Hvorfor datarensing er kritisk og hvordan du kan implementere prosesser og løsninger for datarenslighet

Datarensing: Slik renser du dataene dine

Dårlig datakvalitet er en økende bekymring for mange bedriftsledere ettersom de ikke klarer å nå sine målrettede mål. Teamet av dataanalytikere – som skal produsere pålitelig datainnsikt – bruker 80 % av tiden sin på å rense og forberede data, og bare 20 % av tiden er overlatt til å gjøre selve analysen. Dette har en enorm innvirkning på teamets produktivitet ettersom de må manuelt validere datakvaliteten til flere datasett.

84 % av administrerende direktører er bekymret for kvaliteten på dataene de baserer sine beslutninger på.

Global CEO Outlook, Forbes Insight og KPMG

Etter å ha møtt slike problemer, ser organisasjoner etter en automatisert, enklere og mer nøyaktig måte å rense og standardisere data på. I denne bloggen skal vi se på noen av de grunnleggende aktivitetene som er involvert i datarensing, og hvordan du kan implementere dem.

Hva er datarensing?

Datarensing er et bredt begrep som refererer til prosessen med å gjøre data brukbare til ethvert tiltenkt formål. Det er en prosess for å fikse datakvalitet som eliminerer feil og ugyldig informasjon fra datasett og standardiserte verdier for å oppnå en konsistent visning på tvers av alle forskjellige kilder. Prosessen inkluderer vanligvis følgende aktiviteter:

  1. Fjern og skift ut – Felt i et datasett inneholder ofte innledende eller sporingstegn eller tegnsetting som ikke er til nytte og må erstattes eller fjernes for bedre analyse (som mellomrom, nuller, skråstreker osv.). 
  2. Parse og slå sammen – Noen ganger inneholder felt aggregerte dataelementer, for eksempel Adresse feltet inneholder GatenummerGatenavnCityTilstand, osv. I slike tilfeller må aggregerte felt analyseres i separate kolonner, mens noen kolonner må slås sammen for å få bedre oversikt over data – eller noe som fungerer for ditt bruk.
  3. Transformer datatyper – Dette innebærer å endre datatypen til et felt, for eksempel en transformering Telefonnummer felt som var tidligere String til Antall. Dette sikrer at alle verdier i feltet er nøyaktige og gyldige. 
  4. Validere mønstre – Noen felt er ment å følge et gyldig mønster eller format. For det gjenkjenner prosessen med datarensing gjeldende mønstre og transformerer dem for å sikre nøyaktighet. For eksempel amerikansk telefon Antall etter mønsteret: AAA-BBB-CCCC
  5. Fjern støy – Datafelt inneholder ofte ord som ikke tilfører mye verdi og introduserer derfor støy. Vurder for eksempel disse firmanavnene 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. Alle firmanavn er de samme, men analyseprosessene dine kan vurdere dem som unike, og fjerning av ord som Inc., LLC og Incorporated kan forbedre nøyaktigheten av analysen.
  6. Match data for å oppdage duplikater – Datasett inneholder vanligvis flere poster for samme enhet. Små variasjoner i kundenavn kan føre til at teamet ditt gjør flere oppføringer i kundedatabasen din. Et rent og standardisert datasett bør inneholde unike poster – én post per enhet. 

Strukturerte versus ustrukturerte data

Et moderne aspekt ved digitale data er at de ikke passer inn i et numerisk felt eller en tekstverdi. Strukturerte data er det bedrifter vanligvis jobber med – kvantitativ data lagret i spesifikke formater som regneark eller tabeller for å jobbe med enklere. Imidlertid jobber bedrifter med ustrukturerte data mer og mer også ... dette er kvalitativ data.

Et eksempel på ustrukturerte data er naturlig språk fra tekst-, lyd- og videokilder. En vanlig i markedsføring er å hente merkekjennskap fra anmeldelser på nettet. Stjernealternativet er strukturert (f.eks. poengsum på 1 til 5 stjerner), men kommentaren er ustrukturert og de kvalitative dataene må behandles gjennom naturlig språkbehandling (NLP) algoritmer for å danne en kvantitativ verdi av sentiment.

Hvordan sikre rene data?

Den mest effektive måten å sikre rene data på er å revidere hvert inngangspunkt til plattformene dine og programmatisk oppdatere dem for å sikre at data legges inn riktig. Dette kan oppnås på flere måter:

  • Krever felt – å sikre at et skjema eller integrasjon må bestå spesifikke felt.
  • Bruke feltdatatyper – å tilby begrensede lister for valg, regulære uttrykk for å formatere data og lagre data i de riktige datatypene for å begrense data til riktig format og lagret type.
  • Tredjeparts tjenesteintegrasjon – Integrering av tredjepartsverktøy for å sikre at data er riktig lagret, som et adressefelt som validerer adressen, kan gi konsistente kvalitetsdata.
  • Validering – å få kundene til å validere telefonnummeret eller e-postadressen deres kan sikre at nøyaktige data lagres.

Et inngangspunkt trenger ikke bare være et skjema, det bør være forbindelsen mellom hvert system som sender data fra ett system til et annet. Bedrifter bruker ofte plattformer for å trekke ut, transformere og laste (ETL) data mellom systemer for å sikre at rene data lagres. Bedrifter oppfordres til å prestere datafunn revisjoner for å dokumentere alle inngangspunkter, behandling og brukspunkter for dataene de har kontroll over. Dette er avgjørende for å sikre samsvar med sikkerhetsstandarder og personvernregler også.

Hvordan rense dataene dine?

Selv om det ville være optimalt å ha rene data, eksisterer det ofte eldre systemer og slapp disiplin for å importere og fange data. Dette gjør datarensing til en del av de fleste markedsføringsteams aktiviteter. Vi så på prosessene som datarenseprosesser involverer. Her er de valgfrie måtene organisasjonen din kan implementere datarensing på:

Alternativ 1: Bruke en kodebasert tilnærming

Python og R er to ofte brukte programmeringsspråk for koding av løsninger for å manipulere data. Å skrive skript for å rense data kan virke fordelaktig siden du kan justere algoritmene i henhold til arten til dataene dine, likevel kan det være vanskelig å vedlikeholde disse skriptene over tid. Dessuten er den største utfordringen med denne tilnærmingen å kode en generalisert løsning som fungerer godt med ulike datasett, i stedet for å hardkode spesifikke scenarier. 

Alternativ 2: Bruke verktøy for plattformintegrering

Mange plattformer tilbyr programmatisk eller kodeløs kontakter for å flytte data mellom systemer i riktig format. Innebygde automatiseringsplattformer blir stadig mer populære, slik at plattformer lettere kan integreres mellom selskapets verktøysett. Disse verktøyene inneholder ofte utløste eller planlagte prosesser som kan kjøres ved import, spørring eller skriving av data fra ett system til et annet. Noen plattformer, som Robot prosessautomatisering (RPA) plattformer, kan til og med legge inn data i skjermer når dataintegrasjoner ikke er tilgjengelige.

Alternativ 3: Bruk av kunstig intelligens

Datasett fra den virkelige verden er svært forskjellige og implementering av direkte begrensninger på feltene kan gi unøyaktige resultater. Det er her kunstig intelligens (AI) kan være veldig nyttig. Treningsmodeller på korrekte, gyldige og nøyaktige data og deretter bruk av de trente modellene på innkommende poster kan hjelpe med å flagge uregelmessigheter, identifisere rensemuligheter osv.

Noen av prosessene som kan forbedres med AI under datarensing er nevnt nedenfor:

  • Oppdage anomalier i en kolonne.
  • Identifisere feil relasjonelle avhengigheter.
  • Finne dupliserte poster gjennom klynging.
  • Velge hovedposter basert på den beregnede sannsynligheten.

Alternativ 4: Bruke selvbetjente datakvalitetsverktøy

Enkelte leverandører tilbyr ulike datakvalitetsfunksjoner pakket som verktøy, som f.eks program for datarensing. De bruker bransjeledende så vel som proprietære algoritmer for profilering, rensing, standardisering, matching og sammenslåing av data på tvers av ulike kilder. Slike verktøy kan fungere som plug-and-play og krever minst mulig ombordstigningstid sammenlignet med andre tilnærminger. 

Datastige

Resultatene av en dataanalyseprosess er like gode som kvaliteten på inndataene. Av denne grunn kan det å forstå utfordringene med datakvalitet og implementere en ende-til-ende-løsning for å rette opp disse feilene bidra til å holde dataene dine rene, standardiserte og brukbare til ethvert tiltenkt formål. 

Data Ladder tilbyr et funksjonsrikt verktøysett som hjelper deg med å eliminere inkonsekvente og ugyldige verdier, lage og validere mønstre og oppnå en standardisert visning på tvers av alle datakilder, noe som sikrer høy datakvalitet, nøyaktighet og brukervennlighet.

Data Ladder - Programvare for datarensing

Besøk Data Ladder for mer informasjon