ठेगाना मानकीकरण 101: लाभहरू, विधिहरू, र सुझावहरू

ठेगाना मानकीकरण 101: लाभहरू, विधिहरू, र सुझावहरू

तपाईंले आफ्नो सूचीमा भएका सबै ठेगानाहरू एउटै ढाँचामा पछ्याउने र त्रुटि-रहित भएको अन्तिम पटक कहिले फेला पारेको थियो? कहिल्यै, हैन?

तपाईंको कम्पनीले डाटा त्रुटिहरू कम गर्नका लागि चाल्ने सबै कदमहरूको बावजुद, डाटा गुणस्तर समस्याहरू - जस्तै गलत हिज्जेहरू, छुटेका क्षेत्रहरू, वा प्रमुख ठाउँहरू - म्यानुअल डाटा प्रविष्टिको कारणले - अपरिहार्य छन्। वास्तवमा, प्रोफेसर रेमन्ड आर पान्कोले आफ्नो मा प्रकाशित कागज स्प्रिेडसिट डेटा त्रुटिहरू विशेष गरी साना डेटासेटहरूको 18% र 40% बीचमा हुन सक्छ भनेर हाइलाइट गरियो।  

यस समस्याको सामना गर्न, ठेगाना मानकीकरण एक उत्कृष्ट समाधान हुन सक्छ। यस पोष्टले कम्पनीहरूले डेटाको मानकीकरणबाट कसरी लाभ उठाउन सक्छ, र उनीहरूले अपेक्षित नतिजा ल्याउनको लागि कुन विधि र सुझावहरू विचार गर्नुपर्छ भनेर हाइलाइट गर्दछ।

ठेगाना मानकीकरण के हो?

ठेगाना मानकीकरण, वा ठेगाना सामान्यीकरण, एक आधिकारिक डाटाबेस जस्तै मान्यता प्राप्त हुलाक सेवा मापदण्डहरू अनुरूप ठेगाना रेकर्डहरू पहिचान र ढाँचा गर्ने प्रक्रिया हो। संयुक्त राज्य हुलाक सेवा (USPS)।

धेरै जसो ठेगानाहरूले USPS मानकको पालना गर्दैनन्, जसले मानकीकृत ठेगानालाई परिभाषित गर्दछ, जुन पूर्ण रूपमा हिज्जे गरिएको छ, हुलाक सेवा मानक संक्षिप्त नामहरू प्रयोग गरेर संक्षिप्त गरिएको छ, वा हालको हुलाक सेवा ZIP+4 फाइलमा देखाइएको छ।

हुलाक ठेगाना मानकहरू

ठेगाना विवरणहरू (जस्तै, ZIP+4 र ZIP+6 कोडहरू) वा विराम चिह्न, केसिङ, स्पेसिङ, र हिज्जे त्रुटिहरूका कारण असंगत वा फरक ढाँचाहरू भएका ठेगाना प्रविष्टिहरू भएका कम्पनीहरूको लागि ठेगानाहरूको मानकीकरण एउटा दबाबको आवश्यकता बन्न पुग्छ। यसको उदाहरण तल दिइएको छ:

मानकीकृत पत्राचार ठेगानाहरू

तालिकाबाट देखिए अनुसार, सबै ठेगाना विवरणहरूमा एक वा धेरै त्रुटिहरू छन् र कुनै पनि आवश्यक USPS दिशानिर्देशहरू पूरा गर्दैनन्।

ठेगाना मानकीकरण ठेगाना मिलान र ठेगाना प्रमाणीकरण संग भ्रमित हुनु हुँदैन। जबकि त्यहाँ समान छन्, ठेगाना प्रमाणीकरण USPS डाटाबेसमा अवस्थित ठेगाना रेकर्ड अनुरूप छ कि ठेगाना रेकर्ड प्रमाणीकरण बारे हो। ठेगाना मिलान, अर्कोतर्फ, दुई समान ठेगाना डेटा मिलाउने बारे हो कि यो एउटै संस्थालाई जनाउँछ वा होइन भनेर निश्चित गर्न।

मानकीकरण ठेगानाका फाइदाहरू

डेटा विसंगतिहरू सफा गर्ने स्पष्ट कारणहरू बाहेक, मानकीकरण ठेगानाहरूले कम्पनीहरूको लागि फाइदाहरूको एर्रे प्रदान गर्न सक्छ। यी समावेश छन्:

  • ठेगाना प्रमाणीकरण गर्ने समय बचत गर्नुहोस्: ठेगानाहरूलाई मानकीकरण नगरी, मेलहरू फिर्ता नभएसम्म वा कुनै प्रतिक्रिया नपाएसम्म प्रत्यक्ष मेल अभियानको लागि प्रयोग गरिएको ठेगाना सूची सही छ वा छैन भन्ने शंका गर्ने कुनै तरिका छैन। फरक-फरक ठेगानाहरू सामान्यीकरण गरेर, कर्मचारीले सयौं मेलिङ ठेगानाहरू शुद्धताका लागि छानेर पर्याप्त मानव-घण्टा बचत गर्न सकिन्छ।
  • मेलिङ लागत घटाउनुहोस्: प्रत्यक्ष मेल अभियानहरूले गलत वा गलत ठेगानाहरू निम्त्याउन सक्छ जसले प्रत्यक्ष मेल अभियानहरूमा बिलिङ र ढुवानी समस्याहरू सिर्जना गर्न सक्छ। डेटा स्थिरता सुधार गर्न ठेगानाहरूको मानकीकरणले फिर्ता वा डिलिवर नगरिएका मेलहरू कम गर्न सक्छ, परिणामस्वरूप उच्च प्रत्यक्ष मेल प्रतिक्रिया दरहरू।
  • डुप्लिकेट ठेगानाहरू हटाउनुहोस्: फरक फरक ढाँचाहरू र त्रुटिहरू भएका ठेगानाहरूले सम्पर्कहरूलाई दुई गुणा धेरै इमेलहरू पठाउन सक्छ जसले ग्राहकको सन्तुष्टि र ब्रान्ड छविलाई कम गर्न सक्छ। तपाईंको ठेगाना सूचीहरू सफा गर्नाले तपाईंको फर्मलाई बर्बाद वितरण लागतहरू बचत गर्न मद्दत गर्न सक्छ।

ठेगानाहरू कसरी मानकीकरण गर्ने?

कुनै पनि ठेगाना सामान्यीकरण गतिविधि सार्थक हुनको लागि USPS दिशानिर्देशहरू पूरा गर्नुपर्छ। तालिका १ मा हाइलाइट गरिएको डाटा प्रयोग गर्दै, सामान्यीकरणमा ठेगाना डाटा कसरी देखा पर्नेछ भन्ने यहाँ छ।

ठेगाना मानकीकरण अघि र पछि

ठेगानाहरूको मानकीकरणमा ४-चरण प्रक्रिया समावेश हुन्छ। यसमा समावेश छ:

  1. ठेगानाहरू आयात गर्नुहोस्: धेरै डेटा स्रोतहरूबाट सबै ठेगानाहरू जम्मा गर्नुहोस् - जस्तै एक्सेल स्प्रेडसिटहरू, SQL डाटाबेसहरू, आदि - एक पानामा।
  2. त्रुटिहरू निरीक्षण गर्न प्रोफाइल डेटा: तपाईंको ठेगाना सूचीमा अवस्थित त्रुटिहरूको दायरा र प्रकार बुझ्न प्रयोग गरी डाटा प्रोफाइलिङ गर्नुहोस्। यसो गर्नाले तपाईलाई सम्भावित समस्या क्षेत्रहरूको कुनै नराम्रो विचार दिन सक्छ जुन कुनै पनि प्रकारको मानकीकरण गर्नु अघि फिक्स गर्न आवश्यक छ।  
  3. USPS दिशानिर्देशहरू पूरा गर्न त्रुटिहरू सफा गर्नुहोस्: एकचोटि सबै त्रुटिहरू पत्ता लागेपछि, तपाइँ त्यसपछि ठेगानाहरू सफा गर्न सक्नुहुन्छ र USPS दिशानिर्देशहरू अनुसार यसलाई मानकीकरण गर्न सक्नुहुन्छ।
  4. डुप्लिकेट ठेगानाहरू पहिचान गर्नुहोस् र हटाउनुहोस्: कुनै पनि डुप्लिकेट ठेगानाहरू पहिचान गर्न, तपाईंले आफ्नो स्प्रिेडसिट वा डाटाबेसमा डबल गणनाहरू खोज्न सक्नुहुन्छ वा सही वा प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। अस्पष्ट मिल्दो प्रविष्टिहरू अनुमान गर्न।

मानकीकरण ठेगानाहरूको विधिहरू

तपाईंको सूचीमा ठेगानाहरू सामान्य गर्न दुईवटा भिन्न दृष्टिकोणहरू छन्। यी समावेश छन्:

म्यानुअल लिपि र उपकरणहरू

प्रयोगकर्ताहरूले म्यानुअल रूपमा रन स्क्रिप्टहरू फेला पार्न सक्छन् र विभिन्न मार्फत पुस्तकालयहरूबाट ठेगानाहरू सामान्य गर्न एड-इनहरू

  1. प्रोग्रामिंग भाषाहरु: Python, JavaScript, वा R ले तपाईंलाई अयोग्य ठेगाना मेलहरू पहिचान गर्न र तपाईंको आफ्नै ठेगाना डेटा अनुरूप अनुकूलन मानकीकरण नियमहरू लागू गर्न फजी ठेगाना मिलान चलाउन सक्षम बनाउन सक्छ।
  2. कोडिङ भण्डारहरू: GitHub ले कोड टेम्प्लेट र USPS प्रदान गर्दछ एपीआई एकीकरण जुन तपाईंले ठेगानाहरू प्रमाणित गर्न र सामान्य बनाउन प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।  
  3. एप्लिकेसन प्रोग्रामिङ इन्टरफेसहरू: तेस्रो-पक्ष सेवाहरू जुन मार्फत एकीकृत गर्न सकिन्छ मेलिङ ठेगानाहरू पार्स, मानकीकरण र प्रमाणीकरण गर्न API.
  4. एक्सेल-आधारित उपकरणहरू: एड-इनहरू र समाधानहरू जस्तै YAddress, AddressDoctor Excel Plugin, वा excel VBA Master ले तपाइँलाई तपाइँको डाटासेट भित्र तपाइँको ठेगानाहरू पार्स र मानकीकरण गर्न मद्दत गर्न सक्छ।

यस मार्गमा जाने केही फाइदाहरू यो सस्तो छ र साना डेटासेटहरूको लागि डेटा सामान्य गर्न छिटो हुन सक्छ। जे होस्, त्यस्ता लिपिहरू प्रयोग गर्दा केही हजार रेकर्डहरूभन्दा बाहिर जान सक्छ र यसरी धेरै ठूला डाटासेटहरू वा भिन्न स्रोतहरूमा फैलिएका तीहरूको लागि उपयुक्त हुँदैन।

ठेगाना प्रमाणीकरण सफ्टवेयर

एक अफ-द-शेल्फ ठेगाना प्रमाणीकरण र सामान्यकरण सफ्टवेयर पनि डेटा सामान्य गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। सामान्यतया, त्यस्ता उपकरणहरू विशिष्ट ठेगाना प्रमाणीकरण कम्पोनेन्टहरूसँग आउँछन् - जस्तै एकीकृत USPS डाटाबेस - र स्केलमा ठेगानाहरू मानकीकरण गर्न फजी मिल्दो एल्गोरिदमहरूका साथ-आउट-अफ-द-बक्स डाटा प्रोफाइलिङ र क्लिन्जिङ कम्पोनेन्टहरू हुन्छन्।

यो पनि महत्त्वपूर्ण छ कि सफ्टवेयर छ CASS प्रमाणीकरण USPS बाट र सर्तहरूमा आवश्यक शुद्धता थ्रेसहोल्ड पूरा गर्दछ:

  • 5-अङ्कको कोडिङ - हराइरहेको वा गलत 5-अङ्कको ZIP कोड लागू गर्दै।
  • ZIP+4 कोडिङ - हराइरहेको वा गलत 4-अङ्कको कोड लागू गर्दै।
  • आवासीय डेलिभरी सूचक (RDI) - ठेगाना आवासीय वा व्यावसायिक हो वा होइन भनेर निर्धारण गर्दै।
  • वितरण बिन्दु प्रमाणीकरण (DPV) - सुइट वा अपार्टमेन्ट नम्बरमा ठेगाना डेलिभर गर्न मिल्ने छ वा छैन भन्ने निर्धारण गर्दै।
  • यात्राको विस्तारित रेखा (eLOT) - एक अनुक्रम संख्या जसले वाहक मार्ग भित्रको एड-अन दायरामा डेलिभरीको पहिलो घटनालाई संकेत गर्दछ, र आरोही/अवरोहण कोडले अनुक्रम नम्बर भित्रको अनुमानित डेलिभरी अर्डरलाई संकेत गर्दछ। 
  • पत्ता लगाउन सकिने ठेगाना रूपान्तरण प्रणाली लिङ्क (LACSLlink) - स्थानीय नगरपालिकाहरूको लागि नयाँ ठेगानाहरू प्राप्त गर्ने एक स्वचालित विधि जसले 911 आपतकालीन प्रणाली लागू गरेको छ।
  • सुइटLink® ग्राहकहरूलाई प्रदान गर्न सक्षम बनाउँछ सुधारिएको व्यापार ठेगाना जानकारी व्यावसायिक ठेगानाहरूमा ज्ञात माध्यमिक (सुइट) जानकारी थपेर, जसले USPS डेलिभरी अनुक्रमलाई अनुमति दिनेछ जहाँ यो सम्भव छैन।
  • र अधिक…

मुख्य फाइदाहरू सीआरएम, RDBM र Hadoop-आधारित रिपोजिटरीहरू र देशान्तर र अक्षांश मानहरू उत्पादन गर्न जियोकोड डेटा सहित भिन्न प्रणालीहरूमा भण्डारण गरिएको ठेगाना डाटा प्रमाणित गर्न र मानकीकरण गर्न सक्ने सहजता हो।

सीमितताहरूको लागि, त्यस्ता उपकरणहरूले म्यानुअल ठेगाना सामान्यीकरण विधिहरू भन्दा धेरै खर्च गर्न सक्छ।

कुन विधि राम्रो छ?

तपाईंको ठेगाना सूचीहरू बृद्धि गर्नको लागि सही विधि छनौट गर्नु पूर्ण रूपमा तपाईंको ठेगाना रेकर्ड, टेक्नोलोजी स्ट्याक, र प्रोजेक्ट टाइमलाइनको मात्रामा निर्भर गर्दछ।

यदि तपाईंको ठेगाना सूची पाँच हजार रेकर्डहरू भन्दा कम छ भने, यसलाई पाइथन वा जाभास्क्रिप्ट मार्फत मानकीकरण गर्नु राम्रो विकल्प हुन सक्छ। यद्यपि, यदि समयमै धेरै स्रोतहरूमा फैलिएको डाटा प्रयोग गरेर ठेगानाहरूको लागि सत्यको एकल स्रोत प्राप्त गर्नु एक थिचो आवश्यकता हो भने CASS-प्रमाणित ठेगाना मानकीकरण सफ्टवेयर राम्रो विकल्प हुन सक्छ।