פארוואס דאַטאַ קלענזינג איז קריטיש און ווי איר קענען ינסטרומענט דאַטן ריינקייַט פּראַסעסאַז און סאַלושאַנז

דאַטאַ קלענזינג: ווי צו רייניקן דיין דאַטן

נעבעך דאַטן קוואַליטעט איז אַ רייזינג דייַגע פֿאַר פילע געשעפט פירער ווייַל זיי פאַרלאָזן צו טרעפן זייער טאַרגעטעד גאָולז. די מאַנשאַפֿט פון דאַטן אַנאַליס - וואָס איז געמיינט צו פּראָדוצירן פאַרלאָזלעך דאַטן ינסייץ - פאַרברענגען 80% פון זייער צייט צו רייניקונג און פּריפּערינג דאַטן, און בלויז 20% פון די צייט איז לינקס צו טאָן די פאַקטיש אַנאַליסיס. דאָס האט אַ ריזיק פּראַל אויף די פּראָודאַקטיוויטי פון די מאַנשאַפֿט ווייַל זיי מוזן מאַניואַלי וואַלאַדייט די דאַטן קוואַליטעט פון קייפל דאַטאַסעץ.

84% פון סעאָס זענען זארגן וועגן די קוואַליטעט פון די דאַטן וואָס זיי באזירט זייער דיסיזשאַנז.

גלאבאלע סעאָ אַוטלוק, Forbes Insight & KPMG

נאָך פייסינג אַזאַ ישוז, אָרגאַנאַזיישאַנז זוכן אַן אָטאַמייטיד, סימפּלער און מער פּינטלעך וועג פון רייניקונג און סטאַנדערדייזינג דאַטן. אין דעם בלאָג, מיר וועלן קוקן אין עטלעכע פון ​​די יקערדיק אַקטיוויטעטן ינוואַלווד אין דאַטן קלענזינג, און ווי איר קענען ינסטרומענט זיי.

וואָס איז דאַטאַ קלענזינג?

דאַטאַ קלענזינג איז אַ ברייט טערמין וואָס רעפערס צו דעם פּראָצעס פון מאכן דאַטן ניצלעך פֿאַר קיין בדעה ציל. דאָס איז אַ פיקסיר פּראָצעס פון דאַטן קוואַליטעט וואָס ילימאַנייץ פאַלש און פאַרקריפּלט אינפֿאָרמאַציע פון ​​דאַטאַסעץ און סטאַנדערדייזד וואַלועס צו דערגרייכן אַ קאָנסיסטענט מיינונג איבער אַלע דיספּאַראַטע קוואלן. דער פּראָצעס יוזשאַוואַלי כולל די פאלגענדע אַקטיוויטעטן:

  1. אַראָפּנעמען און פאַרבייַטן - פעלדער אין אַ דאַטאַסעט אָפט אַנטהאַלטן לידינג אָדער טרייסינג אותיות אָדער פּונקטויישאַנז וואָס זענען פון קיין נוצן און דאַרפֿן צו זיין ריפּלייסט אָדער אַוועקגענומען פֿאַר בעסער אַנאַליסיס (אַזאַ ווי ספּייסאַז, זעראָס, סלאַשיז, אאז"ו ו). 
  2. פּאַריז און צונויפגיסן - מאל פעלדער אַנטהאַלטן אַגגרעגאַטעד דאַטן עלעמענטן, למשל, די אַדרעס פעלד כּולל גאַס נומערגאַס נעמעןשטאָטפעסטשטעלן, אאז"ו ו אין אַזאַ קאַסעס, אַגגרעגאַטעד פעלדער מוזן זיין פּאַרסעד אין באַזונדער שפאלטן, בשעת עטלעכע שפאלטן מוזן זיין מערדזשד צוזאַמען צו באַקומען אַ בעסער מיינונג פון דאַטן - אָדער עפּעס וואָס אַרבעט פֿאַר דיין נוצן פאַל.
  3. יבערמאַכן דאַטן טייפּס - דאָס ינוואַלווז טשאַנגינג די דאַטן טיפּ פון אַ פעלד, אַזאַ ווי אַ טראַנספאָרמינג טעלעפאָנ - נומער פעלד וואָס איז געווען פריער שטריקל צו נומער. דאָס ינשורז אַז אַלע וואַלועס אין דעם פעלד זענען פּינטלעך און גילטיק. 
  4. וואַלאַדייט פּאַטערנז - עטלעכע פעלדער זענען געמיינט צו נאָכפאָלגן אַ גילטיק מוסטער אָדער פֿאָרמאַט. פֿאַר דעם, דער פּראָצעס פון דאַטן קלענזינג אנערקענט קראַנט פּאַטערנז און טראַנספאָרמז זיי צו ענשור אַקיעראַסי. פֿאַר בייַשפּיל, די יו. עס. טעלעפאָן נומער לויט דעם מוסטער: AAA-BBB-CCCC
  5. אַראָפּנעמען ראַש - דאַטאַ פעלדער אָפט אַנטהאַלטן ווערטער וואָס טאָן ניט לייגן פיל ווערט און דערפאר באַקענען ראַש. פֿאַר בייַשפּיל, באַטראַכטן די פירמע נעמען 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. אַלע פירמע נעמען זענען די זעלבע אָבער דיין אַנאַליסיס פּראַסעסאַז קענען באַטראַכטן זיי ווי יינציק, און רימוווינג ווערטער ווי ינק., ללק און ינקאָרפּאָראַטעד קענען פֿאַרבעסערן די אַקיעראַסי פון דיין אַנאַליסיס.
  6. גלייַכן דאַטן צו דעטעקט דופּליקאַטן - דאַטאַסעץ יוזשאַוואַלי אַנטהאַלטן קייפל רעקאָרדס פֿאַר דער זעלביקער ענטיטי. קליין ווערייישאַנז אין קונה נעמען קענען פירן דיין מאַנשאַפֿט צו מאַכן קייפל איינסן אין דיין קונה דאַטאַבייס. א ריין און סטאַנדערדייזד דאַטאַסעט זאָל אַנטהאַלטן יינציק רעקאָרדס - איין רעקאָרד פּער ענטיטי. 

סטראַקטשערד קעגן ונסטרוקטורעד דאַטן

איין מאָדערן אַספּעקט פון דיגיטאַל דאַטן איז אַז עס איז נישט קאָנסיסטענט אין אַ נומעריק פעלד אָדער טעקסטשאַוואַל ווערט. סטראַקטשערד דאַטן איז וואָס קאָמפּאַניעס זענען טיפּיקלי ארבעטן מיט - קוואַנטיטאַטיווע דאַטן סטאָרד אין ספּעציפיש פֿאָרמאַטירונגען ווי ספּרעדשיץ אָדער טישן צו אַרבעטן מיט גרינגער. אָבער, געשעפטן ארבעטן מיט אַנסטראַקטשערד דאַטן מער און מער ... דאָס איז קוואַליטאַטיווע דאַטע.

א ביישפּיל פון אַנסטראַקטשערד דאַטן איז נאַטירלעך שפּראַך פֿון טעקסט, אַודיאָ און ווידעא קוואלן. איינער פון די מערסט פּראָסט אין פֿאַרקויף איז צו באַקומען סאָרט סענטימענט פון אָנליין באריכטן. די שטערן אָפּציע איז סטראַקטשערד (למשל כעזשבן פון 1 צו 5 שטערן), אָבער די באַמערקונג איז אַנסטראַקטשערד און די קוואַליטאַטיווע דאַטן מוזן זיין פּראַסעסט דורך נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (נלפּ) אַלגערידאַמז צו פאָרעם אַ קוואַנטיטאַטיווע ווערט פון סענטימענט.

ווי צו ענשור ריין דאַטן?

די מערסט עפעקטיוו מיטל צו ענשור ריין דאַטן איז צו קאָנטראָלירן יעדער פּאָזיציע פונט אין דיין פּלאַטפאָרמס און פּראָגראַממאַטיק דערהייַנטיקן זיי צו ענשור אַז די דאַטן זענען רעכט אריין. דאָס קענען זיין דורכגעקאָכט אין אַ נומער פון וועגן:

  • ריקוויירינג פעלדער - ינשורינג אַ פאָרעם אָדער ינאַגריישאַן מוזן דורכגיין ספּעציפיש פעלדער.
  • ניצן פעלד דאַטן טייפּס - צושטעלן לימיטעד רשימות פֿאַר סעלעקציע, רעגולער אויסדרוקן צו פֿאָרמאַט דאַטן, און סטאָרינג דאַטן אין די געהעריק דאַטן טייפּס צו באַגרענעצן דאַטן צו די געהעריק פֿאָרמאַט און טיפּ סטאָרד.
  • דריט-פּאַרטיי סערוויס ינטאַגריישאַן - ינטאַגרייטינג דריט-פּאַרטיי מכשירים צו ענשור אַז דאַטן זענען סטאָרד רעכט, ווי אַן אַדרעס פעלד וואָס וואַלאַדייץ די אַדרעס, קענען צושטעלן קאָנסיסטענט קוואַליטעט דאַטן.
  • וואַלאַדיישאַן - אויב דיין קאַסטאַמערז וואַלאַדייט זייער טעלעפאָן נומער אָדער בליצפּאָסט אַדרעס, איר קענען ענשור אַז פּינטלעך דאַטן זענען סטאָרד.

אַ פּאָזיציע פונט דאַרף ניט נאָר זיין אַ פאָרעם, עס זאָל זיין די קאַנעקטער צווישן יעדער סיסטעם וואָס פּאַסיז דאַטן פון איין סיסטעם צו אנדערן. קאָמפּאַניעס אָפט נוצן פּלאַטפאָרמס צו עקסטראַקט, יבערמאַכן און לאָדן (ETL) דאַטן צווישן סיסטעמען צו ענשור ריין דאַטן זענען סטאָרד. קאָמפּאַניעס זענען ינקעראַדזשד צו דורכפירן דאַטן ופדעקונג אַדאַץ צו דאָקומענט אַלע פּאָזיציע פונקטן, פּראַסעסינג און יוטאַלאַזיישאַן פונקטן פֿאַר די דאַטן אין זייער קאָנטראָל. דאָס איז אויך קריטיש צו ענשור העסקעם מיט זיכערהייט סטאַנדאַרדס און פּריוואַטקייט רעגיאַליישאַנז.

ווי צו ריין דיין דאַטן?

כאָטש ריין דאַטן וואָלט זיין אָפּטימאַל, לעגאַט סיסטעמען און אָפּגעלאָזן דיסציפּלין פֿאַר ימפּאָרטינג און קאַפּטשערינג דאַטן אָפט עקסיסטירן. דאָס מאכט דאַטן קלענזינג אַ טייל פון די אַקטיוויטעטן פון רובֿ פֿאַרקויף טימז. מיר געקוקט אין די פּראַסעסאַז וואָס דאַטן קלענזינג פּראַסעסאַז אַרייַנציען. דאָ זענען די אַפּשאַנאַל וועגן דיין אָרגאַניזאַציע קענען ינסטרומענט דאַטן קלענזינג:

אָפּציע 1: ניצן אַ קאָד-באזירט צוגאַנג

פּיטהאָן און R זענען צוויי קאַמאַנלי געוויינט פּראָגראַממינג שפּראַכן פֿאַר קאָדירונג סאַלושאַנז צו מאַניפּולירן דאַטן. שרייבן סקריפּס צו ריין דאַטן קענען ויסקומען וווילטויק זינט איר קענען סטרויערן די אַלגערידאַמז לויט די נאַטור פון דיין דאַטן, אָבער עס קען זיין שווער צו האַלטן די סקריפּס איבער צייט. דערצו, די ביגאַסט אַרויסרופן מיט דעם צוגאַנג איז צו קאָד אַ גענעראַליזעד לייזונג וואָס אַרבעט געזונט מיט פאַרשידן דאַטאַסעץ, אלא ווי שווער-קאָודינג ספּעציפיש סינעריאָוז. 

אָפּציע 2: ניצן פּלאַטפאָרם ינטעגראַטיאָן מכשירים

פילע פּלאַטפאָרמס פאָרשלאָגן פּראָגראַממאַטיק אָדער קאָדלעסס קאַנעקטערז צו אַריבערפירן דאַטן צווישן סיסטעמען אין די געהעריק פֿאָרמאַט. געבויט-אין אָטאַמיישאַן פּלאַטפאָרמס זענען גיינינג פּאָפּולאַריטעט אַזוי אַז פּלאַטפאָרמס קענען ויסשטימען גרינגער צווישן זייער פירמע ס מכשירים. די מכשירים אָפט ינקאָרפּערייט טריגערד אָדער סקעדזשולד פּראַסעסאַז וואָס קענען זיין לויפן אויף ימפּאָרטינג, קווערינג אָדער שרייבן דאַטן פון איין סיסטעם צו אנדערן. עטלעכע פּלאַטפאָרמס, ווי ראָבאָטיק פּראָצעס אַוטאָמאַטיאָן (RPA) פּלאַטפאָרמס, קענען אפילו אַרייַן דאַטן אין סקרינז ווען דאַטן ינטאַגריישאַנז זענען נישט בנימצא.

אָפּציע 3: ניצן אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע

פאַקטיש-וועלט דאַטאַסעץ זענען זייער דייווערס און ימפּלאַמענינג דירעקט קאַנסטריינץ אויף די פעלדער קענען געבן ומפּינקטלעך רעזולטאַטן. דאס איז ווו קינסטלעך סייכל (AI) קענען זיין זייער נוציק. טראַינינג מאָדעלס אויף ריכטיק, גילטיק און פּינטלעך דאַטן און דערנאָך ניצן די טריינד מאָדעלס אויף ינקאַמינג רעקאָרדס קענען העלפֿן פלאַג אַנאַמאַליז, ידענטיפיצירן קלענזינג אַפּערטונאַטיז, אאז"ו ו.

עטלעכע פון ​​​​די פּראַסעסאַז וואָס קענען זיין ימפּרוווד מיט אַי בעשאַס דאַטן קלענזינג זענען דערמאנט אונטן:

  • דיטעקטינג אַנאַמאַליז אין אַ זייַל.
  • ידענטיפיצירן פאַלש ריליישאַנאַל דיפּענדאַנסיז.
  • געפֿינען דופּליקאַט רעקאָרדס דורך קלאַסטערינג.
  • סעלעקטינג בעל רעקאָרדס באזירט אויף די קאַמפּיוטיד ליקעליהאָאָד.

אָפּציע 4: ניצן זיך-סערוויס דאַטאַ קוואַליטי מכשירים

זיכער ווענדאָרס פאָרשלאָגן פאַרשידן דאַטן קוואַליטעט פאַנגקשאַנז פּאַקידזשד ווי מכשירים, אַזאַ ווי דאַטן קלענזינג ווייכווארג. זיי נוצן ינדאַסטרי-לידינג און פּראַפּרייאַטערי אַלגערידאַמז פֿאַר פּראָפילינג, קלענזינג, סטאַנדערדייזינג, וואָס ריכטן און צונויפגיסן דאַטן צווישן פאַרשידענע קוואלן. אַזאַ מכשירים קענען שפּילן ווי צאַפּן-און-שפּיל און דאַרפן די מינדסטער סומע פון ​​​​אָנבאָרדינג צייט קאַמפּערד מיט אנדערע אַפּראָוטשיז. 

דאַטע לאַדער

די רעזולטאַטן פון אַ דאַטן אַנאַליסיס פּראָצעס זענען ווי גוט ווי די קוואַליטעט פון די אַרייַנשרייַב דאַטן. פֿאַר דעם סיבה, פֿאַרשטיין די טשאַלאַנדזשיז פון דאַטן קוואַליטעט און ימפּלאַמענינג אַ סוף-צו-סוף לייזונג פֿאַר רעקטאַפייינג די ערראָרס קענען העלפֿן צו האַלטן דיין דאַטן ריין, סטאַנדערדייזד און ניצלעך פֿאַר קיין בדעה ציל. 

דאַטאַ לאַדער אָפפערס אַ פונקציע-רייַך מכשירים וואָס העלפּס איר צו עלימינירן סתירה און פאַרקריפּלט וואַלועס, שאַפֿן און וואַלאַדייט פּאַטערנז, און דערגרייכן אַ סטאַנדערדייזד מיינונג איבער אַלע דאַטן קוואלן, ינשורינג הויך דאַטן קוואַליטעט, אַקיעראַסי און וסאַביליטי.

דאַטאַ לאַדער - דאַטאַ קלענזינג ווייכווארג

באַזוכן דאַטאַ לאַדער פֿאַר מער אינפֿאָרמאַציע