Məlumatların Standartlaşdırılması: Müəyyən edin, Test edin və Transformasiya edin

Məlumatların Standartlaşdırılması

Təşkilatlar müəssisə daxilində məlumat mədəniyyətinin qurulmasına doğru irəliləsələr də, bir çoxları hələ də məlumatlarını düzgün əldə etmək üçün mübarizə aparırlar. Fərqli mənbələrdən məlumatların çıxarılması və eyni məlumat olması lazım olan müxtəlif formatlar və təqdimatlar əldə etmək məlumat səyahətinizdə ciddi maneələrə səbəb olur.

Komandalar rutin əməliyyatlarını yerinə yetirərkən və ya verilənlər bazasından fikirlər çıxararkən gecikmələr və səhvlərlə üzləşirlər. Bu cür problemlər müəssisələri məlumatların standartlaşdırma mexanizmini tətbiq etməyə məcbur edir - bu, məlumatların təşkilat daxilində ardıcıl və vahid görünüşdə olmasını təmin edir. 

Gəlin verilənlərin standartlaşdırılması prosesinə daha dərindən nəzər salaq: bu nə deməkdir, onun tələb etdiyi addımlar və müəssisənizdə standart məlumat görünüşünə necə nail ola bilərsiniz.

Məlumatların Standartlaşdırılması Nədir?

Sadə dillə desək, verilənlərin standartlaşdırılması verilənlərin dəyərlərinin yanlış formatdan düzgün formata çevrilməsi prosesidir. Təşkilat üzrə standartlaşdırılmış, vahid və ardıcıl məlumat görünüşünü təmin etmək üçün məlumat dəyərləri aid olduqları məlumat sahələri kontekstində tələb olunan standarta uyğun olmalıdır.

Məlumatların standartlaşdırılması səhvlərinə misal

Məsələn, eyni müştərinin iki fərqli yerdə yaşayan qeydində ad və soyad, e-poçt ünvanı, telefon nömrəsi və yaşayış ünvanında uyğunsuzluq olmamalıdır:

ad E-poçt ünvanı Telefon nömrəsi Doğum tarixi Cins Yaşayış ünvanı
Con Oneel john.neal@gmail.com 5164659494 14 / 2 / 1987 M 11400 W Olimpic BL # 200
Mənbə 1

Ad Soyad E-poçt ünvanı Telefon nömrəsi Doğum tarixi Cins Yaşayış ünvanı
John O'neal john.neal_gmail.com + 1 516-465-9494 2 / 14 / 1987 Kişi 11400 Vt Olimpik 200
Mənbə 2

Yuxarıdakı nümunədə aşağıdakı uyğunsuzluq növlərini görə bilərsiniz:

  1. Struktur: Birinci mənbə Müştəri Adını tək sahə kimi əhatə edir, ikincisi isə onu iki sahə kimi saxlayır – Ad və Soyad.
  2. Pattern: Birinci mənbədə a etibarlı e-poçt nümunəsi e-poçt ünvanı sahəsində tətbiq edilir, ikincisi isə nəzərəçarpacaq dərəcədə əskikdir @ simvolu. 
  3. Məlumat növü: Birinci mənbə yalnız Telefon Nömrəsi sahəsində rəqəmlərə icazə verir, ikincisi isə simvollar və boşluqları ehtiva edən sətir tipli sahəyə malikdir.
  4. Format: Birinci mənbədə doğum tarixi AA/GG/YYYY formatında, ikincisində isə GG/AA/İYYY formatında var. 
  5. Domen dəyəri: Birinci mənbə Gender dəyərini M və ya F olaraq saxlamağa imkan verir, ikinci mənbə isə tam formanı saxlayır – Kişi və ya Qadın.

Bu cür məlumat uyğunsuzluğu sizi ciddi səhvlərə yol verir ki, bu da biznesinizin çox vaxt, xərc və səy itirməsinə səbəb ola bilər. Bu səbəblə başdan-başa bir mexanizm tətbiq edilir məlumatların standartlaşdırılması məlumat gigiyenanızı qorumaq üçün çox vacibdir.

Məlumatları necə standartlaşdırmaq olar?

Məlumatların standartlaşdırılması dörd addımlı sadə bir prosesdir. Lakin məlumatlarınızda mövcud olan uyğunsuzluqların xarakterindən və nəyə nail olmağa çalışdığınızdan asılı olaraq, standartlaşdırma üçün istifadə olunan üsul və üsullar dəyişə bilər. Burada hər hansı bir təşkilatın standartlaşdırma səhvlərini aradan qaldırmaq üçün istifadə edə biləcəyi ümumi bir qaydanı təqdim edirik. 

  1. Standartın nə olduğunu müəyyənləşdirin

Hər hansı bir dövlətə çatmaq üçün əvvəlcə dövlətin əslində nə olduğunu müəyyənləşdirməlisiniz. Hər hansı bir məlumatın standartlaşdırılması prosesinin ilk addımında nəyə nail olmaq lazım olduğunu müəyyən etmək lazımdır. Nəyə ehtiyacınız olduğunu bilməyin ən yaxşı yolu biznes tələblərini başa düşməkdir. Hansı məlumatların tələb olunduğunu və hansı formatda olduğunu görmək üçün iş proseslərinizi skan etməlisiniz. Bu, məlumat tələbləriniz üçün bazanı təyin etməyə kömək edəcək.

Məlumat standart tərifi müəyyən etməyə kömək edir:

  • Biznes prosesiniz üçün vacib olan məlumat aktivləri, 
  • Həmin aktivlərin lazımi məlumat sahələri,
  • Verilənlərin növü, formatı və nümunəsi onların dəyərlərinə uyğun olmalıdır,
  • Bu sahələr üçün məqbul dəyərlər diapazonu və s.

  1. Verilənlər dəstlərini müəyyən edilmiş standarta uyğun sınaqdan keçirin

Standart bir tərif əldə etdikdən sonra növbəti addım məlumat dəstlərinizin onlara qarşı nə qədər yaxşı performans göstərdiyini yoxlamaqdır. Bunu qiymətləndirməyin bir yolu istifadə etməkdir məlumatların profilləşdirilməsi hərtərəfli hesabatlar yaradan və məlumat sahəsinin tələblərinə uyğun olan dəyərlərin faizi kimi məlumatları tapan alətlər, məsələn:

  • Qiymətlər tələb olunan məlumat növü və formatına uyğundurmu?
  • Dəyərlər məqbul diapazondan kənardadırmı?
  • Dəyərlər qısaldılmış formalardan, məsələn, abbreviatura və ləqəblərdən istifadə edirmi?
  • Var ünvanlar standartlaşdırılıb lazım olduğu kimi – məsələn USPS standartlaşdırması ABŞ ünvanları üçün?

  1. Uyğun olmayan dəyərləri çevirin

İndi nəhayət müəyyən edilmiş standarta uyğun gəlməyən dəyərləri çevirməyin vaxtıdır. İstifadə olunan ümumi məlumat transformasiya üsullarına nəzər salaq.

  • Məlumatların təhlili – Lazımi məlumat komponentlərini əldə etmək üçün bəzi məlumat sahələri əvvəlcə təhlil edilməlidir. Məsələn, ilk, orta və soyadları, həmçinin dəyərdə mövcud olan hər hansı prefiks və ya şəkilçiləri ayırmaq üçün ad sahəsinin təhlili.
  • Məlumat növü və formata çevrilmə – Konversiya zamanı uyğun olmayan simvolları silməli ola bilərsiniz, məsələn, yalnız rəqəmlərdən ibarət telefon nömrəsindən simvolları və əlifbaları silmək.
  • Nümunə uyğunluğu və təsdiqi – Nümunənin çevrilməsi nümunə üçün müntəzəm ifadənin konfiqurasiyası ilə həyata keçirilir. Normal ifadəyə uyğun gələn e-poçt ünvanı dəyərləri üçün onlar təhlil edilməli və müəyyən edilmiş nümunəyə çevrilməlidir. e-poçt ünvanı regexdən istifadə etməklə təsdiqlənə bilər:

^[a-zA-Z0-9+_.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+$

  • Qısaltma genişlənməsi – Şirkət adları, ünvanlar və şəxs adları çox vaxt qısaldılmış formaları ehtiva edir ki, bu da verilənlər bazanızı eyni məlumatın müxtəlif təsvirlərini ehtiva edə bilər. Məsələn, NY-ni Nyu-Yorka çevirmək kimi ölkə ştatlarını genişləndirməli ola bilərsiniz.
  • Səs-küyün aradan qaldırılması və orfoqrafik korreksiya – Bəzi sözlər həqiqətən dəyərə heç bir məna əlavə etmir və bunun əvəzinə verilənlər bazasında çox səs-küy yaradır. Bu cür dəyərlər verilənlər bazasında onu bu sözləri ehtiva edən lüğətə qarşı işlətməklə, onları işarələməklə və hansının həmişəlik silinməsinə qərar verməklə müəyyən edilə bilər. Eyni proses orfoqrafik səhvləri və yazı səhvlərini tapmaq üçün həyata keçirilə bilər.

  1. Verilənlər dəstini müəyyən edilmiş standarta qarşı yenidən sınaqdan keçirin

Son mərhələdə, dəyişdirilmiş verilənlər bazası müəyyən edilmiş standarta qarşı yenidən sınaqdan keçirilir ki, məlumatların standartlaşdırılması səhvlərinin faizi müəyyən edilir. Verilənlər dəstinizdə hələ də qalan xətalar üçün siz metodlarınızı sazlaya və ya yenidən konfiqurasiya edə və məlumatları yenidən prosesdən keçirə bilərsiniz. 

Bürün

Bu gün yaradılan məlumatların miqdarı - və bu məlumatları ələ keçirmək üçün istifadə olunan müxtəlif alətlər və texnologiyalar şirkətləri dəhşətli məlumat qarışıqlığı ilə üzləşməyə aparır. Onlar ehtiyac duyduqları hər şeyə sahibdirlər, lakin məlumatların nə üçün məqbul və istifadə edilə bilən forma və formada olmadığına tam əmin deyillər. Məlumatların standartlaşdırılması vasitələrinin qəbulu bu cür uyğunsuzluqları düzəltməyə kömək edə və təşkilatınızda çox ehtiyac duyulan məlumat mədəniyyətini təmin edə bilər.

Siz nə düşünürsünüz?

Bu sayt spam azaldılması üçün Akismet istifadə edir. Yorumunuzun necə işləndiyini öyrənin.