किन डाटा क्लिन्जिङ महत्वपूर्ण छ र तपाइँ कसरी डाटा सफाई प्रक्रियाहरू र समाधानहरू लागू गर्न सक्नुहुन्छ

डाटा क्लिन्जिङ: तपाईंको डाटा कसरी सफा गर्ने

खराब डाटा गुणस्तर धेरै व्यवसायी नेताहरूको लागि बढ्दो चिन्ताको विषय हो किनभने तिनीहरू आफ्ना लक्षित लक्ष्यहरू पूरा गर्न असफल हुन्छन्। डाटा विश्लेषकहरूको टोली - जसले भरपर्दो डाटा इनसाइटहरू उत्पादन गर्न मानिन्छ - तिनीहरूको 80% समय डाटा सफा गर्न र तयार गर्न खर्च गर्दछ, र समय को केवल 20% वास्तविक विश्लेषण गर्न बाँकी छ। यसले टोलीको उत्पादकतामा ठूलो प्रभाव पारेको छ किनकि उनीहरूले धेरै डेटासेटहरूको डेटा गुणस्तर म्यानुअल रूपमा प्रमाणित गर्नुपर्नेछ।

84% सीईओहरू डेटाको गुणस्तरको बारेमा चिन्तित छन् जुन तिनीहरूले आफ्ना निर्णयहरूमा आधारित छन्।

ग्लोबल सीईओ आउटलुक, फोर्ब्स इनसाइट र KPMG

त्यस्ता समस्याहरूको सामना गरिसकेपछि, संगठनहरूले डेटा सफा गर्ने र मानकीकरण गर्ने स्वचालित, सरल र थप सही तरिका खोज्छन्। यस ब्लगमा, हामी डाटा क्लिन्जिङमा संलग्न केही आधारभूत गतिविधिहरू हेर्नेछौं, र तपाईंले तिनीहरूलाई कसरी लागू गर्न सक्नुहुन्छ।

डाटा क्लिन्जिङ के हो?

डाटा क्लिन्जिङ एक व्यापक शब्द हो जसले डाटालाई कुनै पनि उद्देश्यका लागि प्रयोगयोग्य बनाउने प्रक्रियालाई जनाउँछ। यो एक डाटा गुणस्तर फिक्सिङ प्रक्रिया हो जसले डाटासेटहरू र मानकीकृत मानहरूबाट गलत र अमान्य जानकारी हटाउँछ सबै भिन्न स्रोतहरूमा एक समान दृश्य प्राप्त गर्न। प्रक्रियाले सामान्यतया निम्न गतिविधिहरू समावेश गर्दछ:

  1. हटाउनुहोस् र प्रतिस्थापन गर्नुहोस् - डेटासेटमा रहेका फिल्डहरूमा प्राय: अग्रगामी वा ट्रेसिङ क्यारेक्टरहरू वा विराम चिन्हहरू समावेश हुन्छन् जुन कुनै कामको हुँदैन र राम्रो विश्लेषणको लागि प्रतिस्थापन वा हटाउन आवश्यक हुन्छ (जस्तै स्पेस, शून्य, स्ल्याश, आदि)। 
  2. पार्स र मर्ज गर्नुहोस् - कहिलेकाहीं फिल्डहरूले समग्र डेटा तत्वहरू समावेश गर्दछ, उदाहरणका लागि, ठेगाना फिल्ड समावेश छ सडक संख्याबाटोको नामशहरराज्य, आदि। त्यस्ता अवस्थाहरूमा, एकत्रित क्षेत्रहरूलाई अलग-अलग स्तम्भहरूमा पार्स गरिनुपर्छ, जबकि डेटाको राम्रो दृश्य प्राप्त गर्नका लागि केही स्तम्भहरू एकसाथ मर्ज गरिनु पर्छ - वा तपाईंको प्रयोग केसको लागि काम गर्ने केहि।
  3. डेटा प्रकारहरू रूपान्तरण गर्नुहोस् - यसले फिल्डको डाटा प्रकार परिवर्तन गर्दछ, जस्तै रूपान्तरण फोन नम्बर पहिले भएको क्षेत्र घागो लाई नम्बर। यसले क्षेत्रका सबै मानहरू सही र वैध छन् भनी सुनिश्चित गर्दछ। 
  4. ढाँचाहरू प्रमाणित गर्नुहोस् - केहि क्षेत्रहरूले मान्य ढाँचा वा ढाँचा पालना गर्नुपर्छ। त्यसको लागि, डाटा सफा गर्ने प्रक्रियाले हालको ढाँचाहरू पहिचान गर्दछ र तिनीहरूलाई शुद्धता सुनिश्चित गर्न रूपान्तरण गर्दछ। उदाहरणका लागि, द अमेरिकी फोन नम्बर ढाँचा पछ्याउँदै: AAA-BBB-CCCC
  5. शोर हटाउनुहोस् - डाटा फिल्डहरूमा प्रायः शब्दहरू समावेश हुन्छन् जसले धेरै मूल्य थप्दैन र त्यसैले, शोर परिचय। उदाहरणका लागि, यी कम्पनी नामहरू 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC' विचार गर्नुहोस्। सबै कम्पनीका नामहरू समान छन् तर तपाईंको विश्लेषण प्रक्रियाहरूले तिनीहरूलाई अद्वितीय मान्न सक्छ, र Inc., LLC, र Incorporated जस्ता शब्दहरू हटाउनाले तपाईंको विश्लेषणको शुद्धता सुधार गर्न सक्छ।
  6. डुप्लिकेटहरू पत्ता लगाउन डेटा मिलाउनुहोस् - डाटासेटहरूमा सामान्यतया एउटै इकाईको लागि बहु रेकर्डहरू हुन्छन्। ग्राहकको नाममा थोरै भिन्नताहरूले तपाईंको टोलीलाई तपाईंको ग्राहक डाटाबेसमा बहु प्रविष्टिहरू बनाउन नेतृत्व गर्न सक्छ। एक सफा र मानकीकृत डेटासेटमा अद्वितीय रेकर्डहरू हुनुपर्दछ - प्रति इकाई एक रेकर्ड। 

संरचित बनाम असंरचित डेटा

डिजिटल डाटाको एक आधुनिक पक्ष भनेको यो संख्यात्मक क्षेत्र वा पाठ्य मानमा फिटिंगमा एकरूप छैन। संरचित डेटा भनेको कम्पनीहरूले सामान्यतया काम गरिरहेका छन् - मात्रात्मक विशेष ढाँचाहरूमा भण्डारण गरिएको डाटा जस्तै स्प्रिेडसिट वा तालिकाहरू सजिलोसँग काम गर्न। जे होस्, व्यवसायहरूले असंरचित डाटासँग काम गरिरहेका छन् र थप रूपमा ... यो हो गुणात्मक डेटा।

असंरचित डेटाको उदाहरण पाठ, अडियो, र भिडियो स्रोतहरूबाट प्राकृतिक भाषा हो। मार्केटिङमा एउटा सामान्य भनेको अनलाइन समीक्षाहरूबाट ब्रान्डको भावना बटुल्नु हो। तारा विकल्प संरचित छ (जस्तै 1 देखि 5 ताराको स्कोर), तर टिप्पणी असंरचित छ र गुणात्मक डेटा प्राकृतिक भाषा प्रशोधन मार्फत प्रशोधन गर्नुपर्छ (एनएलपी) एल्गोरिदमहरू भावनाको मात्रात्मक मान बनाउन।

सफा डाटा कसरी सुनिश्चित गर्ने?

सफा डाटा सुनिश्चित गर्ने सबैभन्दा प्रभावकारी माध्यम भनेको तपाइँको प्लेटफर्महरूमा प्रत्येक प्रविष्टि बिन्दुको अडिट गर्नु हो र डाटा ठीकसँग प्रविष्ट गरिएको सुनिश्चित गर्न प्रोग्रामेटिक रूपमा तिनीहरूलाई अद्यावधिक गर्नुहोस्। यो धेरै तरिकामा पूरा गर्न सकिन्छ:

  • आवश्यक क्षेत्रहरू - एक फारम वा एकीकरण सुनिश्चित गर्न निश्चित क्षेत्रहरू पास हुनुपर्छ।
  • फिल्ड डाटा प्रकारहरू प्रयोग गर्दै - छनोटका लागि सीमित सूचीहरू, डेटा ढाँचामा नियमित अभिव्यक्तिहरू, र उपयुक्त ढाँचा र प्रकार भण्डारण गर्न डेटालाई सीमित गर्न उपयुक्त डेटा प्रकारहरूमा भण्डारण गर्ने।
  • तेस्रो-पक्ष सेवा एकीकरण - डेटा ठीकसँग भण्डारण गरिएको छ भनी सुनिश्चित गर्न तेस्रो-पक्ष उपकरणहरू एकीकृत गर्दै, ठेगाना मान्य गर्ने ठेगाना क्षेत्र जस्तै, निरन्तर, गुणस्तर डेटा प्रदान गर्न सक्छ।
  • प्रमाणीकरण - तपाईंका ग्राहकहरूले तिनीहरूको फोन नम्बर वा इमेल ठेगाना प्रमाणित गर्नाले सही डाटा भण्डारण गरिएको छ भनी सुनिश्चित गर्न सक्छ।

एक प्रविष्टि बिन्दु एक फारम मात्र हुनु आवश्यक छैन, यो एक प्रणालीबाट अर्को प्रणालीमा डाटा पास गर्ने प्रत्येक प्रणाली बीचको जडानकर्ता हुनुपर्छ। कम्पनीहरूले प्रायः प्लेटफर्महरू निकाल्न, रूपान्तरण गर्न र लोड (ETL) डाटा प्रणालीहरू बीचमा सफा डाटा भण्डार गरिएको सुनिश्चित गर्न प्रयोग गर्दछ। कम्पनीहरूलाई प्रदर्शन गर्न प्रोत्साहित गरिन्छ डाटा खोज अडिटहरू सबै प्रविष्टि बिन्दुहरू, प्रशोधन, र तिनीहरूको नियन्त्रण भित्र डेटाको लागि उपयोग बिन्दुहरू कागजात गर्न। यो सुरक्षा मापदण्ड र गोपनीयता नियमहरूको साथ अनुपालन सुनिश्चित गर्नको लागि महत्त्वपूर्ण छ।

आफ्नो डाटा कसरी सफा गर्ने?

जबकि सफा डाटा इष्टतम हुनेछ, विरासत प्रणाली र डाटा आयात र क्याप्चर लागि ढिलो अनुशासन अक्सर अवस्थित छ। यसले डेटा सफा गर्ने धेरैजसो मार्केटिङ टोलीका गतिविधिहरूको भाग बनाउँछ। हामीले डाटा सफा गर्ने प्रक्रियाहरू समावेश गर्ने प्रक्रियाहरूमा हेरे। तपाईंको संगठनले डाटा क्लिनिङ लागू गर्न सक्ने वैकल्पिक तरिकाहरू यहाँ छन्:

विकल्प 1: कोड-आधारित दृष्टिकोण प्रयोग गर्दै

अजगर र R डेटा हेरफेर गर्न कोडिङ समाधानका लागि सामान्यतया प्रयोग हुने दुई प्रोग्रामिङ भाषाहरू हुन्। डाटा सफा गर्न लिपिहरू लेख्नु लाभदायक लाग्न सक्छ किनकि तपाईंले आफ्नो डाटाको प्रकृति अनुसार एल्गोरिदमहरू ट्युन गर्न पाउनुहुन्छ, अझै पनि, समयसँगै यी लिपिहरू कायम राख्न गाह्रो हुन सक्छ। यसबाहेक, यस दृष्टिकोणको साथमा सबैभन्दा ठूलो चुनौती भनेको हार्ड-कोडिङ विशिष्ट परिदृश्यहरूको सट्टा विभिन्न डेटासेटहरूसँग राम्रोसँग काम गर्ने सामान्यीकृत समाधान कोड गर्नु हो। 

विकल्प २: प्लेटफर्म एकीकरण उपकरणहरू प्रयोग गर्दै

धेरै प्लेटफर्महरूले प्रोग्रामेटिक वा कोडरहित प्रस्ताव गर्छन् कनेक्टरहरू उचित ढाँचामा प्रणालीहरू बीच डाटा सार्न। बिल्ट-इन स्वचालन प्लेटफर्महरू लोकप्रियता प्राप्त गर्दैछन् ताकि प्लेटफर्महरूले उनीहरूको कम्पनीको उपकरणसेटहरू बीच सजिलै एकीकृत गर्न सक्छन्। यी उपकरणहरूले प्राय: ट्रिगर वा निर्धारित प्रक्रियाहरू समावेश गर्दछ जुन आयात, क्वेरी, वा एक प्रणालीबाट अर्को प्रणालीमा डाटा लेखनमा चलाउन सकिन्छ। केही प्लेटफार्महरू, जस्तै रोबोट प्रक्रिया स्वचालन (RPA) प्लेटफर्महरू, डेटा एकीकरण उपलब्ध नभएको बेलामा पनि स्क्रिनहरूमा डेटा प्रविष्ट गर्न सक्छ।

विकल्प 3: कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोग गर्दै

वास्तविक-विश्व डेटासेटहरू धेरै विविध छन् र क्षेत्रहरूमा प्रत्यक्ष अवरोधहरू लागू गर्दा गलत परिणामहरू दिन सक्छ। यो जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) धेरै उपयोगी हुन सक्छ। सही, वैध, र सही डाटामा प्रशिक्षण मोडेलहरू र त्यसपछि आगमन रेकर्डहरूमा प्रशिक्षित मोडेलहरू प्रयोग गर्नाले विसंगतिहरू झण्डा गर्न, सफा गर्ने अवसरहरू आदि पहिचान गर्न मद्दत गर्न सक्छ।

डाटा क्लिन्जिङको क्रममा AI मार्फत सुधार गर्न सकिने केही प्रक्रियाहरू तल उल्लेख गरिएका छन्:

  • स्तम्भमा विसंगतिहरू पत्ता लगाउँदै।
  • गलत रिलेशनल निर्भरताहरू पहिचान गर्दै।
  • क्लस्टरिङ मार्फत डुप्लिकेट रेकर्डहरू फेला पार्दै।
  • गणना गरिएको सम्भावनाको आधारमा मास्टर रेकर्डहरू चयन गर्दै।

विकल्प ४: सेल्फ-सर्भिस डाटा गुणस्तर उपकरणहरू प्रयोग गर्दै

केहि विक्रेताहरूले उपकरणको रूपमा प्याकेज गरिएका विभिन्न डेटा गुणस्तर कार्यहरू प्रस्ताव गर्छन्, जस्तै डाटा सफाई सफ्टवेयर। तिनीहरू प्रोफाइलिङ, सफा, मानकीकरण, मिलान, र भिन्न स्रोतहरूमा डेटा मर्ज गर्न उद्योग-अग्रणी साथै स्वामित्व एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्छन्। त्यस्ता उपकरणहरूले प्लग-एन्ड-प्लेको रूपमा काम गर्न सक्छन् र अन्य दृष्टिकोणहरूको तुलनामा अनबोर्डिङ समयको न्यूनतम मात्रा चाहिन्छ। 

डाटा भर्या

डाटा विश्लेषण प्रक्रियाको नतिजा इनपुट डाटाको गुणस्तर जत्तिकै राम्रो हुन्छ। यस कारणका लागि, डाटा गुणस्तरका चुनौतीहरू बुझेर र यी त्रुटिहरूलाई सुधार्नको लागि अन्त्य-देखि-अन्त समाधान लागू गर्नाले तपाईंको डाटालाई सफा, मानकीकृत, र कुनै पनि उद्देश्यका लागि प्रयोगयोग्य राख्न मद्दत गर्न सक्छ। 

डाटा ल्याडरले सुविधा सम्पन्न टुलकिट प्रदान गर्दछ जसले तपाईंलाई असंगत र अमान्य मानहरू हटाउन, ढाँचाहरू सिर्जना गर्न र प्रमाणीकरण गर्न र उच्च डाटा गुणस्तर, शुद्धता र उपयोगिता सुनिश्चित गर्दै सबै डाटा स्रोतहरूमा मानकीकृत दृश्य प्राप्त गर्न मद्दत गर्दछ।

डाटा सीढी - डाटा सफा गर्ने सफ्टवेयर

थप जानकारीको लागि डाटा ल्याडरमा जानुहोस्