Datahygien: En snabbguide för att rensa data

Datahygien - Vad är en sammanslagning?

En sammanslagning är en central funktion för affärsverksamhet som direktreklammarknadsföring och att få en enda källa till sanning. Men många organisationer tror fortfarande att reningsprocessen endast är begränsad till Excel-tekniker och funktioner som gör mycket lite för att rätta till alltmer komplexa behov av datakvalitet.

Den här guiden hjälper företag och IT-användare att förstå reningsprocessen och möjligen få dem att inse varför deras team inte längre kan fortsätta att slå samman och rensa genom Excel.

Låt oss börja!

Vad är en reningsprocess eller -funktion?

Merge purge är processen att ta med flera datakällor på ett ställe samtidigt som dåliga poster och dubbletter tas bort från källan.

Det kan enkelt beskrivas i följande exempel:

Klientdata

Observera att bilden ovan har tre liknande poster med flera problem relaterade till datakvaliteten. När en sammanslagningsrengöringsfunktion tillämpas på denna post kommer den att omvandlas till en ren och enstaka utdata, såsom exemplet nedan:

Kopiera data

Efter sammanfogning och rensning av dubbletter från flera datakällor visar resultatet en konsoliderad version av den ursprungliga posten. En annan kolumn [Industri] har lagts till i skivan, från ytterligare en version av skivan.

Utdata från en reningsprocess för sammanslagning skapar poster som innehåller unik information som tjänar datas affärsändamål. I ovanstående exempel kommer uppgifterna att fungera som en post som är tillförlitlig för marknadsförare i e-postkampanjer när den är optimerad.

Bästa praxis för sammanslagning och rensning av data

Oavsett bransch, företag eller företagsstorlek är sammanslagningsprocesser som bas för datadrivmål. Även om övningen endast var begränsad till kombination och eliminering, har idag sammanslagning och rensning utvecklats till en viktig mekanism som gör det möjligt för användare att analysera sina data i detalj.

Trots att processen till stor del automatiseras nu genom omfattande slå samman reningsprogramvara och verktyg, måste användarna fortfarande behålla de bästa metoderna för datasammanslagning. Följande är några som jag rekommenderar att du följer:

  • Håll fokus på datakvalitet: Innan en reningsoperation genomförs är det viktigt att rengöra och standardisera data, eftersom detta säkerställer att deduperingsprocessen är enklare. Om du släpper ut utan att ha rengjort data kommer resultaten bara att göra dig besviken.
  • Att hålla sig till en realistisk plan: Detta är i fall en enkel datasammanfogningsprocess inte är en prioritet för dig. Det rekommenderas att du skapar en plan som hjälper dig att bedöma vilken typ av poster du vill slå samman och rensa.
  • Optimera din datamodell: Generellt, efter en första reningsprocess för sammanslagningar, utvecklar företag en bättre förståelse för sin datamodell. När en preliminär förståelse av din modell har utvecklats kan du skapa KPI och minska tiden som spenderas på den totala processen.
  • Underhålla ett register över listor: Att rensa en lista handlar inte nödvändigtvis om att radera listan helt. Alla program för rensning av datasammanfogning gör att du kan spara posterna och underhålla en databas för varje ändring som gjorts i listan.
  • Att hålla en enda sanningskälla: När användardata hämtas från flera poster står skillnader inför på grund av olik information. I det här fallet hjälper sammanfogning och rensning att skapa en enda sanningskälla. Detta inkluderar all nödvändig information om kunden.

Fördelarna med självbetjäningsprogram för Merge Purge

En effektiv lösning för att skapa en enda sanningskälla samtidigt som du ser till att du följer de återstående bästa metoderna, är att få en sammanfogningsprogramvara. Ett sådant verktyg kommer att skriva över gamla poster med ny information genom en dataöverlevnadsprocess.

Dessutom kan självbetjäning av rensningsverktyg för sammanslagning göra det möjligt för företagsanvändare att enkelt slå samman och rensa sina dataposter utan att göra det nödvändigt för dem att ha djup programmeringskunskap eller erfarenhet.

Det perfekta rensningsverktyget för sammanslagning kan hjälpa företagsanvändare med:

  • Förbereda data genom bedömning av fel och informationskonsistens
  • Rengöring och normalisering av data i enlighet med definierade affärsregler
  • Matcha flera listor via en kombination av etablerade algoritmer
  • Ta bort dubbletter med hög noggrannhet
  • Skapa gyllene register och få en enda sanningskälla
  • & mycket mer

Det behöver inte sägas att i en tid där automatisering har blivit nödvändig för affärsframgång har företag inte råd att fördröja optimeringen av sin affärsdata. Således har moderna datasammanfognings- / rensningsverktyg nu blivit flaggskeppslösningen för åldriga problem relaterade till komplexa processer för sammanslagning och rensning av data.

Datastege

Ett företags data är en av deras mest värdefulla tillgångar - och precis som alla andra tillgångar behöver data vårdas. Även om företag har blivit laserfokuserade på att skaffa sig ökad mängd information och stärka sin datainsamling hamnar de förvärvade uppgifterna vilande och tar dyra CRM eller lagringsutrymme under långa perioder. I sådana fall måste uppgifterna rensas innan de kan användas för företag.

Den komplexa processen för sammanslagning / rensning kan dock förenklas genom en programvara för rensning av enstaka sammanslagningar som hjälper dig att slå samman datakällor och skapa poster som faktiskt är värdefulla.

Data Ladder är ett datakvalitetsprogramvaruföretag som är dedikerat till att hjälpa affärsanvändare att få ut mesta möjliga av sina data genom datamatchning, profilering, deduplicering och anrikningsverktyg. Oavsett om det är att matcha miljontals poster via våra otydliga matchningsalgoritmer eller omvandla komplex produktinformation med semantisk teknik, erbjuder Data Ladders datakvalitetsverktyg en överlägsen servicenivå som är oöverträffad i branschen.

Ladda ner en gratis testversion

Vad tror du?

Den här sidan använder Akismet för att minska spam. Läs om hur din kommentardata behandlas.