چگونه پایگاه های داده پاکسازی بزرگ را ادغام کنیم

Merge Purge چیست و چگونه می توان آن را انجام داد

یک شرکت متوسط ​​استفاده می کند 464 برنامه سفارشی تا فرآیندهای تجاری خود را دیجیتالی کند. اما وقتی نوبت به تولید بینش مفید می رسد، داده های موجود در منابع متفاوت باید با هم ترکیب و ادغام شوند. بسته به تعداد منابع درگیر و ساختار داده های ذخیره شده در این پایگاه های داده، این کار می تواند بسیار پیچیده باشد. به همین دلیل، ضروری است که شرکت ها چالش ها و فرآیند ادغام پایگاه های داده بزرگ را درک کنند.  

در این مقاله، ما در مورد اینکه فرآیند پاکسازی ادغام چیست و چگونه می‌توانید پایگاه‌های داده بزرگ را ادغام کنید، بحث خواهیم کرد. شروع کنیم. 

پاکسازی ادغام چیست؟

پاکسازی ادغام فرآیندی سیستماتیک است که تمام رکوردهای موجود در منابع مختلف را غربال می‌کند و الگوریتم‌های متعددی را پیاده‌سازی می‌کند که داده‌ها را تمیز، استاندارد و حذف می‌کند تا یک نمای واحد و جامع از موجودیت‌های شما، مانند مشتریان، محصولات، کارمندان و غیره ایجاد کند. فرآیند بسیار مفید، به ویژه برای سازمان های داده محور.  

مثال: ادغام سوابق پاکسازی مشتری 

بیایید مجموعه داده مشتریان یک شرکت را در نظر بگیریم. اطلاعات مشتری در مکان‌های مختلف از جمله فرم‌های وب در صفحات فرود، ابزارهای اتوماسیون بازاریابی، کانال‌های پرداخت، ابزارهای ردیابی فعالیت و غیره ضبط می‌شود. اگر می‌خواهید نسبت دادن سرنخ را برای درک مسیر دقیقی که منجر به تبدیل سرنخ می‌شود انجام دهید، به همه این جزئیات در یک مکان نیاز دارید. ادغام و پاکسازی مجموعه داده‌های بزرگ مشتری برای دریافت نمای 360 از پایگاه مشتری شما می‌تواند درهای بزرگی را برای کسب‌وکار شما باز کند، مانند استنتاج درباره رفتار مشتری، استراتژی‌های قیمت‌گذاری رقابتی، تجزیه و تحلیل بازار و موارد دیگر. 

چگونه پایگاه های داده پاکسازی بزرگ را ادغام کنیم؟ 

فرآیند پاکسازی ادغام می‌تواند کمی پیچیده باشد زیرا نمی‌خواهید اطلاعات را از دست بدهید یا در پایان با اطلاعات نادرست در مجموعه داده‌های به دست آمده مواجه شوید. به همین دلیل، ما برخی از فرآیندها را قبل از فرآیند پاکسازی ادغام واقعی انجام می دهیم. بیایید نگاهی به تمام مراحل درگیر در این فرآیند بیندازیم. 

  1. اتصال تمام پایگاه های داده به یک منبع مرکزی – اولین مرحله در این فرآیند، اتصال پایگاه های داده به یک منبع مرکزی است. این کار برای گردآوری داده ها در یک مکان انجام می شود تا فرآیند ادغام با در نظر گرفتن همه منابع و داده های درگیر بهتر برنامه ریزی شود. این ممکن است شما را ملزم کند که داده‌ها را از تعدادی مکان مانند فایل‌های محلی، پایگاه‌های داده، فضای ذخیره‌سازی ابری یا سایر برنامه‌های شخص ثالث بکشید. 

  1. پروفایل کردن داده ها برای کشف جزئیات ساختاری - پروفایل داده ها به معنای اجرای تجزیه و تحلیل جمع آوری و آماری بر روی داده های وارداتی شما برای کشف جزئیات ساختاری آن و شناسایی فرصت های پاکسازی و تغییر بالقوه است. به عنوان مثال، یک پروفایل داده لیستی از تمام ویژگی های موجود در هر پایگاه داده، و همچنین میزان پر شدن، نوع داده، حداکثر طول کاراکتر، الگوی رایج، قالب و سایر جزئیات را به شما نشان می دهد. با این اطلاعات، می توانید تفاوت های موجود در مجموعه داده های متصل و آنچه را که باید قبل از ادغام داده ها در نظر بگیرید و اصلاح کنید، درک کنید. 

  1. حذف ناهمگونی داده ها - ساختاری و واژگانی ناهمگونی داده ها به تفاوت های ساختاری و واژگانی موجود بین دو یا چند مجموعه داده اشاره دارد. یک مثال از ناهمگونی ساختاری زمانی است که یک مجموعه داده شامل سه ستون برای یک نام (نام خانوادگی, متوسطو نام خانوادگی، در حالی که دیگری فقط حاوی یکی (نام و نام خانوادگی). برعکس، ناهمگونی واژگانی مربوط به محتوای موجود در یک ستون است، به عنوان مثال نام و نام خانوادگی ستون در یک پایگاه داده نام را به عنوان ذخیره می کند جین سازمان حفاظت محیط زیست، در حالی که مجموعه داده دیگر آن را به عنوان ذخیره می کند دو، جین

  1. پاکسازی، تجزیه و فیلتر کردن داده ها - هنگامی که گزارش‌های نمایه داده‌ها را در اختیار دارید و از تفاوت‌های موجود بین مجموعه داده‌های خود آگاه هستید، اکنون می‌توانید مواردی را که ممکن است در طول فرآیند پاکسازی ادغام مشکلاتی ایجاد می‌کنند، رفع کنید. این می تواند شامل موارد زیر باشد: 
    • پر کردن مقادیر خالی، 
    • تبدیل انواع داده های مشخصه های خاص، 
    • حذف یا جایگزینی مقادیر نادرست، 
    • تجزیه یک ویژگی برای شناسایی مولفه های فرعی کوچکتر، یا ادغام دو یا چند ویژگی با هم برای تشکیل یک ستون، 
    • فیلتر کردن ویژگی ها بر اساس الزامات مجموعه داده حاصل و غیره. 

  1. تطبیق داده ها برای کشف موجودیت ها و کپی کردن – این احتمالاً بخش اصلی فرآیند پاکسازی ادغام داده‌های شما است: سوابق تطبیق برای یافتن اینکه کدام رکوردها متعلق به یک موجودیت هستند و کدام یک کپی کامل از یک رکورد موجود هستند. سوابق معمولاً شامل ویژگی‌های شناسایی منحصربه‌فرد هستند، مانند SSN برای مشتریان. اما در برخی موارد، این ویژگی ها ممکن است از بین رفته باشند. قبل از اینکه بتوانید به طور موثر داده ها را ادغام کنید تا یک نمای واحد از موجودیت های خود داشته باشید، باید تطبیق داده ها را انجام دهید تا رکوردهای تکراری یا مواردی که به یک موجودیت تعلق دارند را پیدا کنید. در صورت عدم وجود شناسه ها، می توانید الگوریتم تطبیق فازی را انجام دهید که ترکیبی از ویژگی ها را از هر دو رکورد انتخاب می کند و احتمال تعلق آنها به یک موجودیت را محاسبه می کند. 

  1. طراحی قوانین پاکسازی ادغام – هنگامی که رکوردهای منطبق را شناسایی کردید، انتخاب رکورد اصلی و برچسب زدن دیگران به عنوان تکراری ممکن است دشوار باشد. برای این کار، می‌توانید مجموعه‌ای از قوانین پاکسازی ادغام داده‌ها را طراحی کنید که رکوردها را با توجه به معیارهای تعریف‌شده مقایسه می‌کنند و به‌طور مشروط رکورد اصلی را انتخاب می‌کنند، کپی می‌کنند یا در برخی موارد، داده‌ها را در رکوردها بازنویسی می‌کنند. برای مثال، ممکن است بخواهید موارد زیر را خودکار کنید: 
    • رکورد طولانی ترین را حفظ کنید نشانی:,  
    • حذف رکوردهای تکراری که از یک منبع داده خاص می آیند، و 
    • رونویسی کنید شماره تلفن از یک منبع خاص به رکورد اصلی. 

  1. ادغام و پاکسازی داده ها برای به دست آوردن رکورد طلایی - این مرحله نهایی فرآیند است که در آن اجرای فرآیند پاکسازی ادغام اتفاق می افتد. تمام مراحل قبلی برای اطمینان از اجرای موفقیت آمیز فرآیند و تولید نتیجه قابل اعتماد انجام شد. اگر از پیشرفته استفاده می کنید ادغام نرم افزار پاکسازی، می توانید فرآیندهای قبلی و همچنین فرآیند پاکسازی ادغام را در همان ابزار در عرض چند دقیقه انجام دهید. 

و شما آن را دارید - ادغام پایگاه های داده بزرگ برای به دست آوردن یک نمای واحد از موجودیت های خود. این فرآیند ممکن است ساده باشد، اما تعدادی از چالش‌ها در طول اجرای آن، مانند غلبه بر مسائل یکپارچه‌سازی، ناهمگونی، و مقیاس‌پذیری و همچنین مقابله با انتظارات غیرواقع‌بینانه سایر طرف‌های درگیر با آن مواجه می‌شوند. استفاده از یک ابزار نرم‌افزاری که اتوماسیون و تکرارپذیری فرآیندهای خاص را آسان‌تر می‌کند، قطعاً می‌تواند به تیم‌های شما در ادغام سریع، مؤثر و دقیق پایگاه‌های داده بزرگ کمک کند. 

امروز Data Ladder Merge Purge را امتحان کنید

شما چه فکر میکنید؟

این سایت از Akismet برای کاهش هرزنامه استفاده می کند. بدانید که چگونه نظر شما پردازش می شود.