Zergatik da kritikoa Datuen Garbiketa eta Datuen Garbiketa Prozesuak eta Soluzioak nola ezar ditzakezu

Datuen garbiketa: nola garbitu zure datuak

Datuen kalitate eskasa gero eta kezka handiagoa da negozio-lider askorentzat, ez baitituzte helburu helburuak betetzen. Datu-analisten taldeak - datu fidagarriak ekoizten omen dituena - denboraren % 80 datuak garbitzen eta prestatzen ematen du, eta denboraren %20 bakarrik benetako analisia egiteko geratzen da. Horrek taldearen produktibitatean eragin handia du, datu multzo anitzen datuen kalitatea eskuz balioztatu behar baitute.

Zuzendari nagusien % 84 kezkatuta daude erabakietan oinarritzen ari diren datuen kalitatearekin.

Global CEO Outlook, Forbes Insight eta KPMG

Horrelako arazoei aurre egin ondoren, erakundeek datuak garbitzeko eta estandarizatzeko modu automatizatu, errazagoa eta zehatzagoa bilatzen dute. Blog honetan, datuen garbiketan parte hartzen duten oinarrizko jarduera batzuk aztertuko ditugu, eta nola inplementa ditzakezun.

Zer da Datuen Garbiketa?

Datuen garbiketa termino zabala da, eta datuak nahi diren helburuetarako erabilgarri bihurtzeko prozesuari egiten dio erreferentzia. Datuen kalitatea konpontzeko prozesu bat da, datu-multzoetatik eta balio estandarizatuetatik informazio okerra eta baliogabea ezabatzen duena, iturri ezberdin guztietan ikuspegi koherentea lortzeko. Prozesuak jarduera hauek izan ohi ditu:

  1. Kendu eta ordeztu – Datu-multzo bateko eremuek sarritan balio ez duten eta hobeto aztertzeko ordezkatu edo kendu behar diren karaktere edo puntuazio hasierako edo aztarnak izaten dituzte (adibidez, zuriuneak, zeroak, barrak, etab.). 
  2. Analizatu eta batu – Batzuetan eremuek datu-elementu agregatuak dituzte, adibidez, the Helbidea eremua dauka Kalearen zenbakiaKale izenahiriaEstatuko, etab. Horrelako kasuetan, agregatutako eremuak zutabe bereizietan analizatu behar dira, eta zutabe batzuk, berriz, bateratu behar dira datuen ikuspegi hobea izateko, edo zure erabilera kasurako balio duen zerbait.
  3. Datu motak eraldatu – Honek eremu baten datu-mota aldatzea dakar, adibidez, transformazioa Telefono zenbakia aurretik zegoen eremua String to Zenbakia. Honek eremuko balio guztiak zehatzak eta baliozkoak direla ziurtatzen du. 
  4. Baliozkotu ereduak – Eremu batzuek eredu edo formatu baliozko bati jarraitu behar diote. Horretarako, datuen garbiketa prozesuak egungo ereduak ezagutzen ditu eta eraldatzen ditu zehaztasuna bermatzeko. Adibidez, the AEBetako telefonoa Zenbakia ereduari jarraituz: AAA-BBB-CCCC
  5. Kendu zarata – Datu-eremuek askotan balio handirik ematen ez duten hitzak izaten dituzte eta, ondorioz, zarata sartzen dute. Adibidez, kontuan hartu 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC' enpresa-izen hauek. Enpresa-izen guztiak berdinak dira, baina zure analisi-prozesuek bakartzat har ditzakete, eta Inc., LLC eta Incorporated bezalako hitzak kentzeak zure analisiaren zehaztasuna hobetu dezake.
  6. Lotu datuak bikoiztuak detektatzeko – Datu-multzoek normalean entitate bererako hainbat erregistro izan ohi dituzte. Bezeroen izenen aldakuntza txikiek zure taldea zure bezeroen datu-basean hainbat sarrera egitera eraman dezakete. Datu-multzo garbi eta estandarizatu batek erregistro bakarrak izan behar ditu: erregistro bat entitate bakoitzeko. 

Datu egituratuak versus egituragabeak

Datu digitalen alderdi moderno bat da ez dela koherentea zenbaki-eremu edo balio testual batean egokitzeko. Datu egituratuak dira normalean enpresek lan egiten dutenarekin - kuantitatiboa kalkulu-orriak edo taulak bezalako formatu zehatzetan gordetako datuak errazago lan egiteko. Hala ere, negozioak gero eta gehiago ari dira lanean egituratu gabeko datuekin... hau da kualitatiboa datuak.

Egituratu gabeko datuen adibide bat testu, audio eta bideo iturrietako hizkuntza naturala da. Marketinean ohikoa den bat markaren sentimendua sareko berrikuspenetatik jasotzea da. Izar aukera egituratuta dago (adibidez, 1etik 5era arteko puntuazioa), baina iruzkina ez da egituratuta eta datu kualitatiboak hizkuntza naturalaren prozesamenduaren bidez prozesatu behar dira (NLP) sentimenduaren balio kuantitatiboa osatzeko algoritmoak.

Nola ziurtatu datu garbiak?

Datu garbiak ziurtatzeko baliabiderik eraginkorrena zure plataformetan sarrera-puntu guztiak ikuskatzea eta programatikoki eguneratzea da datuak behar bezala sartzen direla ziurtatzeko. Hau hainbat modutan lor daiteke:

  • Beharrezko eremuak – inprimaki edo integrazio batek eremu zehatzak gainditu behar dituela ziurtatzeak.
  • Eremuko datu motak erabiltzea – aukeraketa-zerrenda mugatuak eskaintzea, adierazpen erregularrak datuak formateatzeko eta datuak datu-mota egokietan gordetzea datuak gordetako formatu eta mota egokira mugatzeko.
  • Hirugarrenen zerbitzuen integrazioa – Datuak behar bezala gordetzen direla ziurtatzeko hirugarrenen tresnak integratzeak, helbidea balioztatzen duen helbide-eremuak bezala, koherenteak eta kalitatezko datuak eman ditzake.
  • Validation – Zure bezeroek telefono-zenbakia edo helbide elektronikoa baliozkotu izanak datu zehatzak gordetzen direla bermatu dezake.

Sarrera puntu batek ez du forma bat izan behar, datuak sistema batetik bestera pasatzen dituen sistema guztien arteko konektorea izan behar du. Enpresek maiz plataformak erabiltzen dituzte sistemen artean datuak erauzteko, eraldatzeko eta kargatzeko (ETL) datu garbiak gordetzen direla ziurtatzeko. Enpresak animatu egiten dira datuen aurkikuntza auditoretzak beren kontrolpean dauden datuen sarrera, prozesatu eta erabilera puntu guztiak dokumentatzeko. Hau funtsezkoa da segurtasun-arauak eta pribatutasun-arauak betetzen direla ziurtatzeko.

Nola garbitu zure datuak?

Datu garbiak edukitzea ezin hobea izango litzatekeen arren, maiz existitzen dira datuak inportatzeko eta harrapatzeko sistema zaharrak eta diziplina laxoa. Horrek datuen garbiketa marketin-talde gehienen jardueren parte bihurtzen du. Datuak garbitzeko prozesuek inplikatzen dituzten prozesuak aztertu ditugu. Hona hemen zure erakundeak datuen garbiketa ezartzeko aukerako moduak:

1. aukera: Kodeetan oinarritutako ikuspegia erabiltzea

Python  R Datuak manipulatzeko soluzioak kodetzeko erabili ohi diren bi programazio-lengoaia dira. Datuak garbitzeko scriptak idaztea onuragarria dirudi algoritmoak zure datuen izaeraren arabera sintonizatzen dituzulako, baina zaila izan daiteke denboran zehar script hauek mantentzea. Gainera, ikuspegi honen erronkarik handiena datu-multzo ezberdinekin ondo funtzionatzen duen irtenbide orokor bat kodetzea da, agertoki zehatzak gogor kodetzea beharrean. 

2. aukera: Plataforma integratzeko tresnak erabiltzea

Plataforma askok programatikoa edo koderik gabekoa eskaintzen dute konektoreak datuak sistemen artean formatu egokian mugitzeko. Automatizazio-plataforma integratuak ospea lortzen ari dira, plataformak beren konpainiaren tresna multzoen artean errazago integra daitezen. Tresna hauek sistema batetik bestera datuak inportatzeko, kontsultatzeko edo idazteko exekutatu daitezkeen abiarazitako edo programatutako prozesuak barne hartzen dituzte. Plataforma batzuk, esaterako Prozesu robotikoen automatizazioa (RPA) plataformek, datuak pantailetan sar ditzakete datuen integrazioak erabilgarri ez daudenean.

3. aukera: Adimen artifiziala erabiltzea

Mundu errealeko datu multzoak oso anitzak dira eta eremuetan muga zuzenak ezartzeak emaitza okerrak eman ditzake. Hor dago adimen artifiziala (AI) oso lagungarria izan daiteke. Datu zuzen, baliozko eta zehatzetan trebatzeko ereduak eta, ondoren, sarrerako erregistroetan trebatutako ereduak erabiltzeak anomaliak markatzen lagun dezake, garbiketa aukerak identifikatzen, etab.

Datuak garbitzean AIarekin hobetu daitezkeen prozesuetako batzuk behean aipatzen dira:

  • Zutabe batean anomaliak hautematea.
  • Erlazio-mendekotasun okerrak identifikatzea.
  • Erregistro bikoiztuak bilatzea clustering bidez.
  • Erregistro nagusiak hautatzea, kalkulatutako probabilitatearen arabera.

4. aukera: Autozerbitzuko Datuen Kalitate Tresnak erabiltzea

Zenbait saltzailek hainbat datu-kalitate-funtzio eskaintzen dituzte tresna gisa paketatuta, adibidez datuak garbitzeko softwarea. Sektoreko liderrak eta jabedun algoritmoak erabiltzen dituzte hainbat iturritan datuak profilatzeko, garbitzeko, estandarizatzeko, lotzeko eta batzeko. Tresnek plug-and-play gisa jokatu dezakete eta barneratzeko denbora gutxien behar dute beste ikuspegi batzuekin alderatuta. 

Datuen eskailera

Datuak aztertzeko prozesu baten emaitzak sarrerako datuen kalitatea bezain onak dira. Hori dela eta, datuen kalitatearen erronkak ulertzeak eta akats horiek zuzentzeko amaierako irtenbide bat ezartzeak zure datuak garbi, estandarizatu eta aurreikusitako edozein helburutarako erabilgarri mantentzen lagun dezake. 

Data Ladder-ek balio ez koherenteak eta baliogabeak ezabatzen, ereduak sortzen eta balioztatzen eta datu-iturri guztien ikuspegi estandarizatua lortzen laguntzen dizun tresna-kit bat eskaintzen du, datuen kalitate, zehaztasun eta erabilgarritasun handia bermatuz.

Data Ladder - Datuak garbitzeko softwarea

Bisitatu Data Ladder informazio gehiago lortzeko