Datuen estandarizazioa: definitu, probatu eta eraldatu

Datuen Normalizazioa

Erakundeak enpresa osoan datuen kultura bat ezartzeko bidean jartzen diren bitartean, asko oraindik ere borrokan ari dira euren datuak ondo ateratzeko. Hainbat iturritatik datuak ateratzeak eta ustez informazio bera izan behar denaren formatu eta irudikapen desberdinak eskuratzeak oztopo larriak eragiten ditu zure datuen bidaian.

Taldeek atzerapenak eta akatsak izaten dituzte beren ohiko eragiketak burutzen dituzten bitartean edo datu multzoetatik informazioa ateratzen duten bitartean. Horrelako arazoek negozioak datuen estandarizazio mekanismo bat sartzera behartzen dituzte; horrek bermatzen du datuak erakunde osoan ikuspegi koherente eta uniforme batean egotea. 

Ikus dezagun sakonago datuen estandarizazio prozesua: zer esan nahi duen, dakartzan urratsak eta nola lor dezakezun datu-ikuspegi estandarra zure enpresan.

Zer da Datuen Normalizazioa?

Besterik gabe, datuen estandarizazioa datuen balioak formatu oker batetik zuzen batera eraldatzeko prozesua da. Erakunde osoan datu-ikuspegi estandarizatu, uniforme eta koherentea ahalbidetzeko, datu-balioek eskatutako estandarrarekin bat egin behar dute, dagozkion datu-eremuen testuinguruan.

Datuen estandarizazio akatsen adibidea

Adibidez, bi kokapen ezberdinetan bizi den bezeroaren erregistroak ez luke desadostasunik izan behar izen-abizenetan, helbide elektronikoan, telefono-zenbakian eta egoitza-helbidean:

izena Posta elektroniko helbidea Telefono zenbakia Jaiotze data Genero Egoitza helbidea
John Oneel john.neal@gmail.com 5164659494 14 / 2 / 1987 M 11400 W Olimpic BL # 200
Iturria 1

Izena Abizena Posta elektroniko helbidea Telefono zenbakia Jaiotze data Genero Egoitza helbidea
John O'neal john.neal_gmail.com + 1 516-465-9494 2 / 14 / 1987 Male 11400 W Olimpic 200
Iturria 2

Goiko adibidean, inkoherentzia mota hauek ikus ditzakezu:

  1. Egitura: Lehenengo iturriak Bezeroaren izena eremu bakar gisa hartzen du, eta bigarrenak, berriz, bi eremu gisa gordetzen du: Izena eta Abizena.
  2. Eredua: Lehenengo iturriak a baliozko posta elektronikoaren eredua helbide elektronikoaren eremuan ezarrita dago, bigarrenean, berriz, nabarmen falta da @ sinboloa. 
  3. Datu mota: Lehen iturburuak Telefono-zenbakiaren eremuan zenbakiak soilik onartzen ditu, bigarrenak, berriz, kate motako eremua du, ikurrak eta zuriuneak ere baditu.
  4. Format: Lehenengo iturriak jaiotze data MM/DD/AAAA formatuan du, bigarrenak, berriz, DD/MM/AAAA formatuan. 
  5. Domeinuaren balioa: Lehenengo iturriak Generoaren balioa M edo F gisa gordetzeko aukera ematen du, eta bigarren iturriak, berriz, formulario osoa gordetzen du - Gizonezkoa edo Emakumezkoa.

Datuen inkoherentzia horiek akats larriak egitera eramaten zaituzte, zure negozioak denbora, kostu eta esfortzu asko gal ditzaketenak. Hori dela eta, amaierako mekanismo bat ezarriz datuen estandarizazioa funtsezkoa da zure datuen higienea mantentzeko.

Nola estandarizatu datuak?

Datuen estandarizazioa lau urratseko prozesu sinple bat da. Baina zure datuetan dauden inkoherentziaren izaeraren eta lortzen saiatzen ari zarenaren arabera, estandarizaziorako erabiltzen diren metodoak eta teknikak alda daitezke. Hemen, edozein erakundek estandarizazio akatsak gainditzeko erabil dezakeen arau orokor bat aurkezten dugu. 

  1. Definitu zein den estandarra

Edozein egoera lortzeko, lehenik eta behin egoera benetan zer den definitu behar duzu. Datuen estandarizazio prozesuko lehen urratsean zer lortu behar den identifikatzea da. Behar duzuna jakiteko modurik onena negozioaren eskakizunak ulertzea da. Zure negozio-prozesuak eskaneatu behar dituzu zer datu behar diren eta zein formatutan ikusteko. Horrek zure datu-beharretarako oinarrizko lerroa ezartzen lagunduko dizu.

Datuen definizio estandarrak identifikatzen laguntzen du:

  • Zure negozio-prozesurako funtsezko datu-aktiboak, 
  • Aktibo horien beharrezko datu-eremuak,
  • Datu-mota, formatua eta eredua haien balioek bat etorri behar dute,
  • Eremu horien balio onargarrien sorta, eta abar.

  1. Probatu datu-multzoak definitutako estandarraren aurka

Definizio estandar bat duzunean, hurrengo urratsa zure datu-multzoak haien aurka nola funtzionatzen duten probatzea da. Hau ebaluatzeko modu bat erabiltzea da datuen profilaketa Txosten integralak sortzen dituzten eta informazioa bilatzen duten tresnak, hala nola datu-eremuaren eskakizunekin bat datozen balioen ehunekoa, hala nola:

  • Balioek eskatzen duten datu-mota eta formatua jarraitzen dute?
  • Balioak tarte onargarritik kanpo daude?
  • Balioek forma laburtuak erabiltzen al dituzte, hala nola, laburdurak eta goitizenak?
  • Dira helbideak normalizatuta behar bezala – hala nola USPS estandarizazioa AEBetako helbideetarako?

  1. Bat ez datozen balioak eraldatu

Orain, azkenean, definitutako estandarrarekin bat ez datozen balioak eraldatzeko garaia da. Ikus ditzagun erabilitako datuen eraldaketarako ohiko teknikak.

  • Datuen analisia – Lehenik eta behin datu-eremu batzuk analizatu behar dira beharrezko datu-osagaiak lortzeko. Adibidez, izenaren eremua aztertzea izen-abizenak bereizteko, baita balioan dauden aurrizkiak edo atzizkiak ere.
  • Datu mota eta formatu bihurtzea – Baliteke konformatzen ez diren karaktereak kendu behar izatea bihurtzean, adibidez, ikurrak eta alfabetoak ezabatuz zifrak soilik dituen telefono-zenbaki batetik.
  • Ereduen parekatzea eta balioztatzea – Ereduen bihurketa ereduaren adierazpen erregular bat konfiguratuz egiten da. Adierazpen erregular batekin bat datozen helbide elektronikoen balioetarako, analizatu eta definitutako ereduan eraldatu behar dira. helbide elektroniko bat baliozkotu daiteke regex erabiliz:

^[a-zA-Z0-9+_.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+$

  • Laburduraren hedapena – Enpresa-izenek, helbideek eta pertsona-izenek forma laburtuak izan ohi dituzte zure datu-multzoa informazio beraren irudikapen desberdinak edukitzera eraman dezaketenak. Esaterako, baliteke herrialdeetako estatuak zabaldu behar izatea, adibidez NY New York bihurtzea.
  • Zarata kentzea eta ortografia zuzentzea – Zenbait hitzek ez diote balio bati inolako esanahirik gehitzen, eta, horren ordez, zarata asko sartzen dute datu multzo batean. Balio horiek datu-multzo batean identifikatu daitezke, hitz hauek dituen hiztegi baten aurka exekutatu, markatuz eta behin betiko kendu erabakiz. Prozesu bera exekutatu daiteke akats ortografikoak eta idazketa akatsak aurkitzeko.

  1. Berriro probatu datu-multzoa definitutako estandarraren aurka

Azken urratsean, eraldatutako datu-multzoa berriro probatzen da definitutako estandarraren aurka, konpondu diren datuen estandarizazio-erroreen ehunekoa jakiteko. Oraindik zure datu multzoan geratzen diren akatsetarako, zure metodoak sintonizatu edo birkonfigura ditzakezu eta datuak prozesuan berriro exekutatu ditzakezu. 

Itzulbiratu

Gaur egun sortzen den datu kopuruak eta datu horiek harrapatzeko erabiltzen diren tresnak eta teknologiak enpresek datu-nahaspila izugarriari aurre egitera eramaten ari dira. Behar duten guztia dute, baina ez dakite zergatik datuak ez dauden forma eta forma onargarri eta erabilgarri batean. Datuak estandarizatzeko tresnak hartzeak inkoherentzia horiek zuzentzen lagun dezake eta zure erakundean oso beharrezkoa den datu-kultura gaitu.

Zer deritzozu?

Gune honek Akismet-ek spam erabiltzen du. Ikasi zure iruzkina nola prozesatu den.