Что такое очистка данных?
Рис. 1. Цикл очистки данных (Изображение предоставлено: начните с данных)
Исправление или удаление неточной, поврежденной, неправильно отформатированной, дублированной или отсутствующей информации из набора данных называется «очисткой данных». При объединении данных из многих источников легко получить дублированную или неправильно помеченную информацию. Неверные данные могут привести к тому, что результаты и алгоритмы будут казаться правильными, несмотря на то, что это не так. Наборы данных различаются по сложности; следовательно, не существует универсального метода, который можно использовать для точного определения этапов процесса очистки данных. Однако очень важно настроить шаблон для процедуры очистки данных, чтобы вы всегда могли быть уверены, что выполняете ее правильно.
Как вы выполняете очистку данных?
Рис. 2. Выполните очистку данных (Изображение предоставлено BizTechnosys)
Процедуры очистки данных будут разными для каждой компании, в зависимости от их конкретных требований и ограничений их данных. Рабочий процесс — это ряд действий с данными, которые могут обнаруживать и устранять несоответствия. Чтобы гарантировать хорошее качество конечного продукта, его необходимо определить после завершения процедуры аудита данных. Коренные причины аномалий и ошибок данных должны быть исследованы до того, как будет реализован соответствующий процесс. Вы можете использовать приведенные ниже шаги для создания структуры своей фирмы, даже если конкретные методы очистки данных будут отличаться от одной компании к другой.
• Найдите наиболее важные точки данных для вашего расследования.
• Получите необходимую информацию, а затем упорядочите ее.
• Удалите все ненужные или избыточные данные, найдя их.
• Найдите пробелы в данных и заполните их, чтобы у вас была полный набор чисел.
• Измените набор данных, чтобы устранить все оставшиеся опечатки или несоответствия в его структуре.
• Распознавайте выбросы и устраняйте их, чтобы они не искажали ваши результаты.
• Если вы хотите приступить к преобразованию и анализу данных, вам сначала нужно проверить свой набор данных.
• После этого вы можете уверенно изменять и анализировать набор.
Процессы очистки данных следует пересматривать и корректировать по мере необходимости. Тем не менее, необходима относительно единая процедура, которую ваша группа управления данными может использовать в качестве отправной точки, поскольку каждый набор данных отличается. Наличие такой большой свободы действий в адаптируемости платформы гарантирует, что ни одна важная процедура очистки данных не будет упущена.
Преимущества и положительные стороны наличия чистых данных
Рис. 3: Преимущества очистки данных (Изображение предоставлено TechTarget)
В конечном счете, наличие чистых данных приведет к повышению общей производительности и позволит вам принимать решения на основе информации максимально возможного качества. Преимущества включают в себя:
• Исправление ошибок в ситуациях, когда имеется много разных источников данных.
• Чем меньше ошибок, тем больше довольны клиенты, а персонал меньше раздражается.
• Возможность составления карты. различные функции и предназначение ваших данных.
• Отслеживание ошибок и улучшение отчетов, чтобы понять, откуда они берутся, упростят исправление неточных или поврежденных данных для приложений в будущем.
• Если вы используете инструменты для очистки данных, ваши бизнес-процессы станут более эффективными, и вы сможете быстрее принимать решения.
• Низкое качество данных приводит к посредственному принятию решений. Неправильные данные могут сделать отличный подход бесполезным. В некоторых случаях полное отсутствие данных предпочтительнее ошибочных данных.
• Очистка данных дает вашему бизнесу несколько немедленных и долгосрочных преимуществ. Это улучшает вашу способность принимать решения, что, в свою очередь, повышает производительность и удовлетворенность клиентов и в конечном итоге дает вашей компании преимущество перед конкурентами. Со временем это поможет вам сэкономить деньги на расходах на управление данными, предотвращая возникновение ошибок и других проблем, которые потребуют проведения дополнительного анализа.
Очистка данных по сравнению с очисткой данных по сравнению с очисткой данных
Рис. 4. Искусство очистки данных
Очистку данных часто называют «очисткой данных» или «очисткой данных». Можно с уверенностью предположить, что любое конкретное использование любого из этих имен будет относиться к одной и той же базовой концепции. Очистка данных относится к подмножеству очистки данных, при которой удаляется недействительная или избыточная информация. Вы также должны знать, что термин «очистка данных» может иметь несколько различное значение в зависимости от контекста, в котором он используется; в этом примере это относится к программной функции, которая проверяет системы хранения и дисководы на наличие поврежденных данных. Важно различать эти три процесса — очистку данных, очистку и очистку — и преобразование данных, которое включает в себя получение уже очищенных данных и преобразование их в новый формат или структуру. Преобразование данных — это другая процедура, следующая за очисткой данных.
Инструменты очистки данных
Рис. 5. Инструменты очистки данных (Изображение предоставлено Astera)
Инструменты для очистки данных являются ключевым компонентом так называемого программного обеспечения для контроля качества данных. Технологии очистки данных повышают целостность, актуальность и ценность данных, удаляя ошибки и несоответствия, уменьшая количество дублирующихся записей и уменьшая количество несоответствий. Это позволяет предприятиям доверять своим данным, что, в свою очередь, позволяет им делать выбор. которые информированы и полезны для бизнеса, а также для создания лучшего опыта для своих потребителей. Инструменты очистки данных, которые также могут называться очисткой данных или очисткой данных, находят и исправляют ошибочную, неверную или нерелевантную информацию в базах данных. Он очищает, исправляет, стандартизирует и устраняет повторяющиеся записи контактов из маркетинговых списков и списков рассылки, баз данных и электронных таблиц. Другие преимущества включают в себя: Этот тип программного обеспечения часто имеет функции, которые очищают и проверяют адреса электронной почты и физические адреса одновременно. Применительно к данным CRM и ERP очистка данных раскрывает весь свой потенциал полезного инструмента. Теперь есть доступные инструменты, которые используют машинное обучение для выявления несоответствий и предоставления предложений. Последствия неаккуратных данных могут быть довольно дорогими. Это может привести к потере дохода; на исправление может уйти некоторое время; и это может повредить вашему бренду. Некоторые из инструментов очистки данных: Dataloader.io, ZoomInfo OperationsOS, Datameer, Clear Analytics, DemandTools и Tableau Prep, OpenRefine, Trifacta Wrangler, Drake, TIBCO Clarity, Winpure, Data Ladder, Data Cleaner, Cloudingo, Reifier, IBM Infosphere Quality. Этап.
OpenRefine: это эффективное приложение, ранее известное как Google Refine, помогает при работе с неорганизованными данными путем их очистки и изменения. Любой, кто нуждается в бесплатном программном обеспечении с открытым исходным кодом или решениях для очистки данных, может воспользоваться этим вариантом. Он может преобразовывать данные между несколькими форматами, позволяя быстро анализировать большие наборы данных, устранять расхождения и ускорять процессы очистки и преобразования.
Дрейк: этапы обработки данных вместе с их входными и выходными данными описываются в простом в использовании, расширяемом текстовом рабочем процессе данных, который затем автоматически разрешает зависимости и вычисляет команду для выполнить и последовательность, в которой он должен выполняться. Созданный специально для управления рабочими процессами данных, он организует выполнение команд в соответствии с данными и отношениями между ними.
Trifacta Wrangle. Создатели Data Wrangler запустили эту новую компанию, чтобы предоставить интерактивный инструмент для очистки и преобразования данных. Экономия времени на форматировании означает больше времени на анализ данных, поэтому этот инструмент так полезен. Это экономит время и повышает точность для аналитиков данных за счет очистки и подготовки неструктурированных, разнородных данных. Его алгоритмы машинного обучения рекомендуют типичные преобразования и агрегации, чтобы помочь в подготовке данных. То же самое относится и к этому.
TIBCO Clarity: эта технология очистки данных предоставляет SaaS или программное обеспечение как услугу в форме облачных вычислений по запросу. Проверка данных, удаление дубликатов и очистка адресов — все это функции, которые позволяют пользователям видеть закономерности и быстрее делать более осознанный выбор. Он может нормализовать данные из многих источников, чтобы предоставить высококачественную информацию, подходящую для точного анализа.
Лестница данных: предоставляет элементы. DataMatch — это экономичное решение для очистки и улучшения качества данных, а DataMatch Enterprise — это версия DataMatch со сложными алгоритмами нечеткого сопоставления, которая может обрабатывать до 100 миллионов записей и обладает одной из самых высоких в мире точности и скорости сопоставления. магазин. Эти интуитивно понятные решения облегчают организациям любого размера и любого сектора процедуры, связанные с очисткой данных.
