מדוע ניקוי נתונים הוא קריטי וכיצד ניתן ליישם תהליכים ופתרונות לניקיון נתונים

ניקוי נתונים: כיצד לנקות את הנתונים שלך

איכות נתונים ירודה היא דאגה גוברת עבור מנהיגים עסקיים רבים מכיוון שהם לא מצליחים לעמוד ביעדי היעד שלהם. צוות מנתחי הנתונים – שאמור לייצר תובנות נתונים אמינות – מקדיש 80% מזמנם בניקוי והכנת נתונים, ו רק 20% מהמקרים נשאר לעשות את הניתוח בפועל. יש לכך השפעה עצומה על הפרודוקטיביות של הצוות מכיוון שהם צריכים לאמת באופן ידני את איכות הנתונים של מערכי נתונים מרובים.

84% מהמנכ"לים מודאגים מאיכות הנתונים שעליהם הם מבססים את החלטותיהם.

המנכ"ל העולמי Outlook, Forbes Insight ו-KPMG

לאחר שהתמודדו עם בעיות כאלה, ארגונים מחפשים דרך אוטומטית, פשוטה ומדויקת יותר לניקוי וסטנדרטיזציה של נתונים. בבלוג זה, נבחן כמה מהפעילויות הבסיסיות הכרוכות בניקוי נתונים, וכיצד ניתן ליישם אותן.

מהו ניקוי נתונים?

ניקוי נתונים הוא מונח רחב המתייחס לתהליך הפיכת הנתונים לשימושים לכל מטרה מיועדת. זהו תהליך תיקון איכות נתונים שמבטל מידע שגוי ולא חוקי ממערכי נתונים וערכים סטנדרטיים כדי להשיג תצוגה עקבית בכל המקורות השונים. התהליך כולל בדרך כלל את הפעילויות הבאות:

  1. הסר והחלף – שדות במערך נתונים מכילים לעתים קרובות תווים מובילים או מעקב או סימני פיסוק שאינם מועילים ויש להחליפם או להסירם לצורך ניתוח טוב יותר (כגון רווחים, אפסים, קו נטוי וכו'). 
  2. נתח ומיזוג – לפעמים שדות מכילים רכיבי נתונים מצטברים, למשל, ה כתובת השדה מכיל מספר רחובשם רחובעִירמדינה, וכו' במקרים כאלה, יש לנתח שדות מצטברים לעמודות נפרדות, בעוד שחלק מהעמודות חייבות להתמזג יחד כדי לקבל תצוגה טובה יותר של הנתונים - או משהו שעובד עבור מקרה השימוש שלך.
  3. שינוי סוגי נתונים - זה כרוך בשינוי סוג הנתונים של שדה, כגון טרנספורמציה מספר טלפון תחום שהיה בעבר מחרוזת ל מספר. זה מבטיח שכל הערכים בשדה מדויקים ותקפים. 
  4. אימות דפוסים - שדות מסוימים אמורים לעקוב אחר דפוס או פורמט חוקיים. לשם כך, תהליך ניקוי הנתונים מזהה דפוסים נוכחיים והופך אותם כדי להבטיח דיוק. לדוגמה, ה טלפון ארה"ב מספר לפי התבנית: AAA-BBB-CCCC
  5. הסר רעש – שדות נתונים מכילים לרוב מילים שאינן מוסיפות ערך רב ולכן, מציגות רעש. לדוגמה, שקול את שמות החברות האלה 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. כל שמות החברות זהים, אבל תהליכי הניתוח שלך יכולים לראות בהם ייחודיים, והסרת מילים כמו Inc., LLC ו-Incorporated יכולה לשפר את הדיוק של הניתוח שלך.
  6. התאם נתונים כדי לזהות כפילויות - מערכי נתונים מכילים בדרך כלל מספר רשומות עבור אותה ישות. שינויים קלים בשמות הלקוחות יכולים להוביל את הצוות שלך לבצע ערכים מרובים במסד הנתונים של הלקוחות שלך. מערך נתונים נקי וסטנדרטי צריך להכיל רשומות ייחודיות - רשומה אחת לכל ישות. 

נתונים מובנים לעומת נתונים לא מובנים

היבט מודרני אחד של נתונים דיגיטליים הוא שהם אינם עקביים בהתאמה לשדה מספרי או לערך טקסטואלי. נתונים מובנים הם מה שחברות עובדות איתו בדרך כלל - כמותי נתונים המאוחסנים בפורמטים ספציפיים כמו גיליונות אלקטרוניים או טבלאות כדי לעבוד איתם קל יותר. עם זאת, עסקים עובדים עם נתונים לא מובנים יותר ויותר... זהו אֵיכוּתִי נתונים.

דוגמה לנתונים לא מובנים היא שפה טבעית ממקורות טקסט, אודיו ווידאו. אחד הנפוצים בשיווק הוא איסוף סנטימנט למותג מביקורות מקוונות. אפשרות הכוכב מובנית (למשל ציון של 1 עד 5 כוכבים), אך ההערה אינה מובנית ויש לעבד את הנתונים האיכותיים באמצעות עיבוד שפה טבעית (NLP) אלגוריתמים ליצירת ערך כמותי של סנטימנט.

כיצד להבטיח נתונים נקיים?

האמצעי היעיל ביותר להבטחת נתונים נקיים הוא לבקר כל נקודת כניסה לפלטפורמות שלך ולעדכן אותם באופן תכנותי כדי לוודא שהנתונים מוזנים כראוי. ניתן להשיג זאת במספר דרכים:

  • מחייב שדות - הבטחת טופס או אינטגרציה חייבת לעבור שדות ספציפיים.
  • ניצול סוגי נתוני שדות - אספקת רשימות מוגבלות לבחירה, ביטויים רגולריים לעיצוב נתונים ואחסון נתונים בסוגי הנתונים המתאימים כדי להגביל את הנתונים לפורמט הנכון ולסוג המאוחסן.
  • שילוב שירותים של צד שלישי - שילוב כלים של צד שלישי כדי להבטיח שהנתונים מאוחסנים כהלכה, כמו שדה כתובת המאמת את הכתובת, יכול לספק נתונים עקביים ואיכותיים.
  • תוקף - קבלת הלקוחות שלך לאמת את מספר הטלפון או כתובת הדואר האלקטרוני שלהם יכולה להבטיח שהנתונים המדויקים יאוחסנו.

נקודת כניסה לא צריכה להיות רק טופס, היא צריכה להיות המחבר בין כל מערכת המעבירה נתונים ממערכת אחת לאחרת. חברות משתמשות לעתים קרובות בפלטפורמות כדי לחלץ, לשנות ולטעון נתונים (ETL) בין מערכות כדי להבטיח נתונים נקיים מאוחסנים. חברות מעודדות להופיע גילוי נתונים ביקורת לתיעוד כל נקודות הכניסה, העיבוד והניצול של הנתונים שבשליטתם. זה קריטי להבטחת עמידה בתקני אבטחה ותקנות פרטיות גם כן.

כיצד לנקות את הנתונים שלך?

למרות שהנתונים נקיים יהיו אופטימליים, קיימות לעתים קרובות מערכות מדור קודם ומשמעת רופסת לייבוא ​​ולכידת נתונים. זה הופך את ניקוי הנתונים לחלק מהפעילויות של רוב צוותי השיווק. בדקנו את התהליכים שתהליכי ניקוי נתונים כוללים. להלן הדרכים האופציונליות שבהן הארגון שלך יכול ליישם ניקוי נתונים:

אפשרות 1: שימוש בגישה מבוססת קוד

פיתון ו R הן שתי שפות תכנות נפוצות לקידוד פתרונות לעיבוד נתונים. כתיבת סקריפטים לניקוי נתונים יכולה להיראות מועילה מכיוון שאתה יכול לכוון את האלגוריתמים בהתאם לאופי הנתונים שלך, ובכל זאת, זה יכול להיות קשה לתחזק את הסקריפטים הללו לאורך זמן. יתרה מזאת, האתגר הגדול ביותר בגישה זו הוא לקודד פתרון כללי שעובד היטב עם מערכי נתונים שונים, במקום תרחישים ספציפיים בקידוד קשיח. 

אפשרות 2: שימוש בכלי אינטגרציה של פלטפורמה

פלטפורמות רבות מציעות פרוגרמטיות או חסרות קוד מחברים להעביר נתונים בין מערכות בפורמט המתאים. פלטפורמות אוטומציה מובנות צוברות פופולריות כך שפלטפורמות יכולות להשתלב בקלות רבה יותר בין ערכות הכלים של החברה שלהן. כלים אלה כוללים לרוב תהליכים מופעלים או מתוזמנים שניתן להפעיל בייבוא, שאילתה או כתיבת נתונים ממערכת אחת לאחרת. כמה פלטפורמות, כמו אוטומציה לתהליכים רובוטיים (RPA) פלטפורמות, יכולות אפילו להזין נתונים במסכים כאשר אינטגרציות נתונים אינן זמינות.

אפשרות 3: שימוש בבינה מלאכותית

מערכי נתונים בעולם האמיתי מגוונים מאוד ויישום אילוצים ישירים על השדות עלולים לתת תוצאות לא מדויקות. זה המקום שבו בינה מלאכותית (AI) יכול לעזור מאוד. אימון מודלים על נתונים נכונים, תקפים ומדויקים ולאחר מכן שימוש במודלים המיומנים על רשומות נכנסות יכולים לעזור לסמן חריגות, לזהות הזדמנויות ניקוי וכו'.

כמה מהתהליכים שניתן לשפר עם AI במהלך ניקוי נתונים מוזכרים להלן:

  • איתור חריגות בעמודה.
  • זיהוי תלות יחסים שגויה.
  • מציאת רשומות כפולות באמצעות אשכולות.
  • בחירת רשומות מאסטר על סמך הסבירות המחושבת.

אפשרות 4: שימוש בכלים לאיכות נתונים בשירות עצמי

ספקים מסוימים מציעים פונקציות שונות לאיכות נתונים ארוזות ככלים, כגון תוכנת ניקוי נתונים. הם משתמשים באלגוריתמים מובילים בתעשייה כמו גם ליצירת פרופיל, ניקוי, סטנדרטיזציה, התאמה ומיזוג נתונים על פני מקורות שונים. כלים כאלה יכולים לפעול כ-Plug-and-Play ודורשים את הכמות המינימלית ביותר של זמן כניסה בהשוואה לגישות אחרות. 

סולם נתונים

התוצאות של תהליך ניתוח נתונים טובות כמו איכות נתוני הקלט. מסיבה זו, הבנת האתגרים של איכות הנתונים ויישום פתרון מקצה לקצה לתיקון שגיאות אלו יכולים לעזור לשמור על הנתונים שלך נקיים, סטנדרטיים ושמישים לכל מטרה מיועדת. 

Data Ladder מציע ערכת כלים עשירה בתכונות המסייעת לך לחסל ערכים לא עקביים ולא חוקיים, ליצור ולאמת דפוסים ולהשיג תצוגה סטנדרטית על פני כל מקורות הנתונים, תוך הבטחת איכות, דיוק ושימושיות נתונים גבוהים.

Data Ladder - תוכנת ניקוי נתונים

בקר בסולם הנתונים לקבלת מידע נוסף