چرا پاکسازی داده ها حیاتی است و چگونه می توانید فرآیندها و راه حل های پاکسازی داده ها را پیاده سازی کنید

پاکسازی داده ها: چگونه داده های خود را پاک کنیم

کیفیت پایین داده ها نگرانی فزاینده ای برای بسیاری از رهبران کسب و کار است زیرا آنها در دستیابی به اهداف مورد نظر خود ناکام هستند. تیمی از تحلیلگران داده - که قرار است بینش داده های قابل اعتمادی را تولید کنند - 80 درصد از زمان خود را صرف تمیز کردن و آماده سازی داده ها می کنند. فقط 20 درصد مواقع برای انجام تحلیل واقعی باقی مانده است. این تأثیر زیادی بر بهره وری تیم دارد زیرا آنها باید به صورت دستی کیفیت داده مجموعه داده های متعدد را تأیید کنند.

84 درصد از مدیران عامل نگران کیفیت داده‌هایی هستند که تصمیمات خود را بر اساس آن قرار می‌دهند.

چشم انداز مدیر عامل جهانی، فوربس اینسایت و KPMG

پس از مواجهه با چنین مسائلی، سازمان ها به دنبال روشی خودکار، ساده تر و دقیق تر برای تمیز کردن و استانداردسازی داده ها هستند. در این وبلاگ، به برخی از فعالیت‌های اساسی مربوط به پاکسازی داده‌ها و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها خواهیم پرداخت.

پاکسازی داده چیست؟

پاکسازی داده ها یک اصطلاح گسترده است که به فرآیند قابل استفاده کردن داده ها برای هر هدف مورد نظر اشاره دارد. این یک فرآیند تثبیت کیفیت داده است که اطلاعات نادرست و نامعتبر را از مجموعه داده‌ها و مقادیر استاندارد شده حذف می‌کند تا به یک دیدگاه ثابت در همه منابع متفاوت دست یابد. این فرآیند معمولاً شامل فعالیت های زیر است:

  1. حذف و جایگزین کنید - فیلدهای یک مجموعه داده اغلب حاوی نویسه‌های اصلی یا ردیابی یا نشانه‌هایی هستند که هیچ کاربردی ندارند و برای تجزیه و تحلیل بهتر باید جایگزین یا حذف شوند (مانند فاصله، صفر، اسلید و غیره). 
  2. تجزیه و ادغام - گاهی اوقات فیلدها حاوی عناصر داده انبوه هستند، به عنوان مثال، نشانی: فیلد شامل شماره خیاباننام خیابانشهر:دولتو غیره. در چنین مواردی، فیلدهای انبوه باید در ستون های جداگانه تجزیه شوند، در حالی که برخی از ستون ها باید با هم ادغام شوند تا دید بهتری از داده ها داشته باشند - یا چیزی که برای مورد استفاده شما کار می کند.
  3. تبدیل انواع داده ها – این شامل تغییر نوع داده یک فیلد است، مانند تبدیل شماره تلفن زمینه ای که قبلا بود رشته به شماره. این تضمین می کند که تمام مقادیر موجود در فیلد دقیق و معتبر هستند. 
  4. اعتبارسنجی الگوها - برخی از فیلدها قرار است از یک الگو یا قالب معتبر پیروی کنند. برای این کار، فرآیند پاکسازی داده‌ها، الگوهای فعلی را شناسایی کرده و آنها را برای اطمینان از دقت تغییر می‌دهد. به عنوان مثال تلفن ایالات متحده شماره به دنبال الگوی: AAA-BBB-CCCC
  5. حذف سر و صدا - فیلدهای داده اغلب حاوی کلماتی هستند که ارزش زیادی اضافه نمی کنند و از این رو نویز ایجاد می کنند. به عنوان مثال، این نام‌های شرکت «XYZ Inc.»، «XYZ Incorporated»، «XYZ LLC» را در نظر بگیرید. نام همه شرکت ها یکسان است، اما فرآیندهای تجزیه و تحلیل شما می تواند آنها را منحصر به فرد در نظر بگیرد، و حذف کلماتی مانند Inc.، LLC، و Incorporated می تواند دقت تجزیه و تحلیل شما را بهبود بخشد.
  6. داده ها را برای شناسایی موارد تکراری مطابقت دهید - مجموعه داده ها معمولاً حاوی چندین رکورد برای یک موجودیت هستند. تغییرات جزئی در نام مشتریان می تواند تیم شما را به ایجاد چندین ورودی در پایگاه داده مشتریان شما سوق دهد. یک مجموعه داده تمیز و استاندارد باید حاوی رکوردهای منحصر به فرد باشد - یک رکورد در هر موجودیت. 

داده های ساختاریافته در مقابل داده های بدون ساختار

یکی از جنبه‌های مدرن داده‌های دیجیتال این است که با فیلد عددی یا مقدار متنی سازگار نیستند. داده های ساختاریافته همان چیزی است که شرکت ها معمولاً با آن کار می کنند - کمی داده‌ها در قالب‌های خاص مانند صفحات گسترده یا جداول ذخیره می‌شوند تا راحت‌تر کار کنند. با این حال، کسب و کارها با داده های بدون ساختار بیشتر و بیشتر کار می کنند ... این است کیفی داده است.

نمونه ای از داده های بدون ساختار، زبان طبیعی از منابع متنی، صوتی و تصویری است. یکی از موارد رایج در بازاریابی، به دست آوردن احساسات برند از بررسی های آنلاین است. گزینه ستاره ساختار یافته است (به عنوان مثال امتیاز 1 تا 5 ستاره)، اما نظر ساختاری ندارد و داده های کیفی باید از طریق پردازش زبان طبیعی پردازش شوند.NLP) الگوریتم هایی برای تشکیل مقدار کمی احساسات.

چگونه از پاک بودن داده ها اطمینان حاصل کنیم؟

مؤثرترین ابزار برای اطمینان از پاک بودن داده ها، ممیزی هر نقطه ورودی به پلتفرم های خود و به روز رسانی برنامه ای آنها برای اطمینان از وارد شدن صحیح داده ها است. این را می توان به چند روش انجام داد:

  • فیلدهای مورد نیاز - اطمینان از اینکه یک فرم یا یکپارچگی باید فیلدهای خاصی را پاس کند.
  • استفاده از انواع داده های میدانی - ارائه لیست های محدود برای انتخاب، عبارات منظم برای قالب بندی داده ها، و ذخیره داده ها در انواع داده های مناسب برای محدود کردن داده ها به قالب و نوع ذخیره شده مناسب.
  • ادغام خدمات شخص ثالث - یکپارچه سازی ابزارهای شخص ثالث برای اطمینان از ذخیره صحیح داده ها، مانند فیلد آدرسی که آدرس را تأیید می کند، می تواند داده های سازگار و با کیفیت را ارائه دهد.
  • اعتبار - اعتبارسنجی شماره تلفن یا آدرس ایمیل مشتریان شما می تواند اطمینان حاصل کند که داده های دقیق ذخیره می شود.

یک نقطه ورودی نباید فقط یک فرم باشد، بلکه باید رابط بین هر سیستمی باشد که داده ها را از یک سیستم به سیستم دیگر منتقل می کند. شرکت ها اغلب از پلتفرم هایی برای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده ها (ETL) بین سیستم ها استفاده می کنند تا اطمینان حاصل کنند که داده های تمیز ذخیره می شوند. شرکت ها تشویق می شوند که کار کنند کشف داده ها ممیزی برای مستندسازی تمام نقاط ورودی، پردازش و استفاده برای داده های تحت کنترل آنها. این برای اطمینان از رعایت استانداردهای امنیتی و مقررات حفظ حریم خصوصی نیز بسیار مهم است.

چگونه داده های خود را پاک کنیم؟

در حالی که داشتن داده های تمیز بهینه است، سیستم های قدیمی و نظم و انضباط ضعیف برای وارد کردن و جمع آوری داده ها اغلب وجود دارد. این باعث می شود پاکسازی داده ها بخشی از فعالیت های اکثر تیم های بازاریابی باشد. ما فرآیندهایی را بررسی کردیم که فرآیندهای پاکسازی داده ها شامل می شوند. در اینجا روش های اختیاری سازمان شما برای اجرای پاکسازی داده ها آمده است:

گزینه 1: استفاده از رویکرد مبتنی بر کد

پــایتــون و R دو زبان برنامه نویسی رایج برای کدنویسی راه حل های دستکاری داده ها هستند. نوشتن اسکریپت‌ها برای پاک کردن داده‌ها می‌تواند مفید به نظر برسد، زیرا می‌توانید الگوریتم‌ها را بر اساس ماهیت داده‌های خود تنظیم کنید، با این حال، حفظ این اسکریپت‌ها در طول زمان می‌تواند دشوار باشد. علاوه بر این، بزرگ‌ترین چالش با این رویکرد، کدنویسی یک راه‌حل تعمیم‌یافته است که به‌جای سناریوهای خاص کدگذاری سخت، با مجموعه‌های داده مختلف به خوبی کار می‌کند. 

گزینه 2: استفاده از ابزارهای یکپارچه سازی پلتفرم

بسیاری از پلتفرم ها برنامه ای یا بدون کد را ارائه می دهند اتصال دهنده ها برای انتقال داده ها بین سیستم ها با فرمت مناسب. پلتفرم‌های اتوماسیون داخلی در حال محبوبیت هستند تا پلتفرم‌ها بتوانند راحت‌تر بین مجموعه ابزارهای شرکت خود ادغام شوند. این ابزارها اغلب شامل فرآیندهای راه‌اندازی یا زمان‌بندی شده‌ای هستند که می‌توانند در وارد کردن، پرس و جو یا نوشتن داده‌ها از یک سیستم به سیستم دیگر اجرا شوند. برخی از سیستم عامل ها، مانند اتوماسیون فرایند روباتیک (آفریقای جنوبی) پلتفرم‌ها، حتی می‌توانند داده‌ها را در زمانی که ادغام داده‌ها در دسترس نیستند، وارد صفحه‌نمایش کنند.

گزینه 3: استفاده از هوش مصنوعی

مجموعه داده‌های دنیای واقعی بسیار متنوع هستند و اجرای محدودیت‌های مستقیم در فیلدها می‌تواند نتایج نادرستی به همراه داشته باشد. اینجاست که هوش مصنوعی (AI) می تواند بسیار مفید باشد. مدل‌های آموزشی بر روی داده‌های صحیح، معتبر و دقیق و سپس استفاده از مدل‌های آموزش‌دیده در سوابق دریافتی می‌تواند به شناسایی ناهنجاری‌ها، شناسایی فرصت‌های پاکسازی و غیره کمک کند.

برخی از فرآیندهایی که می‌توان با هوش مصنوعی در طی پاکسازی داده‌ها افزایش داد، در زیر ذکر شده است:

  • تشخیص ناهنجاری ها در یک ستون
  • شناسایی وابستگی های رابطه ای نادرست
  • یافتن رکوردهای تکراری از طریق خوشه بندی.
  • انتخاب رکوردهای اصلی بر اساس احتمال محاسبه شده.

گزینه 4: استفاده از ابزارهای کیفیت داده های سلف سرویس

برخی از فروشندگان عملکردهای مختلف کیفیت داده را به عنوان ابزار بسته بندی می کنند، مانند نرم افزار پاک سازی داده ها. آنها از الگوریتم‌های پیشرو در صنعت و همچنین الگوریتم‌های اختصاصی برای پروفایل، پاکسازی، استانداردسازی، تطبیق و ادغام داده‌ها در منابع مختلف استفاده می‌کنند. چنین ابزارهایی می توانند به عنوان plug-and-play عمل کنند و در مقایسه با سایر روش ها به کمترین زمان ورود نیاز دارند. 

نردبان داده

نتایج یک فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها به خوبی کیفیت داده های ورودی است. به همین دلیل، درک چالش‌های کیفیت داده‌ها و پیاده‌سازی یک راه‌حل سرتاسری برای اصلاح این خطاها می‌تواند به تمیز نگه داشتن داده‌های شما، استاندارد و قابل استفاده برای هر هدفی کمک کند. 

Data Ladder یک جعبه ابزار غنی از ویژگی ها را ارائه می دهد که به شما کمک می کند مقادیر متناقض و نامعتبر را حذف کنید، الگوها را ایجاد و اعتبار سنجی کنید، و به یک نمای استاندارد در همه منابع داده دست یابید و از کیفیت، دقت و قابلیت استفاده بالا اطمینان حاصل کنید.

Data Ladder - نرم افزار پاکسازی داده ها

برای اطلاعات بیشتر به Data Ladder مراجعه کنید