Məlumatların Təmizlənməsi Niyə Kritikdir və Məlumat Təmizliyi Proseslərini və Həllərini Necə Tətbiq Edə Bilərsiniz

Məlumatların təmizlənməsi: məlumatlarınızı necə təmizləmək olar

Zəif məlumat keyfiyyəti bir çox biznes liderləri üçün artan narahatlıqdır, çünki onlar məqsədlərinə çata bilmirlər. Etibarlı məlumat anlayışları hazırlamalı olan məlumat analitikləri komandası vaxtlarının 80%-ni məlumatların təmizlənməsi və hazırlanmasına sərf edir və zamanın yalnız 20%-i faktiki təhlil etmək qalır. Bu, komandanın məhsuldarlığına böyük təsir göstərir, çünki onlar birdən çox verilənlər toplusunun məlumat keyfiyyətini əl ilə təsdiqləməlidirlər.

Baş direktorların 84%-i qərarlarında əsaslandıqları məlumatların keyfiyyətindən narahatdırlar.

Qlobal CEO Outlook, Forbes Insight və KPMG

Bu cür problemlərlə üzləşdikdən sonra təşkilatlar məlumatların təmizlənməsi və standartlaşdırılması üçün avtomatlaşdırılmış, daha sadə və daha dəqiq üsul axtarırlar. Bu bloqda biz məlumatların təmizlənməsi ilə bağlı bəzi əsas fəaliyyətlərə və onları necə həyata keçirə biləcəyinizi nəzərdən keçirəcəyik.

Məlumatların təmizlənməsi nədir?

Məlumatların təmizlənməsi məlumatların istənilən məqsəd üçün istifadəyə yararlı hala gətirilməsi prosesinə aid olan geniş termindir. Bu, bütün fərqli mənbələrdə ardıcıl görünüş əldə etmək üçün verilənlər toplusundan və standartlaşdırılmış dəyərlərdən yanlış və etibarsız məlumatları aradan qaldıran məlumat keyfiyyətinin müəyyən edilməsi prosesidir. Prosesə adətən aşağıdakı fəaliyyətlər daxildir:

  1. Çıxarın və dəyişdirin – Məlumat dəstindəki sahələr çox vaxt heç bir faydası olmayan və daha yaxşı təhlil üçün dəyişdirilməli və ya silinməli olan aparıcı və ya izləmə simvolları və ya durğu işarələrindən ibarətdir (məsələn, boşluqlar, sıfırlar, kəsiklər və s.). 
  2. Təhlil və birləşdirin – Bəzən sahələr ümumiləşdirilmiş məlumat elementlərini ehtiva edir, məsələn, ünvan sahəni ehtiva edir Küçə nömrəsiKüçə Adışəhərdövlət, və s. Belə hallarda, ümumiləşdirilmiş sahələr ayrı-ayrı sütunlara təhlil edilməlidir, bəzi sütunlar isə verilənlərə daha yaxşı baxmaq üçün birləşdirilməlidir – və ya sizin istifadə vəziyyətinizə uyğun bir şey.
  3. Məlumat növlərini çevirin – Bu, transformasiya kimi sahənin məlumat növünün dəyişdirilməsini əhatə edir Telefon nömrəsi əvvəllər olan sahə Sim üçün Nömrə. Bu, sahədəki bütün dəyərlərin dəqiq və etibarlı olmasını təmin edir. 
  4. Nümunələri təsdiqləyin – Bəzi sahələr etibarlı nümunə və ya formata əməl etməlidir. Bunun üçün məlumatların təmizlənməsi prosesi cari nümunələri tanıyır və dəqiqliyi təmin etmək üçün onları çevirir. Məsələn, ABŞ Telefonu Nömrə nümunəyə görə: AAA-BBB-CCCC
  5. Səs-küyü çıxarın – Məlumat sahələrində çox vaxt əlavə dəyər verməyən sözlər olur və buna görə də səs-küy yaradır. Məsələn, bu şirkət adlarını nəzərdən keçirin 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Bütün şirkət adları eynidir, lakin təhlil prosesləriniz onları unikal hesab edə bilər və Inc., LLC və Incorporated kimi sözlərin silinməsi təhlilinizin dəqiqliyini artıra bilər.
  6. Dublikatları aşkar etmək üçün məlumatları uyğunlaşdırın – Məlumat dəstləri adətən eyni obyekt üçün bir neçə qeyddən ibarətdir. Müştəri adlarında cüzi dəyişikliklər komandanızın müştəri verilənlər bazanıza çoxsaylı girişlər etməyə səbəb ola bilər. Təmiz və standartlaşdırılmış verilənlər toplusunda unikal qeydlər olmalıdır – hər bir qurum üçün bir qeyd. 

Strukturlaşdırılmış və Strukturlaşdırılmamış Məlumat

Rəqəmsal məlumatların müasir cəhətlərindən biri rəqəmsal sahəyə və ya mətn dəyərinə uyğun gəlməməsidir. Strukturlaşdırılmış məlumatlar şirkətlərin adətən işlədiyi şeydir – kəmiyyət elektron cədvəllər və ya cədvəllər kimi xüsusi formatlarda saxlanılan data ilə işləmək daha asandır. Bununla belə, müəssisələr getdikcə daha çox strukturlaşdırılmamış məlumatlar ilə işləyirlər... bu belədir keyfiyyətlidir məlumat.

Strukturlaşdırılmamış məlumatlara misal olaraq mətn, audio və video mənbələrindən təbii dil göstərilə bilər. Marketinqdə ümumi olanlardan biri onlayn rəylərdən brend əhval-ruhiyyəni əldə etməkdir. Ulduz seçimi strukturlaşdırılmışdır (məs. 1-dən 5 ulduza qədər olan xal), lakin şərh strukturlaşdırılmamışdır və keyfiyyətli məlumat təbii dil emalı ilə işlənməlidir (NLP) hissin kəmiyyət dəyərini formalaşdırmaq üçün alqoritmlər.

Təmiz məlumatı necə təmin etmək olar?

Təmiz məlumatların təmin edilməsinin ən təsirli vasitəsi platformalarınıza hər bir giriş nöqtəsini yoxlamaq və məlumatların düzgün daxil edilməsini təmin etmək üçün onları proqramlı şəkildə yeniləməkdir. Buna bir neçə yolla nail olmaq olar:

  • Tələb olunan sahələr – forma və ya inteqrasiyanın müəyyən sahələrə keçməsini təmin etmək.
  • Sahə məlumat növlərindən istifadə – seçim üçün məhdud siyahılar, verilənləri formatlaşdırmaq üçün müntəzəm ifadələr təqdim etmək və verilənləri düzgün formatda və saxlanılan tipdə məhdudlaşdırmaq üçün müvafiq məlumat növlərində məlumatların saxlanması.
  • Üçüncü tərəf xidmətlərinin inteqrasiyası – məlumatların düzgün saxlanmasını təmin etmək üçün üçüncü tərəf alətlərinin inteqrasiyası, məsələn, ünvanı təsdiq edən ünvan sahəsi ardıcıl, keyfiyyətli məlumat təmin edə bilər.
  • Qiymətləndirmə – müştərilərinizin telefon nömrəsini və ya e-poçt ünvanını təsdiqləməsi dəqiq məlumatların saxlanmasını təmin edə bilər.

Giriş nöqtəsi sadəcə forma olmamalı, məlumatları bir sistemdən digərinə ötürən hər bir sistem arasında birləşdirici olmalıdır. Şirkətlər təmiz məlumatların saxlanmasını təmin etmək üçün sistemlər arasında məlumatları çıxarmaq, çevirmək və yükləmək (ETL) üçün tez-tez platformalardan istifadə edirlər. Şirkətlər fəaliyyət göstərməyə təşviq edilir məlumatların kəşfi onların nəzarəti daxilində olan məlumatlar üçün bütün giriş nöqtələrini, emal və istifadə nöqtələrini sənədləşdirmək üçün auditlər. Bu, həmçinin təhlükəsizlik standartlarına və məxfilik qaydalarına uyğunluğu təmin etmək üçün vacibdir.

Məlumatlarınızı necə təmizləmək olar?

Təmiz məlumatlara sahib olmaq optimal olsa da, məlumatların idxalı və ələ keçirilməsi üçün köhnə sistemlər və zəif nizam-intizam çox vaxt mövcuddur. Bu, məlumatların təmizlənməsini əksər marketinq qruplarının fəaliyyətlərinin bir hissəsinə çevirir. Biz məlumatların təmizlənməsi proseslərinin daxil olduğu proseslərə baxdıq. Təşkilatınızın məlumatların təmizlənməsini həyata keçirə biləcəyi isteğe bağlı yollar bunlardır:

Seçim 1: Koda əsaslanan yanaşmadan istifadə

Python və R verilənləri manipulyasiya etmək üçün kodlaşdırma həlləri üçün çox istifadə olunan iki proqramlaşdırma dilidir. Verilənləri təmizləmək üçün skriptlərin yazılması faydalı görünə bilər, çünki siz alqoritmləri məlumatlarınızın təbiətinə uyğun tənzimləməyə başlasanız da, zamanla bu skriptləri saxlamaq çətin ola bilər. Üstəlik, bu yanaşmanın ən böyük problemi xüsusi ssenariləri kodlaşdırmaqdansa, müxtəlif verilənlər bazaları ilə yaxşı işləyən ümumiləşdirilmiş həlli kodlaşdırmaqdır. 

Seçim 2: Platforma İnteqrasiya Alətlərindən istifadə

Bir çox platforma proqramlı və ya kodsuz təklif edir bağlayıcı sistemlər arasında məlumatları lazımi formatda köçürmək. Quraşdırılmış avtomatlaşdırma platformaları populyarlıq qazanır ki, platformalar öz şirkətlərinin alət dəstləri arasında daha asan inteqrasiya edə bilsinlər. Bu alətlər tez-tez bir sistemdən digərinə məlumatların idxalı, sorğulanması və ya yazılması zamanı işə salına bilən tetiklenen və ya planlaşdırılan prosesləri özündə birləşdirir. Bəzi platformalar, məsələn Robotik Proseslərin Avtomatlaşdırılması (RP) platformaları, hətta məlumat inteqrasiyası mövcud olmadıqda məlumatları ekranlara daxil edə bilər.

Seçim 3: Süni intellektdən istifadə

Real dünya verilənlər bazası çox müxtəlifdir və sahələrə birbaşa məhdudiyyətlərin tətbiqi qeyri-dəqiq nəticələr verə bilər. Burada süni intellekt (AI) çox faydalı ola bilər. Düzgün, etibarlı və dəqiq məlumatlar üzrə təlim modelləri və sonra gələn qeydlərdə təlim keçmiş modellərdən istifadə anomaliyaları qeyd etməyə, təmizləmə imkanlarını müəyyən etməyə və s. kömək edə bilər.

Məlumatların təmizlənməsi zamanı AI ilə gücləndirilə bilən bəzi proseslər aşağıda qeyd edilmişdir:

  • Sütundakı anomaliyaların aşkarlanması.
  • Yanlış əlaqəli asılılıqların müəyyən edilməsi.
  • Klasterləşdirmə yolu ilə dublikat qeydlərin tapılması.
  • Hesablanmış ehtimal əsasında əsas qeydlərin seçilməsi.

Seçim 4: Self-xidmət məlumat keyfiyyəti alətlərindən istifadə

Bəzi satıcılar alətlər kimi paketlənmiş müxtəlif məlumat keyfiyyəti funksiyalarını təklif edirlər, məsələn məlumatların təmizlənməsi proqramı. Onlar müxtəlif mənbələrdə məlumatların profilləşdirilməsi, təmizlənməsi, standartlaşdırılması, uyğunlaşdırılması və birləşdirilməsi üçün sənayedə aparıcı, eləcə də xüsusi alqoritmlərdən istifadə edirlər. Bu cür alətlər “plug-and-play” funksiyasını yerinə yetirə bilər və digər yanaşmalarla müqayisədə ən az yükləmə vaxtı tələb edir. 

Məlumat nərdivanı

Məlumatların təhlili prosesinin nəticələri daxil edilən məlumatların keyfiyyəti qədər yaxşıdır. Bu səbəbdən, məlumatların keyfiyyəti ilə bağlı çətinlikləri başa düşmək və bu səhvləri düzəltmək üçün uçdan-uca həll yolu tətbiq etmək məlumatlarınızı təmiz, standartlaşdırılmış və istənilən məqsəd üçün istifadə edilə bilən saxlamağa kömək edə bilər. 

Data Ladder sizə uyğun olmayan və etibarsız dəyərləri aradan qaldırmağa, nümunələr yaratmağa və təsdiq etməyə və yüksək məlumat keyfiyyətini, dəqiqliyi və istifadəyə yararlılığı təmin edərək bütün məlumat mənbələrində standartlaşdırılmış görünüş əldə etməyə kömək edən xüsusiyyətlərlə zəngin alətlər dəsti təklif edir.

Data Ladder - Məlumat Təmizləmə Proqramı

Əlavə məlumat üçün Data Ladder-ə baş çəkin