Varför datarensning är avgörande och hur du kan implementera processer och lösningar för datarenlighet

Datarensning: Hur du rengör din data

Dålig datakvalitet är ett växande problem för många företagsledare eftersom de inte når sina uppsatta mål. Teamet av dataanalytiker – som ska producera tillförlitliga datainsikter – lägger 80 % av sin tid på att rensa och förbereda data, och bara 20% av tiden återstår att göra själva analysen. Detta har en enorm inverkan på teamets produktivitet eftersom de måste manuellt validera datakvaliteten för flera datamängder.

84 % av vd:arna är oroade över kvaliteten på den data de baserar sina beslut på.

Global CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

Efter att ha ställts inför sådana problem letar organisationer efter ett automatiserat, enklare och mer exakt sätt att rensa och standardisera data. I den här bloggen kommer vi att titta på några av de grundläggande aktiviteterna som är involverade i datarensning, och hur du kan implementera dem.

Vad är datarensning?

Datarensning är ett brett begrepp som syftar på processen att göra data användbar för alla avsedda ändamål. Det är en process för att fixa datakvalitet som eliminerar felaktig och ogiltig information från datauppsättningar och standardiserade värden för att uppnå en konsekvent vy över alla olika källor. Processen inkluderar vanligtvis följande aktiviteter:

  1. Ta bort och byt ut – Fält i en datauppsättning innehåller ofta inledande eller spårande tecken eller skiljetecken som inte är till någon nytta och som måste ersättas eller tas bort för bättre analys (som mellanslag, nollor, snedstreck, etc.). 
  2. Analysera och slå samman – Ibland innehåller fält aggregerade dataelement, till exempel Adress fältet innehåller GatunummerGatunamnCityAnge, etc. I sådana fall måste aggregerade fält tolkas i separata kolumner, medan vissa kolumner måste slås samman för att få en bättre överblick över data – eller något som fungerar för ditt användningsfall.
  3. Omvandla datatyper – Det handlar om att ändra datatypen för ett fält, till exempel en transformering Telefonnummer fält som tidigare var Sträng till Antal. Detta säkerställer att alla värden i fältet är korrekta och giltiga. 
  4. Validera mönster – Vissa fält ska följa ett giltigt mönster eller format. För det känner processen med datarensning igen nuvarande mönster och omvandlar dem för att säkerställa noggrannhet. Till exempel US telefon Antal efter mönstret: AAA-BBB-CCCC
  5. Ta bort buller – Datafält innehåller ofta ord som inte tillför så mycket värde och som därför introducerar brus. Tänk till exempel på dessa företagsnamn "XYZ Inc.", "XYZ Incorporated", "XYZ LLC". Alla företagsnamn är desamma men dina analysprocesser kan betrakta dem som unika, och att ta bort ord som Inc., LLC och Incorporated kan förbättra noggrannheten i din analys.
  6. Matcha data för att upptäcka dubbletter – Dataset innehåller vanligtvis flera poster för samma enhet. Små variationer i kundnamn kan leda till att ditt team gör flera poster i din kunddatabas. En ren och standardiserad datauppsättning bör innehålla unika poster – en post per enhet. 

Strukturerad kontra ostrukturerad data

En modern aspekt av digital data är att den inte passar in i ett numeriskt fält eller ett textvärde. Strukturerad data är vad företag vanligtvis arbetar med – kvantitativ data lagras i specifika format som kalkylblad eller tabeller för att lättare kunna arbeta med. Men företag arbetar med ostrukturerad data mer och mer också ... detta är kvalitativ data.

Ett exempel på ostrukturerad data är naturligt språk från text-, ljud- och videokällor. En vanlig sådan inom marknadsföring är att få fram varumärkesentiment från onlinerecensioner. Stjärnalternativet är strukturerat (t.ex. poäng på 1 till 5 stjärnor), men kommentaren är ostrukturerad och den kvalitativa informationen måste bearbetas genom naturlig språkbehandling (NLP) algoritmer för att bilda ett kvantitativt värde av sentiment.

Hur säkerställer man ren data?

Det mest effektiva sättet att säkerställa ren data är att granska varje ingångspunkt till dina plattformar och programmatiskt uppdatera dem för att säkerställa att data matas in korrekt. Detta kan åstadkommas på ett antal sätt:

  • Kräver fält – se till att ett formulär eller integration måste klara specifika fält.
  • Använder fältdatatyper – tillhandahålla begränsade listor för urval, reguljära uttryck för att formatera data och lagra data i rätt datatyper för att begränsa data till rätt format och lagrad typ.
  • Tredjepartstjänstintegrering – Att integrera tredjepartsverktyg för att säkerställa att data lagras korrekt, som ett adressfält som validerar adressen, kan ge konsekventa kvalitetsdata.
  • Validering – att låta dina kunder validera sitt telefonnummer eller e-postadress kan säkerställa att korrekt data lagras.

En ingångspunkt behöver inte bara vara en form, den bör vara kopplingen mellan varje system som skickar data från ett system till ett annat. Företag använder ofta plattformar för att extrahera, transformera och ladda (ETL) data mellan system för att säkerställa att ren data lagras. Företag uppmuntras att prestera upptäckt av data revisioner för att dokumentera alla ingångspunkter, bearbetnings- och användningspunkter för data som de kontrollerar. Detta är avgörande för att säkerställa överensstämmelse med säkerhetsstandarder och integritetsbestämmelser också.

Hur rengör du dina data?

Även om det skulle vara optimalt att ha ren data, finns det ofta äldre system och slapp disciplin för att importera och fånga data. Detta gör datarensning till en del av de flesta marknadsföringsteams aktiviteter. Vi undersökte de processer som datarensningsprocesser innefattar. Här är de valfria sätten din organisation kan implementera datarensning:

Alternativ 1: Använda en kodbaserad metod

Python och R är två vanliga programmeringsspråk för kodningslösningar för att manipulera data. Att skriva skript för att rengöra data kan verka fördelaktigt eftersom du får justera algoritmerna efter din datas natur, men det kan ändå vara svårt att underhålla dessa skript över tid. Dessutom är den största utmaningen med detta tillvägagångssätt att koda en generaliserad lösning som fungerar bra med olika datamängder, snarare än att hårdkoda specifika scenarier. 

Alternativ 2: Använda plattformsintegrationsverktyg

Många plattformar erbjuder programmatisk eller kodlös kontakter för att flytta data mellan system i rätt format. Inbyggda automationsplattformar blir allt populärare så att plattformar lättare kan integreras mellan sina företags verktygsuppsättningar. Dessa verktyg innehåller ofta utlösta eller schemalagda processer som kan köras vid import, sökning eller skrivning av data från ett system till ett annat. Vissa plattformar, som Robot processautomation (RPA) plattformar, kan till och med ange data på skärmar när dataintegrationer inte är tillgängliga.

Alternativ 3: Använda artificiell intelligens

Verkliga datauppsättningar är mycket olika och att implementera direkta begränsningar på fälten kan ge felaktiga resultat. Det är här artificiell intelligens (AI) kan vara till stor hjälp. Att träna modeller på korrekta, giltiga och korrekta data och sedan använda de utbildade modellerna på inkommande poster kan hjälpa till att flagga avvikelser, identifiera rensningsmöjligheter, etc.

Några av de processer som kan förbättras med AI under datarensning nämns nedan:

  • Upptäcker anomalier i en kolumn.
  • Identifiera felaktiga relationella beroenden.
  • Hitta dubbletter av poster genom klustring.
  • Val av masterposter baserat på den beräknade sannolikheten.

Alternativ 4: Använda självbetjäningsverktyg för datakvalitet

Vissa leverantörer erbjuder olika datakvalitetsfunktioner paketerade som verktyg, som t.ex mjukvara för datarengöring. De använder branschledande såväl som proprietära algoritmer för profilering, rensning, standardisering, matchning och sammanslagning av data över olika källor. Sådana verktyg kan fungera som plug-and-play och kräver minsta möjliga introduktionstid jämfört med andra metoder. 

Datastege

Resultaten av en dataanalysprocess är lika bra som kvaliteten på indata. Av denna anledning kan förståelse av utmaningarna med datakvalitet och implementering av en helhetslösning för att korrigera dessa fel hjälpa till att hålla din data ren, standardiserad och användbar för alla avsedda ändamål. 

Data Ladder erbjuder en funktionsrik verktygslåda som hjälper dig att eliminera inkonsekventa och ogiltiga värden, skapa och validera mönster och uppnå en standardiserad vy över alla datakällor, vilket säkerställer hög datakvalitet, noggrannhet och användbarhet.

Data Ladder - Programvara för datarensning

Besök Data Ladder för mer information