ASCII.
Například „Bill“ s velkým písmenem označuje jméno osoby, zatímco „bill“ (směnka) je doklad o transakci. Vhodné formátování je zde klíčové.
Odstranění duplicitních dat
Duplicitní data vedou k chybám v BI systémech a zkreslují datové vzorce. Proto je nutné duplicitní záznamy z databáze odstranit.
Duplikáty často vznikají při manuálním zadávání dat. Automatizací tohoto procesu můžete zamezit vzniku duplicit přímo u zdroje.
Oprava nežádoucích odlehlých hodnot
Odlehlé hodnoty jsou neobvyklé datové body, které nezapadají do celkového datového vzorce, jak je vidět na obrázku výše. Skutečné odlehlé hodnoty jsou cenné, protože mohou pomoci datovým vědcům odhalit chyby v průzkumech. Nicméně, pokud vznikají lidskou chybou, je to problém.
Pro identifikaci odlehlých hodnot je vhodné data vizualizovat v tabulkách nebo grafech. Následně je nutné prozkoumat jejich původ. Pokud jde o lidskou chybu, je třeba tato data odstranit.
Zaměření na strukturální data
Jedná se především o hledání a opravování chyb ve struktuře datových sad.
Například, pokud datová sada obsahuje sloupec s údaji v USD a další sloupce s jinými měnami, a cílovou skupinou jsou uživatelé v USA, je nutné převést všechny ostatní měny na ekvivalentní hodnotu v USD a nahradit původní měny.
Analýza dat
Obrovská databáze z datového skladu může obsahovat tisíce tabulek, z nichž ne všechny jsou pro váš projekt relevantní. Proto je nutné po získání databáze vytvořit skript, který identifikuje pouze potřebné tabulky. Následně je možné odstranit irelevantní tabulky a zmenšit tak velikost datové sady.
Tím se urychlí i proces hledání datových vzorců.
Čištění dat v cloudu
Pokud vaše databáze používá princip „schéma při zápisu“, převeďte ji na „schéma při čtení“. To umožní čištění dat přímo v cloudovém úložišti, a získání dat upravených a připravených pro analýzu.
Překlad cizích jazyků
Při celosvětových průzkumech se mohou v datech vyskytnout cizí jazyky. Je nutné přeložit řádky a sloupce s cizojazyčnými daty do vašeho preferovaného jazyka. K tomu můžete použít nástroje pro počítačem podporovaný překlad (CAT).
Kroky čištění dat
#1. Identifikace klíčových datových polí
Datové sklady mohou obsahovat terabajty dat, každá databáze mnoho sloupců. Prvním krokem je definovat cíl projektu a na základě toho extrahovat potřebná data.
Pokud se například váš projekt zaměřuje na nákupní chování zákazníků v online obchodech v USA, data z offline maloobchodů nebudou relevantní.
#2. Organizace dat
Po identifikaci důležitých datových polí, záhlaví sloupců a tabulek, je nutné je uspořádat.
#3. Odstranění duplicit
Neupravená data z datových skladů budou vždy obsahovat duplikáty. Je třeba je najít a odstranit.
#4. Odstranění prázdných hodnot a mezer
Některá záhlaví sloupců a odpovídající datová pole mohou být prázdná. Je nutné buď tyto sloupce odstranit, nebo doplnit prázdná pole správnými hodnotami.
#5. Jemné formátování
V datových sadách se mohou objevit zbytečné mezery, symboly a znaky. Pomocí vzorců je nutné je upravit, aby celá datová sada měla jednotný vzhled.
#6. Standardizace procesu
Vytvořte standardní operační postupy (SOP), které budou členové vašeho týmu dodržovat při čištění dat. Měly by zahrnovat:
- Frekvenci sběru neupravených dat
- Zodpovědnost za ukládání a správu neupravených dat
- Frekvenci čištění dat
- Zodpovědnost za ukládání a správu čistých dat
Zde je několik oblíbených nástrojů, které vám mohou pomoci s čištěním dat:
WinPure
WinPure je spolehlivý nástroj pro přesné a rychlé čištění dat. Nabízí funkce pro čištění dat na podnikové úrovni s vysokou rychlostí a přesností.
Software je vhodný jak pro individuální uživatele, tak pro velké firmy. Používá funkci Advanced Data Profiling pro analýzu typů, formátů, integrity a hodnot dat za účelem kontroly kvality. Jeho výkonný a inteligentní modul pro porovnávání dat nachází přesné shody s minimem falešných výsledků.
Kromě toho WinPure nabízí vizuální znázornění všech dat, seskupování shod a neshod.
Slouží také jako slučovací nástroj, který spojuje duplicitní záznamy a vytváří hlavní záznam, který zachovává všechny aktuální hodnoty. Pomocí tohoto nástroje můžete definovat pravidla pro výběr hlavních záznamů a okamžitě odstranit veškeré duplikáty.
OpenRefine
OpenRefine je bezplatný nástroj s otevřeným zdrojovým kódem pro transformaci chaotických dat do čistého formátu, který lze použít pro webové služby. K čištění rozsáhlých datových sad využívá facet a umožňuje filtrované zobrazení datových sad.
Díky pokročilé heuristice dokáže nástroj sloučit podobné hodnoty a odstranit tak nekonzistence. Nabízí funkce pro porovnávání datových sad s externími databázemi. Uživatelé se mohou vrátit k předchozí verzi datové sady a znovu použít historii operací na aktualizované verzi.
OpenRefine čistí data přímo ve vašem počítači, takže se nemusíte obávat o jejich bezpečnost.
Trifacta Designer Cloud
Trifacta Designer Cloud usnadňuje čištění dat. Nabízí nový přístup k přípravě dat, který organizacím umožňuje efektivně využít potenciál svých dat.
Uživatelsky přívětivé rozhraní umožňuje i netechnickým uživatelům čistit a upravovat data pro sofistikovanou analýzu. Díky inteligentním návrhům založeným na strojovém učení mohou firmy lépe využívat svá data a investovat do procesu méně času a zdrojů.
Cloudingo
Jste uživatelem Salesforce a máte obavy o kvalitu shromážděných dat? Cloudingo vám pomůže vyčistit data o zákaznících. Aplikace nabízí funkce jako deduplikace, import a migrace.
Umožňuje standardizovat data a ovládat slučování záznamů pomocí přizpůsobitelných filtrů a pravidel. Můžete také odstranit nepotřebná data, aktualizovat chybějící informace a ověřit přesnost poštovních adres v USA.
Cloudingo umožňuje automatickou deduplikaci dat, což zaručuje, že máte vždy přístup k čistým datům. Důležitá je také synchronizace dat se systémem Salesforce. Dokonce můžete porovnávat data v Salesforce s informacemi uloženými v tabulce.
ZoomInfo
ZoomInfo je řešení pro čištění dat, které zvyšuje produktivitu a efektivitu vašeho týmu. Poskytuje data bez duplikací pro CRM a MAT systémy, což vede k vyšší ziskovosti firem.
ZoomInfo zjednodušuje správu kvality dat odstraněním nákladných duplicit. Uživatelé mohou zabezpečit perimetr CRM a MAT. Data lze vyčistit během několika minut díky automatické deduplikaci, párování a normalizaci.
Aplikace umožňuje uživatelům flexibilně kontrolovat kritéria porovnávání a slučování výsledků. Standardizací jakéhokoli typu dat pomáhá vytvořit nákladově efektivní systém ukládání dat.
Závěrem
Kvalita vstupních dat je klíčová pro všechny projekty v oblasti datové vědy. Je základem pro projekty strojového učení (ML), neuronové sítě pro automatizaci založenou na umělé inteligenci (AI) atd. Pokud je zdroj vadný, výsledky projektů budou s velkou pravděpodobností také vadné.
Proto je nutné vytvořit a implementovat osvědčené strategie pro čištění dat. Díky tomu se zlepší celková kvalita vstupních dat.
Pokud máte mnoho jiných priorit, jako jsou projekty, marketing nebo prodej, je vhodné přenechat část procesu čištění dat odborníkům a využít jeden z výše uvedených nástrojů.
Mohlo by vás také zajímat schématické znázornění servisního plánu, který snadno implementuje strategie čištění dat.