Få bedre resultater med riktige strategier for datarensing [+5 Tools]

Lurer du på hvordan du får pålitelige og konsistente data for dataanalyse? Implementer disse datarensingsstrategiene nå!

Din forretningsbeslutning er avhengig av dataanalyseinnsikt. Tilsvarende er innsikten hentet fra input-datasett avhengig av kvaliteten på kildedataene. Lav kvalitet, unøyaktig, søppel og inkonsekvent datakilde er de tøffe utfordringene for datavitenskap og dataanalyseindustrien.

Derfor har eksperter kommet opp med løsninger. Denne løsningen er datarensing. Det sparer deg fra å ta datadrevne beslutninger som vil skade virksomheten i stedet for å forbedre den.

Les videre for å lære de beste datarensingsstrategiene vellykkede dataforskere og analytikere bruker. Utforsk også verktøy som kan tilby rene data for umiddelbare datavitenskapelige prosjekter.

Hva er datarensing?

Datakvalitet har fem dimensjoner. Å identifisere og korrigere feil i inndataene dine ved å følge retningslinjene for datakvalitet kalles datarensing.

Kvalitetsparametrene til denne femdimensjonale standarden er:

#1. Fullstendighet

Denne kvalitetskontrollparameteren sikrer at inndataene har alle nødvendige parametere, overskrifter, rader, kolonner, tabeller osv. for et datavitenskapelig prosjekt.

#2. Nøyaktighet

En datakvalitetsindikator som sier at dataene er nær den sanne verdien av inndataene. Data kan være av sann verdi når du følger alle statistiske standarder for undersøkelser eller utrangering for datainnsamling.

#3. Gyldighet

Denne parameteren datavitenskap at dataene samsvarer med forretningsreglene du har satt opp.

#4. Ensartethet

Ensartethet bekrefter om dataene inneholder enhetlig innhold eller ikke. For eksempel bør energiforbruksundersøkelsesdata i USA inneholde alle enhetene som det britiske målesystemet. Hvis du bruker det metriske systemet for bestemt innhold i samme undersøkelse, er ikke dataene enhetlige.

#5. Konsistens

Konsistens sikrer at dataverdiene er konsistente mellom tabeller, datamodeller og datasett. Du må også overvåke denne parameteren nøye når du flytter data på tvers av systemer.

I et nøtteskall, bruk de ovennevnte kvalitetskontrollprosessene på rådatasett og rens data før du mater dem til et business intelligence-verktøy.

Viktigheten av datarensing

Akkurat sånn kan du ikke drive din digitale virksomhet på en dårlig internettbåndbreddeplan; du kan ikke ta gode beslutninger når datakvaliteten er uakseptabel. Hvis du prøver å bruke søppel og feilaktige data for å ta forretningsbeslutninger, vil du se tap av inntekter eller dårlig avkastning på investeringen (ROI).

I følge en Gartner-rapport om dårlig datakvalitet og dens konsekvenser, har tenketanken funnet ut at det gjennomsnittlige tapet en bedrift står overfor er 12,9 millioner dollar. Dette er kun for å ta avgjørelser basert på feilaktige, forfalskede og søppeldata.

Den samme rapporten antyder at bruk av dårlige data over hele USA koster landet et svimlende årlig tap på 3 billioner dollar.

Den endelige innsikten vil garantert være søppel hvis du mater BI-systemet med søppeldata.

Derfor må du rense rådataene for å unngå økonomiske tap og ta effektive forretningsbeslutninger fra dataanalyseprosjekter.

Fordeler med datarensing

#1. Unngå monetære tap

Ved å rense inndataene kan du redde bedriften din fra økonomiske tap som kan komme som en straff for manglende overholdelse eller tap av kunder.

#2. Ta gode avgjørelser

Høykvalitets og handlingsdyktige data gir god innsikt. Slik innsikt hjelper deg med å ta fremragende forretningsbeslutninger om produktmarkedsføring, salg, lagerstyring, priser osv.

#3. Få et forsprang på konkurrenten

Hvis du velger datarensing tidligere enn konkurrentene dine, vil du nyte fordelene ved å bli en rask pådriver i din bransje.

#4. Gjør prosjektet effektivt

En strømlinjeformet datarensingsprosess øker tillitsnivået til teammedlemmene. Siden de vet at dataene er pålitelige, kan de fokusere mer på dataanalyse.

#5. Lagre ressurser

Rensing og trimming av data reduserer størrelsen på den totale databasen. Derfor rydder du databasens lagringsplass ved å eliminere søppeldata.

Strategier for å rense data

Standardiser de visuelle dataene

Et datasett vil inneholde mange typer tegn som tekster, sifre, symboler osv. Du må bruke et enhetlig format for store bokstaver for alle tekstene. Sørg for at symboler er i riktig koding, som Unicode, ASCII, etc.

For eksempel betyr ordet Bill med stor bokstav navnet på en person. I motsetning betyr en regning eller regning en mottakelse av en transaksjon; Derfor er riktig formatering av store bokstaver avgjørende.

Fjern replikerte data

Dupliserte data forvirrer BI-systemet. Følgelig vil mønsteret bli skjevt. Derfor må du luke ut dupliserte oppføringer fra inndatadatabasen.

Duplikater kommer vanligvis fra menneskelige dataregistreringsprosesser. Hvis du kan automatisere prosessen med å legge inn rådata, kan du utrydde datareplikasjoner fra roten.

Fiks uønskede uteliggere

Outliers er uvanlige datapunkter som ikke ligger innenfor datamønsteret, som vist i grafen ovenfor. Ekte uteliggere er greit siden de hjelper dataforskerne med å oppdage undersøkelsesfeil. Men hvis uteliggere kommer fra menneskelige feil, så er det et problem.

Du må sette datasettene i diagrammer eller grafer for å se etter uteliggere. Hvis du finner noen, undersøk kilden. Hvis kilden er en menneskelig feil, fjern avvikende data.

Fokus på strukturelle data

Det er mest å finne og fikse feil i datasettene.

Et datasett inneholder for eksempel én kolonne med USD og mange kolonner med andre valutaer. Hvis dataene dine er for det amerikanske publikummet, konverter andre valutaer til tilsvarende USD. Erstatt deretter alle andre valutaer i USD.

Skann dataene dine

En enorm database lastet ned fra et datavarehus kan inneholde tusenvis av tabeller. Du trenger kanskje ikke alle tabellene for datavitenskapsprosjektet ditt.

Derfor, etter å ha fått databasen, må du skrive et skript for å finne datatabellene du trenger. Når du vet dette, kan du slette irrelevante tabeller og minimere størrelsen på datasettet.

Dette vil til slutt resultere i raskere oppdagelse av datamønster.

Rens data på skyen

Hvis databasen din bruker schema-on-write-tilnærmingen, må du konvertere den til schema-on-read. Dette vil muliggjøre datarensing direkte på skylagringen og utvinning av formaterte, organiserte og klare til å analysere data.

Oversett fremmedspråk

Hvis du kjører en undersøkelse over hele verden, kan du forvente fremmedspråk i rådataene. Du må oversette rader og kolonner som inneholder fremmedspråk til engelsk eller et annet språk du foretrekker. Du kan bruke dataassistert oversettelse (CAT)-verktøy for dette formålet.

Trinn-for-trinn datarensing

#1. Finn kritiske datafelt

Et datavarehus inneholder terabyte med databaser. Hver database kan inneholde noen få til tusenvis av kolonner med data. Nå må du se på prosjektets mål og trekke ut data fra slike databaser tilsvarende.

Hvis prosjektet ditt studerer e-handelstrender for innbyggere i USA, vil det ikke hjelpe å samle inn data om offline-butikker i samme arbeidsbok.

#2. Organiser data

Når du har funnet de viktige datafeltene, kolonneoverskriftene, tabellene osv. fra en database, kan du sortere dem på en organisert måte.

#3. Slett ut duplikater

Rådata samlet inn fra datavarehus vil alltid inneholde dupliserte oppføringer. Du må finne og slette disse kopiene.

#4. Eliminer tomme verdier og mellomrom

Noen kolonneoverskrifter og deres tilhørende datafelt inneholder kanskje ingen verdier. Du må eliminere disse kolonneoverskriftene/feltene eller erstatte tomme verdier med de riktige alfanumeriske.

#5. Utfør finformatering

Datasett kan inneholde unødvendige mellomrom, symboler, tegn osv. Du må formatere disse ved hjelp av formler slik at det overordnede datasettet ser enhetlig ut i cellestørrelse og spennvidde.

#6. Standardiser prosessen

Du må lage en SOP som datavitenskapsteamets medlemmer kan følge og gjøre sin plikt under datarenseprosessen. Den må inneholde følgende:

• Hyppighet av innsamling av rådata
• Rådatalagring og vedlikeholdsveileder
• Rensefrekvens
• Ren datalagring og vedlikeholdsveileder

Her er noen populære verktøy for datarensing som kan hjelpe deg i dine datavitenskapelige prosjekter:

WinPure

Hvis du leter etter et program som lar deg rense og skrubbe dataene nøyaktig og raskt, er WinPure en pålitelig løsning. Dette bransjeledende verktøyet tilbyr en datarensing på bedriftsnivå med uovertruffen hastighet og presisjon.

Siden den er designet for å betjene individuelle brukere og bedrifter, kan alle bruke den uten problemer. Programvaren bruker funksjonen Advanced Data Profiling for å analysere typer, formater, integritet og verdi av data for kvalitetskontroll. Dens kraftige og intelligente datatilpasningsmotor velger perfekte treff med minimum falske treff.

Bortsett fra funksjonene ovenfor, tilbyr WinPure også fantastiske bilder for alle data, gruppekamper og ikke-kamper.

Den fungerer også som et sammenslåingsverktøy som slår sammen dupliserte poster for å generere en masterpost som kan beholde alle gjeldende verdier. Dessuten kan du bruke dette verktøyet til å definere regler for valg av hovedpost og fjerne alle poster umiddelbart.

OpenRefine

OpenRefine er et gratis og åpen kildekodeverktøy som hjelper deg med å transformere rotete data til et rent format som kan brukes til webtjenester. Den bruker fasetter for å rense store datasett og opererer på filtrerte datasettvisninger.

Ved hjelp av kraftige heuristikk kan verktøyet slå sammen lignende verdier for å bli kvitt alle inkonsekvenser. Den tilbyr avstemmingstjenester slik at brukere kan matche datasettene sine med eksterne databaser. I tillegg betyr bruk av dette verktøyet at du kan gå tilbake til den eldre datasettversjonen om nødvendig.

Brukere kan også spille av operasjonshistorikk på en oppdatert versjon. Hvis du er bekymret for datasikkerhet, er OpenRefine det rette alternativet for deg. Den renser dataene dine på maskinen din, så det er ingen datamigrering til skyen for dette formålet.

Trifacta Designer Cloud

Selv om datarensing kan være komplekst, gjør Trifacta Designer Cloud det enklere for deg. Den bruker en ny tilnærming til dataforberedelse for dataskrubbing slik at organisasjoner kan få mest mulig verdi ut av det.

Det brukervennlige grensesnittet gjør det mulig for ikke-tekniske brukere å rense og skrubbe data for sofistikert analyse. Nå kan bedrifter gjøre mer med dataene sine ved å utnytte de ML-drevne intelligente forslagene fra Trifacta Designer Cloud.

Dessuten må de investere mindre tid i denne prosessen samtidig som de må håndtere færre feil. Det krever at du bruker reduserte ressurser for å få mer ut av analysen.

Cloudingo

Er du en Salesforce-bruker bekymret for kvaliteten på de innsamlede dataene? Bruk Cloudingo til å rydde opp i kundedata og bare ha de nødvendige dataene. Denne applikasjonen gjør det enkelt å administrere kundedata med funksjoner som deduplisering, import og migrering.

Her kan du kontrollere postsammenslåing med tilpassbare filtre og regler og standardisere data. Slett ubrukelige og inaktive data, oppdater manglende datapunkter og sørg for nøyaktighet i amerikanske postadresser.

Bedrifter kan også planlegge at Cloudingo dedupliserer data automatisk, slik at du alltid kan ha tilgang til rene data. Å holde dataene synkronisert med Salesforce er en annen viktig funksjon ved dette verktøyet. Med den kan du til og med sammenligne Salesforce-data med informasjon som er lagret i et regneark.

ZoomInfo

ZoomInfo er en leverandør av datarensende løsninger som bidrar til produktiviteten og effektiviteten til teamet ditt. Bedrifter kan oppleve mer lønnsomhet ettersom denne programvaren leverer dupliseringsfrie data til bedriftens CRM og MAT-er.

Det ukompliserer datakvalitetsstyring ved å fjerne alle de kostbare dupliserte dataene. Brukere kan også sikre CRM- og MAT-omkretsen ved hjelp av ZoomInfo. Den kan rense data i løpet av minutter med automatisert deduplisering, matching og normalisering.

Brukere av denne applikasjonen kan glede seg over fleksibilitet og kontroll over samsvarende kriterier og sammenslåtte resultater. Det hjelper deg med å bygge et kostnadseffektivt datalagringssystem ved å standardisere alle typer data.

Siste ord

Du bør være bekymret for kvaliteten på inndataene i dine datavitenskapelige prosjekter. Det er den grunnleggende feeden for store prosjekter som maskinlæring (ML), nevrale nettverk for AI-basert automatisering, etc. Hvis feeden er feil, tenk på hva som ville være resultatet av slike prosjekter.

Derfor må organisasjonen din ta i bruk en utprøvd strategi for datarensing og implementere den som en standard operasjonsprosedyre (SOP). Følgelig vil kvaliteten på inputdata også forbedres.

Hvis du er opptatt nok med prosjekter, markedsføring og salg, er det bedre å overlate delen til datarensing til ekspertene. Eksperten kan være hvilket som helst av datarenseverktøyene ovenfor.

Du kan også være interessert i et tjenesteskjema for å implementere datarensingsstrategier uten problemer.