תקינת נתונים: הגדרה, בדיקה ושינוי

סטנדרטיזציה של נתונים

בעוד ארגונים עוברים לכיוון ביסוס תרבות נתונים ברחבי הארגון, רבים עדיין נאבקים כדי לתקן את הנתונים שלהם. שליפת נתונים ממקורות שונים וקבלת פורמטים וייצוגים משתנים של מה שאמור להיות אותו מידע - גורם לחסימות דרכים רציניות במסע הנתונים שלך.

צוותים חווים עיכובים וטעויות בזמן ביצוע הפעולות השגרתיות שלהם או חילוץ תובנות ממערכי נתונים. בעיות כאלה מאלצות עסקים להציג מנגנון סטנדרטיזציה של נתונים - שמבטיח שהנתונים נוכחים בראייה עקבית ואחידה בכל הארגון. 

בואו נסתכל לעומק על תהליך תקינת הנתונים: מה זה אומר, השלבים שהוא כרוך בו וכיצד ניתן להשיג תצוגת נתונים סטנדרטית בארגון שלך.

מהי תקינת נתונים?

במילים פשוטות, סטנדרטיזציה של נתונים היא תהליך של הפיכת ערכי נתונים מפורמט שגוי לפורמט נכון. כדי לאפשר תצוגת נתונים סטנדרטית, אחידה ועקבית ברחבי הארגון, ערכי הנתונים חייבים להתאים לתקן הנדרש - בהקשר של שדות הנתונים אליהם הם שייכים.

דוגמה לשגיאות תקינת נתונים

לדוגמה, הרשומה של אותו לקוח המתגורר בשני מיקומים שונים לא אמורה להכיל אי התאמות בשמות הפרטיים והמשפחה, בכתובת האימייל, במספר הטלפון ובכתובת המגורים:

שם כתובת דוא"ל מספר טלפון תאריך לידה מין כתובת מגורים
ג'ון אונאל john.neal@gmail.com 5164659494 14 / 2 / 1987 M 11400 W אולימפיק BL # 200
1 המקור

שם פרטי שם משפחה כתובת דוא"ל מספר טלפון תאריך לידה מין כתובת מגורים
ג'ון אוניל john.neal_gmail.com + 1 516-465-9494 2 / 14 / 1987 זכר 11400 W אולימפיק 200
2 המקור

בדוגמה שלמעלה, אתה יכול לראות את הסוגים הבאים של חוסר עקביות:

  1. מִבנִי: המקור הראשון מכסה את שם הלקוח כשדה בודד, בעוד שהשני מאחסן אותו כשדות - פרטי ושם משפחה.
  2. תַבְנִית: למקור הראשון יש א דפוס אימייל חוקי נאכף בשדה כתובת הדואר האלקטרוני, בעוד שהשני חסר בעליל את @ סמל. 
  3. סוג מידע: המקור הראשון מאפשר רק ספרות בשדה מספר טלפון, בעוד שלשני יש שדה מסוג מחרוזת המכיל גם סמלים ורווחים.
  4. פוּרמָט: למקור הראשון יש את תאריך הלידה בפורמט MM/DD/YYYY, בעוד שלשני יש אותו בפורמט DD/MM/YYYY. 
  5. ערך דומיין: המקור הראשון מאפשר לאחסן ערך מגדר כ-M או F, בעוד שהמקור השני מאחסן את הטופס המלא - זכר או נקבה.

חוסר עקביות בנתונים כאלה מובילים אותך לטעויות חמורות שעלולות לגרום לעסק שלך לאבד הרבה זמן, עלויות ומאמץ. מסיבה זו, הטמעת מנגנון מקצה לקצה עבור סטנדרטיזציה של נתונים חיוני לשמירה על היגיינת הנתונים שלך.

כיצד לתקן נתונים?

סטנדרטיזציה של נתונים היא תהליך פשוט בן ארבעה שלבים. אבל בהתאם לאופי חוסר העקביות הקיים בנתונים שלך ולמה שאתה מנסה להשיג, השיטות והטכניקות המשמשות לסטנדרטיזציה יכולות להשתנות. כאן, אנו מציגים כלל אצבע גנרי שכל ארגון יכול להשתמש בו כדי להתגבר על שגיאות הסטנדרטיזציה שלו. 

  1. הגדירו מה הסטנדרט

כדי להגיע לכל מדינה, תחילה עליך להגדיר מהי המדינה בפועל. בשלב הראשון של כל תהליך תקינת נתונים הוא לזהות מה צריך להשיג. הדרך הטובה ביותר לדעת מה אתה צריך היא להבין את הדרישות העסקיות. עליך לסרוק את התהליכים העסקיים שלך כדי לראות אילו נתונים נדרשים ובאיזה פורמט. זה יעזור לך להגדיר קו בסיס לדרישות הנתונים שלך.

הגדרה סטנדרטית של נתונים עוזרת לזהות:

  • נכסי הנתונים החיוניים לתהליך העסקי שלך, 
  • שדות הנתונים הדרושים של אותם נכסים,
  • סוג הנתונים, הפורמט והתבנית שהערכים שלהם חייבים להתאים,
  • טווח הערכים המקובלים עבור שדות אלה, וכן הלאה.

  1. בדוק מערכי נתונים מול התקן המוגדר

ברגע שיש לך הגדרה סטנדרטית, השלב הבא הוא לבדוק עד כמה מערכי הנתונים שלך מתפקדים מולם. אחת הדרכים להעריך זאת היא להשתמש פרופיל נתונים כלים שמייצרים דוחות מקיפים ומציאים מידע כמו אחוז הערכים התואמים את הדרישות של שדה הנתונים, כגון:

  • האם הערכים עוקבים אחר סוג הנתונים והפורמט הנדרשים?
  • האם הערכים נמצאים מחוץ לטווח המקובל?
  • האם ערכים משתמשים בצורות מקוצרות, כגון קיצורים וכינויים?
  • הם כתובות סטנדרטיות לפי הצורך - כגון סטנדרטיזציה של USPS עבור כתובות בארה"ב?

  1. שנה ערכים שאינם תואמים

עכשיו סוף סוף הגיע הזמן לשנות ערכים שאינם תואמים את התקן שהוגדר. בואו נסתכל על טכניקות נפוצות לשינוי נתונים בשימוש.

  • ניתוח נתונים - יש לנתח תחילה שדות נתונים מסוימים כדי לקבל את רכיבי הנתונים הדרושים. לדוגמה, ניתוח שדה השם כדי להפריד בין השם הפרטי, האמצעי והמשפחה, כמו גם כל הקידומות או הסיומות הקיימות בערך.
  • המרת סוג נתונים ופורמט – ייתכן שיהיה עליך להסיר תווים שאינם תואמים במהלך ההמרה, לדוגמה, הסרת סמלים ואותיות ממספר טלפון בעל ספרות בלבד.
  • התאמת דפוסים ואימות – המרת תבנית נעשית על ידי הגדרת ביטוי רגולרי עבור התבנית. עבור ערכי כתובת דואר אלקטרוני התואמים לביטוי רגולרי, יש לנתח אותם ולהמיר אותם לדפוס המוגדר. ניתן לאמת כתובת דואר אלקטרוני באמצעות הביטוי הרגולרי:

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

  • הרחבת קיצורים – שמות חברות, כתובות ושמות אנשים מכילים לרוב טפסים מקוצרים שיכולים להוביל את מערך הנתונים שלך להכיל ייצוגים שונים של אותו מידע. לדוגמה, ייתכן שיהיה עליך להרחיב מדינות, כגון המרת ניו יורק לניו יורק.
  • הסרת רעשים ותיקון איות – מילים מסוימות לא ממש מוסיפות משמעות לערך, ובמקום זאת, מציגות הרבה רעש במערך נתונים. ניתן לזהות ערכים כאלה במערך נתונים על ידי הפעלתו מול מילון המכיל את המילים הללו, סימון שלהן והחלטה אילו מהם להסיר לצמיתות. ניתן לבצע את אותו תהליך כדי למצוא שגיאות כתיב ושגיאות הקלדה.

  1. בדוק מחדש את מערך הנתונים מול התקן המוגדר

בשלב האחרון, מערך הנתונים שעבר טרנספורמציה נבדק מחדש מול התקן המוגדר כדי לגלות את אחוז שגיאות תקינת הנתונים שתוקנו. עבור השגיאות שעדיין נשארו במערך הנתונים שלך, תוכל לכוונן או להגדיר מחדש את השיטות שלך ולהפעיל את הנתונים שוב בתהליך. 

לעטוף

כמות הנתונים שנוצרת כיום - ומגוון הכלים והטכנולוגיות המשמשים ללכידת הנתונים הללו - מובילים חברות להתמודד עם בלגן הנתונים הנורא. יש להם את כל מה שהם צריכים אבל לא ממש בטוחים מדוע הנתונים אינם נוכחים בצורה וצורה מקובלת ושמישה. אימוץ כלי סטנדרטיזציה של נתונים יכול לעזור לתקן חוסר עקביות כאלה ולאפשר תרבות נתונים נחוצה בכל הארגון שלך.

מה אתה חושב?

אתר זה משתמש Akismet כדי להפחית דואר זבל. למד כיצד הנתונים שלך מעובדים.