Získejte lepší výsledky se správnými strategiemi čištění dat [+5 Tools]

Zajímá vás, jak získat spolehlivá a konzistentní data pro analýzu dat? Implementujte tyto strategie čištění dat hned!

Vaše obchodní rozhodnutí závisí na statistikách analýzy dat. Podobně se poznatky odvozené ze vstupních datových sad spoléhají na kvalitu zdrojových dat. Nízká kvalita, nepřesné, nesmyslné a nekonzistentní zdroje dat jsou náročnými výzvami pro odvětví datové vědy a analýzy dat.

Odborníci proto přišli s řešením. Toto řešení je čištění dat. Ušetří vám to rozhodování na základě dat, která podniku poškodí místo toho, aby ho zlepšila.

Čtěte dále a zjistěte nejlepší strategie čištění dat, které používají úspěšní datoví vědci a analytici. Prozkoumejte také nástroje, které mohou nabídnout čistá data pro projekty okamžité vědy o datech.

Co je čištění dat?

Kvalita dat má pět dimenzí. Identifikace a oprava chyb ve vstupních datech dodržováním zásad kvality dat je známá jako čištění dat.

Parametry kvality tohoto pětirozměrného standardu jsou:

#1. Úplnost

Tento parametr kontroly kvality zajišťuje, že vstupní data mají všechny požadované parametry, záhlaví, řádky, sloupce, tabulky atd. pro projekt datové vědy.

#2. Přesnost

Indikátor kvality dat, který říká, že data se blíží skutečné hodnotě vstupních dat. Data mohou mít skutečnou hodnotu, pokud dodržujete všechny statistické standardy pro průzkumy nebo šrotovné pro sběr dat.

#3. Doba platnosti

Tento parametr data vědí, že data splňují obchodní pravidla, která jste nastavili.

#4. Jednotnost

Jednotnost potvrzuje, zda data obsahují jednotný obsah nebo ne. Například údaje z průzkumu spotřeby energie v USA by měly obsahovat všechny jednotky jako imperiální systém měření. Pokud používáte metrický systém pro určitý obsah ve stejném průzkumu, pak data nejsou jednotná.

#5. Konzistence

Konzistence zajišťuje, že hodnoty dat jsou konzistentní mezi tabulkami, datovými modely a datovými sadami. Tento parametr také musíte pečlivě sledovat při přesunu dat mezi systémy.

Stručně řečeno, aplikujte výše uvedené procesy kontroly kvality na nezpracované datové sady a vyčistěte data před jejich dodáním do nástroje business intelligence.

Význam čištění dat

Stejně tak nemůžete provozovat své digitální podnikání na špatném plánu šířky pásma internetu; nemůžete dělat skvělá rozhodnutí, když je kvalita dat nepřijatelná. Pokud se pokusíte použít odpadky a chybná data k obchodním rozhodnutím, zaznamenáte ztrátu příjmů nebo nízkou návratnost investic (ROI).

Podle zprávy Gartneru o nízké kvalitě dat a jejích důsledcích, think tank zjistil, že průměrná ztráta, které firma čelí, je 12,9 milionu dolarů. To je jen pro rozhodování na základě chybných, zfalšovaných a nesmyslných údajů.

  Co je to postprodukce nebo post-zpracování ve fotografii a videu?

Stejná zpráva naznačuje, že používání špatných dat v USA stojí zemi ohromující roční ztrátu 3 bilionů dolarů.

Konečný náhled bude jistě nesmysl, pokud systém BI naplníte odpadními daty.

Proto musíte nezpracovaná data vyčistit, abyste se vyhnuli peněžním ztrátám a mohli z projektů analýzy dat přijímat efektivní obchodní rozhodnutí.

Výhody čištění dat

#1. Vyhněte se měnovým ztrátám

Vyčištěním vstupních dat můžete zachránit svou společnost před peněžními ztrátami, které by mohly být trestem za nedodržení předpisů nebo ztrátu zákazníků.

#2. Dělejte skvělá rozhodnutí

Vysoce kvalitní a použitelná data poskytují skvělé informace. Tyto poznatky vám pomohou činit vynikající obchodní rozhodnutí o marketingu produktů, prodeji, řízení zásob, cenách atd.

#3. Získejte náskok před konkurentem

Pokud se rozhodnete pro čištění dat dříve než vaši konkurenti, budete si užívat výhod plynoucích z toho, že se ve svém oboru stanete rychlým pokrokem.

#4. Zefektivněte projekt

Efektivní proces čištění dat zvyšuje úroveň spolehlivosti členů týmu. Protože vědí, že data jsou spolehlivá, mohou se více zaměřit na analýzu dat.

#5. Ušetřete zdroje

Čištění a ořezávání dat snižuje velikost celkové databáze. Vyčistíte tedy úložný prostor databáze odstraněním nesmyslných dat.

Strategie čištění dat

Standardizujte vizuální data

Datová sada bude obsahovat mnoho typů znaků, jako jsou texty, číslice, symboly atd. Na všechny texty musíte použít jednotný formát psaní velkých písmen. Ujistěte se, že symboly jsou ve správném kódování, jako je Unicode, ASCII atd.

Například výraz Bill s velkým písmenem znamená jméno osoby. Směnka nebo směnka naopak znamená příjem transakce; proto je zásadní vhodné formátování velkých písmen.

Odebrat replikovaná data

Duplicitní data mate systém BI. V důsledku toho bude vzor zkreslený. Proto musíte ze vstupní databáze vyřadit duplicitní položky.

Duplikáty obvykle pocházejí z procesů zadávání lidských dat. Pokud dokážete automatizovat proces zadávání nezpracovaných dat, můžete odstranit replikace dat z kořenového adresáře.

Opravte nežádoucí odlehlé hodnoty

Odlehlé hodnoty jsou neobvyklé datové body, které nezapadají do datového vzoru, jak ukazuje výše uvedený graf. Skutečné odlehlé hodnoty jsou v pořádku, protože pomáhají datovým vědcům objevit chyby průzkumu. Pokud však odchylky pocházejí z lidských chyb, pak je to problém.

Chcete-li hledat odlehlé hodnoty, musíte datové sady umístit do tabulek nebo grafů. Pokud nějaké najdete, prozkoumejte zdroj. Pokud je zdrojem lidská chyba, odstraňte odlehlá data.

Zaměřte se na strukturální data

Většinou jde o hledání a opravu chyb v datových sadách.

Například datová sada obsahuje jeden sloupec USD a mnoho sloupců jiných měn. Pokud jsou vaše data pro publikum v USA, převeďte ostatní měny na ekvivalentní USD. Poté nahraďte všechny ostatní měny v USD.

Naskenujte svá data

Obrovská databáze stažená z datového skladu může obsahovat tisíce tabulek. Pro svůj projekt datové vědy možná nebudete potřebovat všechny tabulky.

Proto po získání databáze musíte napsat skript, který přesně určí datové tabulky, které potřebujete. Jakmile to víte, můžete odstranit irelevantní tabulky a minimalizovat velikost datové sady.

To nakonec povede k rychlejšímu zjišťování vzorů dat.

Vyčistěte data v cloudu

Pokud vaše databáze používá přístup schématu při zápisu, musíte ji převést na schéma při čtení. To umožní čištění dat přímo na cloudovém úložišti a extrakci naformátovaných, uspořádaných a připravených dat k analýze.

  Jak zrušit odesílání zpráv na iPhone, iPad a Mac

Překládat cizí jazyky

Pokud provádíte průzkum po celém světě, můžete v hrubých datech očekávat cizí jazyky. Řádky a sloupce obsahující cizí jazyky musíte přeložit do angličtiny nebo jiného jazyka, který preferujete. K tomuto účelu můžete použít nástroje CAT (computer-assisted translation).

Čištění dat krok za krokem

#1. Vyhledejte kritická datová pole

Datový sklad obsahuje terabajty databází. Každá databáze může obsahovat několik až tisíce sloupců dat. Nyní se musíte podívat na cíl projektu a podle toho extrahovat data z takových databází.

Pokud váš projekt studuje nákupní trendy eCommerce obyvatel USA, shromažďování údajů o offline maloobchodních prodejnách ve stejném sešitu nebude k ničemu.

#2. Uspořádat data

Jakmile v databázi najdete důležitá datová pole, záhlaví sloupců, tabulky atd., srovnejte je organizovaným způsobem.

#3. Vymazat duplikáty

Nezpracovaná data shromážděná z datových skladů budou vždy obsahovat duplicitní položky. Musíte najít a odstranit tyto repliky.

#4. Odstraňte prázdné hodnoty a prostory

Některá záhlaví sloupců a jejich odpovídající datová pole nemusí obsahovat žádné hodnoty. Musíte odstranit tato záhlaví/pole sloupců nebo nahradit prázdné hodnoty správnými alfanumerickými.

#5. Proveďte jemné formátování

Datové sady mohou obsahovat zbytečné mezery, symboly, znaky atd. Musíte je naformátovat pomocí vzorců, aby celková datová sada vypadala jednotně ve velikosti a rozsahu buněk.

#6. Standardizujte proces

Musíte vytvořit SOP, kterou mohou členové týmu vědy o datech sledovat a plnit své povinnosti během procesu čištění dat. Musí obsahovat následující položky:

  • Frekvence sběru nezpracovaných dat
  • Vedoucí ukládání a údržby nezpracovaných dat
  • Frekvence čištění
  • Vedoucí čistého úložiště dat a údržby

Zde je několik oblíbených nástrojů pro čištění dat, které vám mohou pomoci ve vašich projektech datové vědy:

WinPure

Pokud hledáte aplikaci, která vám umožní přesně a rychle čistit a drhnout data, WinPure je spolehlivé řešení. Tento špičkový nástroj nabízí zařízení pro čištění dat na podnikové úrovni s bezkonkurenční rychlostí a přesností.

Protože je navržen tak, aby sloužil jednotlivým uživatelům a podnikům, může jej bez problémů používat kdokoli. Software používá funkci Advanced Data Profiling k analýze typů, formátů, integrity a hodnoty dat pro kontrolu kvality. Jeho výkonný a inteligentní modul pro porovnávání dat vybírá dokonalé shody s minimem falešných shod.

Kromě výše uvedených funkcí nabízí WinPure také úžasné vizuální prvky pro všechna data, skupinové zápasy a neshody.

Funguje také jako slučovací nástroj, který spojuje duplicitní záznamy a vytváří hlavní záznam, který může zachovat všechny aktuální hodnoty. Navíc můžete tento nástroj použít k definování pravidel pro výběr kmenových záznamů a okamžité odstranění všech záznamů.

OpenRefine

OpenRefine je bezplatný a open-source nástroj, který vám pomůže transformovat vaše chaotická data do čistého formátu, který lze použít pro webové služby. Využívá fasety k čištění velkých datových sad a pracuje s filtrovanými pohledy na datové sady.

Pomocí výkonné heuristiky dokáže nástroj sloučit podobné hodnoty, aby se zbavil všech nekonzistencí. Nabízí služby sesouhlasení, takže uživatelé mohou spárovat své datové sady s externími databázemi. Použití tohoto nástroje navíc znamená, že se v případě potřeby můžete vrátit ke starší verzi datové sady.

Uživatelé si také mohou přehrát historii operací na aktualizované verzi. Pokud se obáváte o bezpečnost dat, OpenRefine je pro vás tou správnou volbou. Vyčistí vaše data na vašem počítači, takže pro tento účel nedochází k migraci dat do cloudu.

  Notebook se nepřipojí k hotspotu iPhone (nefunguje)

Návrhářský cloud Trifacta

Zatímco čištění dat může být složité, Trifacta Designer Cloud vám to usnadní. Využívá nový přístup k přípravě dat pro scrubbing dat, aby organizace z toho mohly vytěžit maximum.

Jeho uživatelsky přívětivé rozhraní umožňuje netechnickým uživatelům čistit a drhnout data pro sofistikovanou analýzu. Nyní mohou podniky dělat se svými daty více díky využití inteligentních návrhů Trifacta Designer Cloud založených na ML.

A co víc, budou muset do tohoto procesu investovat méně času a zároveň se vypořádat s menším počtem chyb. Vyžaduje to použití omezených zdrojů, abyste z analýzy získali více.

Cloudingo

Obáváte se jako uživatel Salesforce o kvalitu shromážděných dat? Použijte Cloudingo k vyčištění zákaznických dat a mějte pouze potřebná data. Tato aplikace usnadňuje správu zákaznických dat pomocí funkcí, jako je deduplikace, import a migrace.

Zde můžete ovládat slučování záznamů pomocí přizpůsobitelných filtrů a pravidel a standardizovat data. Odstraňte nepotřebná a neaktivní data, aktualizujte chybějící datové body a zajistěte přesnost poštovních adres v USA.

Firmy také mohou naplánovat Cloudingo, aby automaticky deduplikovalo data, abyste měli vždy přístup k čistým datům. Udržování dat synchronizovaných se Salesforce je další zásadní funkcí tohoto nástroje. S ním můžete dokonce porovnávat data Salesforce s informacemi uloženými v tabulce.

ZoomInfo

ZoomInfo je poskytovatel řešení pro čištění dat, který přispívá k produktivitě a efektivitě vašeho týmu. Podniky mohou zažít vyšší ziskovost, protože tento software poskytuje data bez duplikace do podnikových CRM a MAT.

Nekomplikuje řízení kvality dat tím, že odstraní všechna nákladná duplicitní data. Uživatelé mohou také zabezpečit svůj CRM a MAT perimetr pomocí ZoomInfo. Dokáže vyčistit data během několika minut pomocí automatické deduplikace, párování a normalizace.

Uživatelé této aplikace mohou využívat flexibilitu a kontrolu nad srovnávacími kritérii a sloučenými výsledky. Pomáhá vám vytvořit nákladově efektivní systém ukládání dat standardizací jakéhokoli typu dat.

Závěrečná slova

Měli byste se starat o kvalitu vstupních dat ve svých projektech datové vědy. Je to základní zdroj pro velké projekty, jako je strojové učení (ML), neuronové sítě pro automatizaci založenou na AI atd. Pokud je zdroj vadný, přemýšlejte o tom, co by bylo výsledkem takových projektů.

Vaše organizace proto potřebuje přijmout osvědčenou strategii čištění dat a implementovat ji jako standardní operační postup (SOP). V důsledku toho se také zlepší kvalita vstupních dat.

Pokud jste dostatečně vytíženi projekty, marketingem a prodejem, je lepší přenechat část čištění dat odborníkům. Expertem může být kterýkoli z výše uvedených nástrojů pro čištění dat.

Také by vás mohl zajímat diagram servisního plánu, který bez námahy implementuje strategie čištění dat.

x