Цікаво, як отримати надійні та послідовні дані для аналізу даних? Застосуйте ці стратегії очищення даних зараз!
Ваше бізнес-рішення залежить від аналізу даних. Подібним чином уявлення, отримані з вхідних наборів даних, залежать від якості вихідних даних. Низька якість, неточні, сміттєві та суперечливі джерела даних є складними викликами для індустрії науки та аналітики даних.
Тому експерти знайшли обхідні шляхи. Це обхідний шлях — очищення даних. Це позбавляє вас від прийняття керованих даними рішень, які завдадуть шкоди бізнесу, а не покращать його.
Читайте далі, щоб дізнатися про найкращі стратегії очищення даних, які використовують успішні науковці та аналітики даних. Крім того, досліджуйте інструменти, які можуть запропонувати чисті дані для миттєвих наукових проектів даних.
Що таке очищення даних?
Якість даних має п’ять вимірів. Виявлення та виправлення помилок у введених даних шляхом дотримання правил якості даних називається очищенням даних.
Параметри якості цього п’ятивимірного стандарту:
#1. Повнота
Цей параметр контролю якості гарантує, що вхідні дані містять усі необхідні параметри, заголовки, рядки, стовпці, таблиці тощо для наукового проекту даних.
#2. Точність
Індикатор якості даних, який повідомляє, що дані близькі до справжнього значення вхідних даних. Дані можуть мати справжню цінність, якщо ви дотримуєтеся всіх статистичних стандартів для опитувань або збирання даних.
#3. Термін дії
Цей параметр аналізує дані про те, що дані відповідають бізнес-правилам, які ви налаштували.
#4. Однорідність
Уніфікованість підтверджує, чи містять дані однорідний вміст чи ні. Наприклад, дані обстеження енергоспоживання в США повинні містити всі одиниці, як імперська система вимірювання. Якщо ви використовуєте метричну систему для певного вмісту в одному опитуванні, то дані не є однорідними.
#5. Послідовність
Узгодженість забезпечує узгодженість значень даних між таблицями, моделями даних і наборами даних. Вам також потрібно уважно стежити за цим параметром під час переміщення даних між системами.
Коротше кажучи, застосуйте наведені вище процеси контролю якості до необроблених наборів даних і очистіть дані перед подачею їх до інструменту бізнес-аналітики.
Важливість очищення даних
Просто так, ви не можете вести свій цифровий бізнес на поганому плані пропускної здатності Інтернету; Ви не можете приймати важливі рішення, коли якість даних є неприйнятною. Якщо ви спробуєте використовувати сміття та помилкові дані для прийняття бізнес-рішень, ви побачите втрату доходу або низьку віддачу від інвестицій (ROI).
Відповідно до звіту Gartner про низьку якість даних та її наслідки, аналітичний центр виявив, що середні втрати, яких зазнає бізнес, становлять 12,9 мільйона доларів. Це лише для прийняття рішень на основі помилкових, фальсифікованих і сміттєвих даних.
У тому ж звіті стверджується, що використання недостовірних даних у США коштує країні приголомшливих щорічних втрат у 3 трильйони доларів.
Остаточне розуміння, безсумнівно, буде сміттям, якщо ви подасте в систему BI сміттєві дані.
Тому ви повинні очистити необроблені дані, щоб уникнути грошових втрат і приймати ефективні бізнес-рішення на основі проектів аналітики даних.
Переваги очищення даних
#1. Уникайте грошових втрат
Очистивши вхідні дані, ви можете вберегти свою компанію від грошових втрат, які можуть стати штрафом за недотримання вимог або втрату клієнтів.
#2. Приймайте чудові рішення
Високоякісні та корисні дані дають чудову інформацію. Така інформація допоможе вам прийняти важливі бізнес-рішення щодо маркетингу продукту, продажів, управління запасами, ціноутворення тощо.
#3. Отримайте перевагу над конкурентом
Якщо ви виберете очищення даних раніше, ніж ваші конкуренти, ви зможете насолоджуватися перевагами того, що станете швидкими темпами у своїй галузі.
#4. Зробіть проект ефективним
Спрощений процес очищення даних підвищує рівень впевненості членів команди. Оскільки вони знають, що дані надійні, вони можуть більше зосередитися на аналізі даних.
#5. Збережіть ресурси
Очищення та скорочення даних зменшує розмір загальної бази даних. Таким чином, ви очищаєте простір для зберігання бази даних, видаляючи сміттєві дані.
Стратегії очищення даних
Стандартизуйте візуальні дані
Набір даних міститиме численні типи символів, наприклад тексти, цифри, символи тощо. Вам потрібно застосувати єдиний формат використання великих літер до всіх текстів. Переконайтеся, що символи мають правильне кодування, наприклад Unicode, ASCII тощо.
Наприклад, термін Білл з великої літери означає ім’я людини. Навпаки, вексель або вексель означає квитанцію про операцію; отже, правильне форматування великих літер є вирішальним.
Видалити репліковані дані
Дубльовані дані заплутують систему BI. Як наслідок, візерунок буде перекошений. Отже, вам потрібно відсіяти повторювані записи з вхідної бази даних.
Дублікати зазвичай надходять від процесів введення даних людиною. Якщо ви можете автоматизувати процес введення необроблених даних, ви можете викорінити реплікацію даних із кореня.
Виправте небажані відхилення
Викиди – це незвичайні точки даних, які не входять у шаблон даних, як показано на графіку вище. Справжні викиди допустимі, оскільки вони допомагають дослідникам даних виявляти недоліки опитування. Однак, якщо викиди виникають через людські помилки, то це проблема.
Ви повинні розмістити набори даних у діаграмах або графіках, щоб знайти викиди. Якщо знайдете, дослідіть джерело. Якщо джерелом є людська помилка, видаліть викидні дані.
Зосередьтеся на структурних даних
Здебільшого це пошук і виправлення помилок у наборах даних.
Наприклад, набір даних містить один стовпець доларів США та багато стовпців інших валют. Якщо ваші дані для аудиторії США, конвертуйте інші валюти в еквівалент доларів США. Потім замініть усі інші валюти на долари США.
Скануйте свої дані
Величезна база даних, завантажена зі сховища даних, може містити тисячі таблиць. Можливо, вам не знадобляться всі таблиці для вашого наукового проекту.
Отже, після отримання бази даних ви повинні написати сценарій, щоб точно визначити потрібні таблиці даних. Дізнавшись це, ви можете видалити невідповідні таблиці та мінімізувати розмір набору даних.
Зрештою це призведе до швидшого виявлення шаблонів даних.
Очищення даних у хмарі
Якщо ваша база даних використовує підхід схеми під час запису, вам потрібно перетворити її на схему під час читання. Це дозволить очищати дані безпосередньо в хмарному сховищі та видобувати відформатовані, упорядковані та готові до аналізу дані.
Перекладайте іноземні мови
Якщо ви проводите опитування в усьому світі, ви можете очікувати іноземні мови в необроблених даних. Ви повинні перекладати рядки та стовпці, що містять іноземні мови, англійською або будь-якою іншою мовою, яку ви віддаєте перевагу. Для цього можна використовувати засоби автоматизованого перекладу (CAT).
Покрокове очищення даних
#1. Знайдіть критичні поля даних
Сховище даних містить терабайти баз даних. Кожна база даних може містити від кількох до тисяч стовпців даних. Тепер вам потрібно переглянути мету проекту та відповідно витягти дані з таких баз даних.
Якщо ваш проект вивчає тенденції покупок електронної комерції жителів США, збір даних про офлайн-роздрібні магазини в одній книзі не принесе жодної користі.
#2. Організація даних
Після того, як ви знайшли в базі даних важливі поля даних, заголовки стовпців, таблиці тощо, упорядкуйте їх.
#3. Видалити дублікати
Необроблені дані, зібрані зі сховищ даних, завжди міститимуть повторювані записи. Вам потрібно знайти та видалити ці копії.
#4. Усуньте порожні значення та пробіли
Деякі заголовки стовпців і відповідні їм поля даних можуть не містити значень. Вам потрібно видалити ці заголовки/поля стовпців або замінити порожні значення на правильні буквено-цифрові.
#5. Виконайте тонке форматування
Набори даних можуть містити непотрібні пробіли, символи, символи тощо. Вам потрібно відформатувати їх за допомогою формул, щоб загальний набір даних виглядав однаковим за розміром комірки та інтервалом.
#6. Стандартизуйте процес
Вам потрібно створити СОП, якого члени групи з обробки даних зможуть дотримуватися та виконувати свої обов’язки під час процесу очищення даних. Він повинен містити наступне:
- Частота збору вихідних даних
- Супервайзер зберігання та обслуговування необроблених даних
- Частота очищення
- Чисте зберігання даних і супервайзер з обслуговування
Ось кілька популярних інструментів очищення даних, які можуть допомогти вам у ваших наукових проектах:
WinPure
Якщо ви шукаєте програму, яка дозволяє точно та швидко очищати дані, WinPure — це надійне рішення. Цей провідний у галузі інструмент пропонує засіб очищення даних корпоративного рівня з неперевершеною швидкістю та точністю.
Оскільки він призначений для обслуговування окремих користувачів і компаній, будь-хто може використовувати його без труднощів. Програмне забезпечення використовує функцію Advanced Data Profiling для аналізу типів, форматів, цілісності та цінності даних для перевірки якості. Його потужний і інтелектуальний механізм зіставлення даних вибирає ідеальні збіги з мінімальною кількістю помилкових.
Окрім вищезазначених функцій, WinPure також пропонує приголомшливі візуальні ефекти для всіх даних, групових збігів і не збігів.
Він також функціонує як інструмент об’єднання, який об’єднує повторювані записи для створення основного запису, який може зберігати всі поточні значення. Крім того, ви можете використовувати цей інструмент, щоб визначити правила вибору основного запису та миттєво видалити всі записи.
OpenRefine
OpenRefine — це безкоштовний інструмент із відкритим вихідним кодом, який допоможе вам перетворити ваші брудні дані в чистий формат, який можна використовувати для веб-служб. Він використовує фасети для очищення великих наборів даних і працює з відфільтрованими представленнями наборів даних.
За допомогою потужної евристики інструмент може об’єднувати схожі значення, щоб позбутися всіх невідповідностей. Він пропонує послуги узгодження, щоб користувачі могли порівнювати свої набори даних із зовнішніми базами даних. Крім того, використання цього інструменту означає, що ви можете повернутися до старішої версії набору даних, якщо це необхідно.
Також користувачі можуть відтворити історію операцій на оновленій версії. Якщо ви турбуєтеся про безпеку даних, OpenRefine — це правильний варіант для вас. Він очищає ваші дані на вашому комп’ютері, тому для цієї мети немає міграції даних у хмару.
Trifacta Designer Cloud
Хоча очищення даних може бути складним, Trifacta Designer Cloud спрощує це для вас. Він використовує новий підхід до підготовки даних для очищення даних, щоб організації могли отримати від них максимальну користь.
Його зручний інтерфейс дає змогу користувачам, які не мають технічних знань, очищати та очищати дані для складного аналізу. Тепер компанії можуть робити більше зі своїми даними, використовуючи інтелектуальні пропозиції Trifacta Designer Cloud на основі ML.
Більше того, їм потрібно буде інвестувати менше часу в цей процес, але матиме справу з меншою кількістю помилок. Щоб отримати більше від аналізу, потрібно використовувати менше ресурсів.
Cloudingo
Ви користувач Salesforce і хвилюєтеся щодо якості зібраних даних? Використовуйте Cloudingo для очищення даних клієнтів і мати лише необхідні дані. Ця програма полегшує керування даними клієнтів завдяки таким функціям, як дедуплікація, імпорт і міграція.
Тут ви можете контролювати об’єднання записів за допомогою настроюваних фільтрів і правил, а також стандартизувати дані. Видаліть непотрібні та неактивні дані, оновіть відсутні дані та забезпечте точність поштових адрес у США.
Крім того, компанії можуть запланувати автоматичне видалення дублікатів даних у Cloudingo, щоб ви завжди мали доступ до чистих даних. Синхронізація даних із Salesforce є ще однією важливою функцією цього інструменту. З його допомогою ви навіть можете порівнювати дані Salesforce з інформацією, що зберігається в електронній таблиці.
ZoomInfo
ZoomInfo — це постачальник рішень для очищення даних, який сприяє продуктивності та ефективності вашої команди. Компанії можуть відчути більшу прибутковість, оскільки це програмне забезпечення надає дані без дублювання в CRM і MAT компанії.
Це спрощує керування якістю даних, видаляючи всі дорогі дублікати даних. Користувачі також можуть захистити свій периметр CRM і MAT за допомогою ZoomInfo. Він може очищати дані за лічені хвилини за допомогою автоматичної дедуплікації, зіставлення та нормалізації.
Користувачі цієї програми можуть насолоджуватися гнучкістю та контролем над критеріями відповідності та об’єднаними результатами. Це допоможе вам створити економічно ефективну систему зберігання даних шляхом стандартизації будь-якого типу даних.
Заключні слова
Вам слід хвилюватися про якість вхідних даних у ваших наукових проектах. Це основний канал для великих проектів, таких як машинне навчання (ML), нейронні мережі для автоматизації на основі штучного інтелекту тощо. Якщо канал несправний, подумайте про результати таких проектів.
Отже, вашій організації потрібно прийняти перевірену стратегію очищення даних і впровадити її як стандартну операційну процедуру (SOP). Відповідно покращиться і якість вхідних даних.
Якщо ви досить зайняті проектами, маркетингом і продажами, то краще залишити частину очищення даних експертам. Експертом може бути будь-який із зазначених вище інструментів очищення даних.
Вас також може зацікавити план-схема служби, щоб легко реалізувати стратегії очищення даних.